- CMI - CURSUS DE MASTER EN INGENIERIE

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Econométrie de l’assurance

Volume horaire

Unité d’Enseignement

Semestre

Niveau

Cours

TD

15

0

Fondamentale

9

M2 ISF

Enseignante

Evaluation

Coefficient

ECTS

Montserrat Guillén

Ecrit

2

2.5


 
 


Objectifs de l’enseignement

Les objectifs du cours sont (1) Comprendre que la modélisation d'une variable dépendante peut prendre en compte des situations qualitatives ou discrètes (comme le choix d'un type de contrat d'assurances, ou le nombre d'accidents d'un assuré).(2) Étudier une introduction à la modélisation prédictive dans ce contexte des assurances et la gestion des risques. Les divers points abordés sont la modélisation économétrique, la prédiction et l’évaluation de la qualité du modèle. Les pré-requis indispensables sont l’économétrie basique, l’introduction à la gestion quantitative des risques, des connaissances basiques sur les contrats d’assurance et des connaissances de SAS. Les outils (méthodologiques et/ou informatiques) utilisés sont ceux du logiciel SAS. Algèbre matricielle et maximisation de la vraisemblance.


Descriptif de l’enseignement
Introduction aux modèles linéaires généralisés.

Famille de distributions statistiques exponentielles.
Fonction «link».
Prédicteur linéaire.

Les modèles prédictifs en assurance.
Modèle de régression logistique binaire.

Estimation.
Qualité du modèle.
Sensibilité, Spécificité. Courbe ROC.

Modèle de régression logistique multinomiale.

Modèle de régression logistique ordonné.
Modèle de régression logistique multinomial.

Modèles pour les données de comptage.

Modèle de Poisson.
Modèle Binomial Négatif.

Applications

Applications avec SAS dans le contexte finances et assurance.
Discussion de cas dans le contexte du marketing des assurances.
Exemples en R.


Méthode d’enseignement
Cours avec applications sur SAS et sur R

Pré-requis
Inférence statistique et économétrie, connaissance de SAS

Bibliographie
(ouvrages uniquement)

  • Peter McCullagh et John Nelder (1989),  Generalized Linear Models, Monographs on Statistics and Applied Probability 37, Chapman & Hall

  • Edward Frees (2014, in press), Predictive Modelling, Handbook for Actuarial Science Volume 1. Cambridge University. In Press

  • SAS Users Guide (2013) Users Guide. SAS company. Cary, NC

  • Christian Gouriéroux (1989), Econométrie des variables qualitatives, Economica, Paris

  • Alban Thomas (2000), Économétrie des variables qualitatives, Dunod, Paris



 
 
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