Dans ce mémoire, nous proposons une méthodologie statistique permettant
d’obtenir un estimateur de l’espérance de vie des clients en assurance. Les
prédictions effectuées tiennent compte des caractéristiques individuelles des
clients, notamment du fait qu’ils peuvent détenir différents types de produits
d’assurance (automobile, résidentielle ou les deux). Trois approches sont comparées.
La première approche est le modèle de Markov simple, qui suppose à
la fois l’homogénéité et la stationnarité des probabilités de transition. L’autre
modèle – qui a été implémenté par deux approches, soit une approche directe
et une approche par simulations – tient compte de l’hétérogénéité des probabilités
de transition, ce qui permet d’effectuer des prédictions qui évoluent avec
les caractéristiques des individus dans le temps. Les probabilités de transition
de ce modèle sont estimées par des régressions logistiques multinomiales. / In this master’s thesis, we develop a statistical method to estimate the lifetime
expectancy of clients in the insurance domain. The forecasts are personnalized
according to the clients’ own features, the most notable being the fact
that they can have any combination of automobile and residential insurance
products. Three approaches are compared. The first approach is the simple
Markov model which assume homogeneity and stationnarity of the transition
probabilities. The other model suggested – which is implemented both by direct
computation and by simulation – allows for heterogeneity of the transition
probabilities, thus providing forecasts which evolve in time along with the
characteristics of the clients. The transitions probabilities are estimated using
multinomial logistic regressions.
Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/9920 |
Date | 04 1900 |
Creators | Cyr, Pierre Luc |
Contributors | Angers, Jean-François, Paradis-Therrien, Catherine |
Source Sets | Université de Montréal |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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