Le développement de l outil statistique Marsh
|
|
- Delphine Lafontaine
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Atelier A 4 Le développement de l outil statistique Marsh Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 1 1
2 Intervenant Fabien GRAEFF Responsable Financement des risques et solutions captives E mail : fabien.graeff@marsh.com Modérateur Loïc CAHIERRE Responsable du service des assurances E mail : lcahierre@ccip.fr Inserer le logo de l entreprise Titre/ fonction Prénom NOM E mail Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 2
3 Développement des outils statistiques De quoi parle t-on? Outils, techniques statistiques ou encore modélisation des risques? Parle-t-on des outils d un point de vue de l utilisateur? Table financière Table de mortalité Table de nombres aléatoires Informatique Software Parle-t-on des outils statistiques d un point de vue scientifique? Parle-t-on de la modélisation des risques c est-à-dire de l application? Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 3
4 Développement des outils statistiques En fait les trois sont intimement liés dans le cadre d un processus actuariel de modélisation des risques Dans le cadre d un processus d évaluation des risques, les techniques statistiques sont indispensables Les outils techniques, et notamment informatiques, permettent : de faciliter les calculs, d augmenter la rapidité des calculs, d augmenter la précision, d ouvrir de nouveaux horizons de recherche, en particulier par simulation Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 4
5 Plan Description du processus de modélisation Développement des outils en Assurance Vie Assurance Non vie Assurance Non Vie - Données Assurance Non Vie - Modèles déterministes Assurance Non Vie - Modèles stochastiques Processus de Monte-Carlo Stress testing Autre méthode de simulations Conclusion Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 5
6 Processus de modélisation Données Modèle / Processus Résultats : -Pricing - Optimisation des rétentions - Analyse des corrélations - Analyse des volatilités - Projections - Travail en amont et en aval : quelles données pour quels résultats? Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 6
7 Développement des outils en Assurance Vie Calcul long et fastidieux car risque long => source d erreur et non maniable Édition de tables de référence : nombre de commutations, tables financières ou encore tables de nombres aléatoires => calculs simplifiés et approchés (âge moyen ou actuariel, sexe ) Processus d approximation afin d introduire de la flexibilité par rapport aux éléments économiques exogènes L avènement de l outil informatique et sa puissance calculatoire a changé la donne Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 7
8 Développement des outils en Assurance Vie L avènement de l outil informatique et sa puissance calculatoire a changé la donne Mise en place d algorithmes de calcul puissant et surtout flexible Implémentation des hypothèses et paramètres Changement des horizons Changement des taux d intérêt techniques Changement d âge et/ ou du sexe Changement de la situation familiale et patrimoniale Création de produits hybrides complexes L outil conditionne les résultats recherchés Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 8
9 Exemples d application en Assurance Vie Calcul facilité de capitaux Décès variables Calcul facilité de rentes Création de produits hybrides : ex Garanties Planchers Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 9
10 Assurance Non Vie Approche différente : plus de projections financières à long terme sur une base de table de mortalité mais une approche statistique basée sur une introspection de l historique de sinistralité Plusieurs modèles issus en deux grandes familles : 1. Déterministes 2. Stochastiques Travail au préalable des données La phase de traitement peut être longue et fastidieuse Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 10
11 Assurance Non Vie Données (1/5) Afin de déterminer des projections il convient dans un premier temps d actualiser les sinistres => recherche d un historique «as if» Deux types d actualisation: Actualisation Verticale Prise en compte d un accroissement des valeurs indemnitaires Effet inflationniste => Impact sur le coût unitaire des sinistres Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 11
12 Assurance Non Vie Données (2/5) Afin de déterminer des projections, il convient dans un premier temps d actualiser les sinistres Actualisation Horizontale Prise en compte d une modification du périmètre, des valeurs exposées, ou encore de l activité exposée (CA, volume de production ) => Impact sur la fréquence Effet périmètre Attention aux fusions/acquisitions, Spin off Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 12
