UN NOUVEAU PARADIGME POUR LA

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1 GESTION RÉSILIENTE DU RISQUE: UN NOUVEAU PARADIGME POUR LA MODÉLISATION DES CATASTROPHES Dr. Laurent Marescot Director, Model Product Management Risk Management Solutions LES INNOVATIONS FACE AU DÉVELOPPEMENT DES CATASTROPHES NON-VIE Journées d études IARD Tours 18 et 19 mars 2013

2 CO-AUTEURS Laurent Marescot Model Product Management Stephen Cusack Navin Peiris Marc Hill Christos Mitas Model Development Brian Owens Model Solutions

3 OBJECTIFS DE LA PRÉSENTATION Comprendre que les modèles de catastrophe ont pour tâche de répliquer des systèmes physiques complexes, en utilisant des hypothèses et sont caractérisés par une profonde incertitude

4 OBJECTIFS DE LA PRÉSENTATION Comprendre que les modèles de catastrophe ont pour tâche de répliquer des systèmes physiques complexes, en utilisant des hypothèses et sont caractérisés par une profonde incertitude Explorer comment développer de nouvelles stratégies de gestion plus résiliente du risque

5 LE MODÈLE TEMPÊTES EUROPE EN TANT QU EXEMPLE Définir les événements Définir l aléa Calculer le dommage Quantifier le sinistre 90% sinistre Module de l aléa Définition de l aléa: Rafales de vent, 3 secondes Fréquence des événements Module de la vulnérabilité Transforme l intensité de l événement en Mean Damage Ratio (MDR) * Module de la distribution des valeurs Transforme le MDR en sinistre brut/net * Mean Damage Ratio, MDR: taux moyen de sinistralité, % d endommagement

6 ALÉA GÉNÉRATION DES ÉVÉNEMENTS Modèle numérique General Circulation Model* (CAM) + Weather Prediction Model** (WRF) Modèle Statistique Réanalyse de données (~40 ans d observation du vent) Représentation fidèle de l évolution d une tempête (sévérité et corrélation) Représentation fidèle des périodes de retour (fréquence) Exemple de champ de vent d un modèle numérique *Modèle de circulation atmosphérique global ** Modèle de prévision numérique du temps

7 ALÉA GÉNÉRATION DES ÉVÉNEMENTS Modèle numérique General Circulation Model* (CAM) + Weather Prediction Model** (WRF) Modèle Statistique Réanalyse de données (~40 ans d observation du vent) Représentation fidèle de l évolution d une tempête (sévérité et corrélation) Représentation fidèle des périodes de retour (fréquence) Combiner Exemple de champ de vent d un modèle numérique *Modèle de circulation atmosphérique global Résultat: vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) ** Modèle de prévision numérique du temps

8 Contient des hypothèses sur le modèle ALÉA GÉNÉRATION DES ÉVÉNEMENTS Modèle numérique General Circulation Model* (CAM) + Weather Prediction Model** (WRF) Modèle Statistique Réanalyse de données (~40 ans d observation du vent) Représentation fidèle de l évolution d une tempête (sévérité et corrélation) Représentation fidèle des périodes de retour (fréquence) Combiner Exemple de champ de vent d un modèle numérique *Modèle de circulation atmosphérique global Résultat: vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) ** Modèle de prévision numérique du temps

9 ALÉA - CALIBRATION Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent)

10 ALÉA - CALIBRATION Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) Collecter les données de vent; contrôle de qualité Modèle statistique pour les valeurs extrêmes Lissage de l information

11 Cible d'étalonnage ALÉA - CALIBRATION Exemple d étalonnage pour une station Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) Collecter les données de vent; contrôle de qualité Modèle statistique pour les valeurs extrêmes Lissage de l information Etalonnage du risque (~ 40 ans d observation)

12 Cible d'étalonnage ALÉA - CALIBRATION Exemple d étalonnage pour une station Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) Collecter les données de vent; contrôle de qualité Modèle statistique pour les valeurs extrêmes Lissage de l information Etalonnage du risque (~ 40 ans d observation) Coefficients de site (site coefficients)

