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Risk theory under partial information with applications in actuarial science and finance

Courtois, Cindy 19 June 2007 (has links)
Cette thèse s'articule autour de deux grands thèmes: l'amélioration de la gestion des risques assurantiels souscrits par les entreprises d'assurance et l'intégration des techniques actuarielles et financières. L'intérêt majeur de notre démarche est de proposer de nouvelles méthodes modernes de gestion des risques pour les sociétés d'assurance, fournissant des alternatives pertinentes aux approches classiques des actuaires. Dans bon nombre de problèmes actuariels, l'information dont on dispose à propos des risques en présence n'est que partielle et il peut être intéressant d'obtenir des approximations de quantités d'intérêt (fonctions de répartition, primes stop-loss, coefficients d'ajustement, probabilités de ruine, etc.) basées sur les premiers moments des risques en présence. Dans tous les cas, il est évidemment très important de pouvoir évaluer la qualité de ces approximations. A cet égard, l'obtention de bornes sur ces quantités d'intérêt permet de contrôler l'erreur qui pourrait entacher l'approximation. Dans une telle perspective, la majeure partie de la thèse a pour cadre de travail les classes de risques partageant les mêmes premiers moments (notamment, moyenne, variance et coefficient de dissymétrie). L'existence de risques extrémaux par rapport à certaines relations d'ordres stochastiques de type convexe permet alors d'obtenir des bornes sur les quantités d'intérêt considérées. Dans certains cas, et ce afin d'obtenir des bornes plus précises, il peut également s'avérer intéressant de se restreindre à d'autres classes de risques. Par exemple, la classe des risques discrets, qui constitue un cas particulier de première importance en sciences actuarielles, a retenu toute notre attention. Cette thèse est composée d'articles (rédigés en anglais) publiés dans des revues nationales et internationales.

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