13 Assurance Non Vie Données (3/5) Prise en compte des tendances? Série1 y = 2E+07x -0,5008 Puissance (Série1) Amélioration de la prévention?! Amélioration des techniques (réduction de l exposition marginale au risque) Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 13
14 Assurance Non Vie - Données (4/5) Cas des sinistres à développement long Évolution au cours du temps de l évaluation totale des sinistres Information partielle : Connaissance limitée de la charge finale des sinistres Nécessité d évaluer la charge «ultime» des sinistres => calcul des IBNR Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 14
15 Assurance Non Vie Données (5/5) Données disponibles = déroulé de sinistres dans le temps (triangles) Sinistres cumulés (Total Sinistres) exercice / vu en N N+1 N+2 N+3 N+4 N+5 N Projections Passage de N N+1=> N+2 N+5=> N+6 vers N+1 N+1 N+2 N+3 N+4 N+5 N IBNR = sinistres ultimes sinistres évalués Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 15
16 Assurance Non Vie Analyse déterministe Principe de base : Une analyse statique Partant d un état initial => État final unique Aucun aléa dans le processus en aval Travail en amont sur les éléments à intégrer au modèle Résultat = f( P j, X i ) P j = paramètres X i = variables (exemple: f(.) = moyenne = Σ x i / N ) Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 16
17 Assurance Non Vie - Modèles déterministes 1.- Tranchage : Principes d une analyse statique Une fois les données sinistres «as if», nous pouvons opérer sur les tranches travaillantes une analyse statique Principe : Répartition de la charge entre des bornes fixées a priori Le principe est de considérer que ces tranches sont homogènes en termes d exposition au risque Exemple : zone de risque attritionnel (fréquence) vs. zone de risque catastrophique (sévérité) A contrario, on considère que le risque n est pas homogène sur toutes les lignes entre elles Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 17
18 Illustration : Tranchage (1/5) Historique de la sinistralité Sinistres Forte volatilité volatilité moyenne Faible volatilité Année 1 Année 2 Année 3 Année 4 Occurrences Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 18
19 Illustration : Structuration, cas type (2/5) Analyse statique de la charge par tranche Quelle est la charge par tranche? Et quelle est sa volatilité? Bornes inf Bornes sup (en Euro) (en Euro) Total En % CV ,35% 27,58% ,03% 27,53% ,46% 37,60% ,46% 55,40% ,67% 73,59% ,22% 77,56% ,35% 78,73% ,21% 178,69% Infini ,24% 223,61% Total ,00% => La rétention optimale par sinistre sera entre et 1MEuros. => Testons les assureurs sur ces deux hypothèses. Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 19
20 Illustration : Structuration, cas type (3/5) Charge cumulée par année Zone de volatilité faible & moyenne Zone de forte volatilité infini Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 20
21 Illustration : Tranchage et extrapolation (4/5) Probabilités Probabilité de la zone extrapolée Zone extrapolée Sinistre Max Exposition Max Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 21
22 Illustration : Structuration, cas type (5/5) Combien de sinistres seront dans la rétention préconisée, quels frais de gestion prévoir...? Bornes inférieures Bornes supérieures (en Euros) (en Euros) Total En % ,19% ,23% ,19% ,70% ,80% ,45% Infini ,45% Total L évolution de la charge est-elle due à une dérive de la fréquence? Implication éventuelle sur un Stop Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 22
23 Assurance Non Vie - Modèles déterministes (1/2) 2.- Analyse déterministe sur base de scénarii En complément au tranchage, travail sur des scenarii notamment lorsqu il y a peu de sinistres - Scenario Optimiste - Scenario Moyen - Scenario Pessimiste Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 23
24 Assurance Non Vie - Modèles déterministes (2/2) Analyse déterministe : Scénarii de sinistralité Charge sinistre Scénario pessimiste Scénario Médian Temps Scénario optimiste => Analyse des conséquences prévisionnelles dans le cadre des différents scénarios Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 24
25 Assurance Non Vie - Modèles stochastiques (1/3) Analyse Stochastique : Partant d un état initial = > plusieurs réalisations possibles dont la vraisemblance est mesurée par des probabilités => Introduction d aléas dans le résultat charge Incertitude temps Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 25
26 Assurance Non Vie - Modèles stochastiques (2/3) Analyse Stochastique = introduction d un aléa dans le résultat Modélisation à l aide des lois de probabilité = mesure du risque Problème, compte tenu du manque de données (nombre d années de sinistres), de détermination de la loi du coût annuel => Utilisation de processus de simulations Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 26