13 Cible d'étalonnage ALÉA - CALIBRATION Exemple d étalonnage pour une station Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) Collecter les données de vent; contrôle de qualité Modèle statistique pour les valeurs extrêmes Lissage de l information Etalonnage du risque (~ 40 ans d observation) Coefficients de site (site coefficients) Sortie: Plus de événements stochastiques (rafales, 3 secondes) pour ans Conforme aux observations historiques de vent (40 ans) Comprenant 135 reconstructions historiques, dont des tempêtes récentes (par exemple Klaus, Xynthia) Empreinte de vent Vitesses de vent Fortes Faibles

14 Cible d'étalonnage Contient des hypothèses sur le modèle ALÉA - CALIBRATION Exemple d étalonnage pour une station Entrée: Vent moyen sur 10 minutes (pas rafales de vent) Collecter les données de vent; contrôle de qualité Modèle statistique pour les valeurs extrêmes Lissage de l information Etalonnage du risque (~ 40 ans d observation) Coefficients de site (site coefficients) Sortie: Plus de événements stochastiques (rafales, 3 secondes) pour ans Conforme aux observations historiques de vent (40 ans) Comprenant 135 reconstructions historiques, dont des tempêtes récentes (par exemple Klaus, Xynthia) Empreinte de vent Vitesses de vent Fortes Faibles

15 VULNÉRABILITÉ Mod. vs obs. par gamme de vitesses de vent Vulnérabilité ajustée aux données de sinistres observés Mod/obs par répartition spatiale Sinistres observés Mean Damage Ratio (MDR): MDR = montant total du sinistre valeur de remplacement Secondary Uncertainty Mod/obs par client/événement

16 Contient des hypothèses sur le modèle VULNÉRABILITÉ Mod. vs obs. par gamme de vitesses de vent Vulnérabilité ajustée aux données de sinistres observés Mod/obs par répartition spatiale Sinistres observés Mean Damage Ratio (MDR): MDR = montant total du sinistre valeur de remplacement Secondary Uncertainty Mod/obs par client/événement

17 UN NOUVEAU PARADIGME... Dans la manière de COMPRENDRE, UTILISER et CONSTRUIRE les modèles

18 UN NOUVEAU PARADIGME... Dans la manière de COMPRENDRE, UTILISER et CONSTRUIRE les modèles reconnaissant de manière explicite que les risques associés aux catastrophes sont INCERTAINS, et qu il y a un besoin de

19 UN NOUVEAU PARADIGME... Dans la manière de COMPRENDRE, UTILISER et CONSTRUIRE les modèles reconnaissant de manière explicite que les risques associés aux catastrophes sont INCERTAINS, et qu il y a un besoin de COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES

20 UN NOUVEAU PARADIGME... Dans la manière de COMPRENDRE, UTILISER et CONSTRUIRE les modèles reconnaissant de manière explicite que les risques associés aux catastrophes sont INCERTAINS, et qu il y a un besoin de COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT

21 UN NOUVEAU PARADIGME... Dans la manière de COMPRENDRE, UTILISER et CONSTRUIRE les modèles reconnaissant de manière explicite que les risques associés aux catastrophes sont INCERTAINS, et qu il y a un besoin de COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE

22 COMPRENDRES LES HYPOTHESES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE

23 MDR* (%) HYPOTHÈSES AUTOUR DE CALIBRATION DE LA VULNÉRABILITÉ L approche actuelle est empirique, basée sur les données de sinistres disponibles et les études d ingénierie Hypothèse sur le modèle Incertitude Données de sinistres Pas de données Calibration/validation sur données de sinistre et d exposition appliquées aux reconstructions de tempêtes historiques Etudes de constructions, appréciations techniques Peak gust - Rafale de vent (m/s) *Mean Damage Ratio, MDR = taux moyen de sinistralité

24 QUELQUES SOURCES PRINCIPALES D INCERTITUDE SUR LA VULNERABILITÉ Qualité des données Âge des données Incertitude sur la vulnérabilité Quantité de données Représentation géographique

25 Incertitude augmente QUALITÉ DES DONNÉES Qualité des données Pas de données de sinistres Sinistres agrégés par portfolio, par événement, pour une combinaison de line of business (LOB*) Sinistres agrégés par portfolio, par événement, par line of business (LOB*) Sinistres détaillés (code postal, CRESTA) par line of business (LOB*) *LOB: branches d assurance et segments de clientèle (particuliers, commerce/artisanat, industrie, etc.)

26 QUANTITÉ DE DONNÉES Nb. de paires companies/événements (pour sinistres agrégés) Part de marché (pour sinistres détaillés) Quantité de données

27 REPRÉSENTATION GÉOGRAPHIQUE Vitesses de vent Fortes Faibles Tempête Klaus (2009) Représentation géographique

28 REPRÉSENTATION GÉOGRAPHIQUE Fréquence à laquelle un département se trouve dans une région de norme de construction élevée* Vitesses de vent Fortes Faibles Tempête Klaus (2009) Norme de vent Combinaison de normes de vent, neige et tremblement de terre *Peiris & Hill (2012): Modeling wind vulnerability of French houses to European extra-tropical cyclones using empirical methods, J. Wind Eng. Ind. Aerodyn , Représentation géographique

29 Valeur ( ) TRENDING* Valeur ( ) Valeur ( ) ÂGE DES DONNÉES Volume Investissement Inflation Dépréciation Temps Âge des données Temps Taux de pénétration et autres conditions des polices d'assurances. Expansion de la couverture Augmentation des franchises * Trending: correction des tendances des sinistres Temps

30 PROCESSUS D ANALYSE DE L INCERTITUDE Incertitude sur la vulnérabilité

31 PROCESSUS D ANALYSE DE L INCERTITUDE Incertitude sur la vulnérabilité Analyse Tests de sensibilité Analyses stat. des données Etudes techniques (ingénierie)

32 PROCESSUS D ANALYSE DE L INCERTITUDE Incertitude sur la vulnérabilité Analyse Tests de sensibilité Analyses stat. des données Etudes techniques (ingénierie) Résultat Incertitude par région (pays), line of business et gammes de vent Incertitude augmente

33 PROCESSUS D ANALYSE DE L INCERTITUDE Incertitude sur la vulnérabilité Analyse Tests de sensibilité Analyses stat. des données Etudes techniques (ingénierie) Résultat Construction des courbes de vulnérabilité Incertitude par région (pays), line of business et gammes de vent Incertitude augmente

34 PROCESSUS D ANALYSE DE L INCERTITUDE Incertitude sur la vulnérabilité Analyse Tests de sensibilité Documentation transparente + Implémentation dans la plateforme de calcul Analyses stat. des données Etudes techniques (ingénierie) Résultat Construction des courbes de vulnérabilité Incertitude par région (pays), line of business et gammes de vent Incertitude augmente

35 IMPACT DES HYPOTHÈSES SUR LES RÉSULTATS DU MODÈLE Incertitude définie par régions (ou pays), line of business et gammes de vent

36 IMPACT DES HYPOTHÈSES SUR LES RÉSULTATS DU MODÈLE Résultats: Tests de sensibilité, avec incertitude autour de la calibration de la vulnérabilité Transparence et documentation* concernant les hypothèses dans le modèle Incertitude définie par régions (ou pays), line of business et gammes de vent Analyse du portefeuille client * RMS Europe Windstorm Model - Vulnerability Uncertainty Analysis, 2012, 74 pages. Accès soumis à restrictions

37 COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE

38 NOUVELLES DONNÉES SCIENTIFIQUES Dommages aux éoliennes, Ecosse (2011)

39 NOUVELLES DONNÉES SCIENTIFIQUES Résultats: Anticipation: vues provisoires sur le nouveau modèle, documentation Analyses post-événements Implémentation graduelle des changements Inclusion d expériences personnelles Nouvelle calibration vues provisoires sur le portefeuille client Dommages aux éoliennes, Ecosse (2011)

40 Indice de sinistralité NOUVELLES CONNAISSANCES SCIENTIFIQUES Cusack (2012*) a investigué 101 ans de données de vent aux Pays-Bas (Moyenne mobile sur 9 ans) Etude basée sur 5 stations météorologiques, sur une période allant de 1910 à 2010 Année *Cusack S (2012): A 101 year record of windstorms in the Netherlands. Climatic Change

41 Indice de sinistralité NOUVELLES CONNAISSANCES SCIENTIFIQUES Cusack (2012*) a investigué 101 ans de données de vent aux Pays-Bas (Moyenne mobile sur 9 ans) Minimum années 1960 Minimum actuel Etude basée sur 5 stations météorologiques, sur une période allant de 1910 à 2010 Année *Cusack S (2012): A 101 year record of windstorms in the Netherlands. Climatic Change

42 Indice de sinistralité NOUVELLES CONNAISSANCES SCIENTIFIQUES Cusack (2012*) a investigué 101 ans de données de vent aux Pays-Bas (Moyenne mobile sur 9 ans) Minimum années 1960 Minimum actuel Etude basée sur 5 stations météorologiques, sur une période allant de 1910 à 2010 Année *Cusack S (2012): A 101 year record of windstorms in the Netherlands. Climatic Change

43 CAS DE LA FRANCE

44 CAS DE LA FRANCE

45 CAS DE LA FRANCE Une appréciation correcte des sinistres en 1999 est cruciale pour une estimation précise de la perte annuelle moyenne

46 SCÉNARIOS AUTOUR DE LA TEMPÊTE LOTHAR (1999) La reconstruction de l empreinte historique («footprint») de Lothar a été translatée dans une grille 6 N, 6 S, 9 W et 3 E Un total de 169 différents scénarios a été obtenu Lothar, tel qu il s est produit en 1999, est la 3 ème plus grande valeur de sinistres parmi les 169 scénarios

47 SCÉNARIOS AUTOUR DE LA TEMPÊTE LOTHAR (1999) La reconstruction de l empreinte historique («footprint») de Lothar a été translatée dans une grille 6 N, 6 S, 9 W et 3 E Un total de 169 différents scénarios a été obtenu Lothar, tel qu il s est produit en 1999, est la 3 ème plus grande valeur de sinistres parmi les 169 scénarios La trajectoire de Lothar en 1999 correspond à un des pires scénarios en terme de sinistralité

48 SIMULATION DE VUES ALTERNATIVES DU RISQUE

49 SIMULATION DE VUES ALTERNATIVES DU RISQUE Résultats: Accès à des vues alternatives plausibles du risque Tests de sensibilité Publications techniques* Analyse du portefeuille client * RMS Europe Windstorm Model - Understanding and Validating Short Return Period Losses, 2012, 35 pages RMS Europe Windstorm Model - Historical Averaging Periods, 2012, 24 pages Accès soumis à restrictions

50 COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE

51 Sinistres nets modélisés COMPARAISON MODÈLE VS OBSERVATIONS Une correspondance parfaite n est souvent pas observée Points critiques pour la comparaison: o o o o Codification des expositions Under reporting Correction des tendances des sinistres (trending) Hypothèses des utilisateurs vs hypothèses du modèle Sinistres nets observés «One size does not always fit all»

52 S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE 24 ans Ex. Lothar = 1/24 Martin = 2/ /fréquence Perte annuelle moyenne

53 S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE 24 ans Ex. Lothar = 1/24 Martin = 2/ /fréquence Résultats: Ajustement des modèles, selon les hypothèses de l utilisateur RMS continuera de proposer une vue de référence Open Platform Perte annuelle moyenne Exemple donné pour illustration, d autres modes d ajustement sont possibles

54 MESSAGES CLÉS

55 LE CHEMIN VERS UNE GESTION RÉSILIENTE DU RISQUE COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S ADAPTER AU CHANGEMENT S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE

56 LE CHEMIN VERS UNE GESTION RÉSILIENTE DU RISQUE COMPRENDRE LES HYPOTHÈSES IMPLICITES S APPROPRIER LA VUE DU RISQUE S ADAPTER AU CHANGEMENT VUES DIAGNO- STIQUES ET TESTS DE SENSIBILITÉ POST- ÉVÉNEMENTS, VUES PROVISOIRES, EXPÉRIENCE PERSONELLE AJUSTEMENT, VUES ALTERNATIVES, OPEN PLATFORM

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