27 Assurance Non Vie - Modèles stochastiques (3/3) Modéliser le risque Comment? trouver les lois de répartition de la fréquence et de la sévérité des sinistres les combiner => estimation de la loi de la charge annuelle de sinistres par simulations loi de fréquence du risque Tests loi non trouvée Simulations loi d intensité du risque Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 27
28 Simulation de la charge annuelle : (1/5) Processus de Monte-Carlo Input Simulations de Monte Carlo Risque étudié Données actualisées Ajustement de lois Loi des fréquences Simulation d années de sinistres Loi du coût individuel Possibilités de stress testing Détermination des limites Loi empirique charge annuelle Output IC Processus itératif Décisions Arbitrage marchés? Quel niveau de prise de risque? Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 28
29 Processus de Monte Carlo (2/5) Tirages aléatoires du nombre d occurrences par année Probabilité Année 5 Année 1 Année 2 Année k Année n-1 Année n n Tirages aléatoires : Année 1 : 5 Année 2 : 5 Année 3 : 1 Année 4 : 10 Année 5 : 4 Année 3 Année nombre d'occurrences Année k : 5 Année n-1: 5 Année n : 7 Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 29
30 Processus de Monte Carlo (3/5) Tirages aléatoires des sinistres de l année n : 7 sinistres Probabilité Charge simulée de l année n = Sinistre catastrophique 1000 Sévérité Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 30
31 Processus de Monte Carlo (4/5) Probabilités cumulées Nous obtenons ainsi n années de sinistralité simulées 80% 30Meuros 100Meuros Sévérité Classement par ordre croissant des n années de sinistralité simulées Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 31
32 Processus de Monte Carlo (5/5) Ex : Quelle est la probabilité que la charge annuelle retenue par l assuré soit inférieure à la moyenne observée? Charge annuelle de la ligne de rétention (X) Probabilité que la part des sinistres relative à la ligne de rétention soit inférieure ou égale à X % % % % % % % % % % % % Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 32
33 Stress testing Stress testing: Que se passe-t-il si les paramètres de base sont modifiés? σ 1 σ 2 µ 1 µ 2 Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 33
34 Assurance Non Vie: Autre méthode de simulations (1/2) Simulations par la méthode Bootstrap: Méthode de ré-échantillonnage qui remplace les méthodes semiparamétriques (Monte-Carlo) => simulations non paramétriques Simulations simple à mettre en œuvre F(x) est inconnue => on dispose d un n-échantillon (X 1 X n ) et de sa réalisation (x 1,..., x n ) - Un échantillon Bootstrap est un tirage avec remise de n éléments dans l échantillon d origine (chaque élément ayant la proba 1/n d être tiré) = > on détermine l estimateur recherché L usage de cette méthode non-paramétrique est problématique pour la recherche de valeurs extrêmes = > car méthode par interpolation Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 34
35 Autre méthode de simulations : exemple (2/2) Simulations par la méthode Bootstrap : on dispose d un n-échantillon (X 1 X n ) et de sa réalisation Un échantillon Bootstrap est un tirage avec remise de n éléments dans l échantillon d origine (chaque élément ayant la proba 1/n d être tiré) T tirages = T années de sinistres n= 5 [ 10; 20; 30; 40; 50 ] [ 50; 50; 20;50;40] [10; 10; 10; 30; 50] Sur T années on obtient : T x n sinistres simulés Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 35
36 Conclusion: A quoi sert un modèle? (1/3) 1.- Comprendre le risque : les facteurs qui l influencent et mesurer leurs impacts 2.- Déterminer des zones de rétentions potentielles Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 36
37 Conclusion: A quoi sert un modèle? (2/3) 3.- Déterminer les arbitrages et la rentabilité de certains schémas sélectionnés Processus itératif de décision Réaction des marchés (3) Analyse Technique (1) Optimisation des rétentions Détermination Des rétentions (2) Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 37
38 Conclusion: A quoi sert un modèle? (3/3) 4. Mesurer les risques et le risque que l on prend => approche stochastique (ex: mesurer les résultats de la prévention) 5. «Challenger» les marchés sur une base factuelle permet de comprendre et faire comprendre le risque permet d établir des relations pérennes et de confiance Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 38
39 MERCI DE VOTRE ATTENTION QUESTIONS / REPONSES Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 39
40 Marsh Les Rencontres AMRAE - NANTES - 25 janvier Atelier 4 40
MATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA
MATHS FINANCIERES Mireille.Bossy@sophia.inria.fr Projet OMEGA Sophia Antipolis, septembre 2004 1. Introduction : la valorisation de contrats optionnels Options d achat et de vente : Call et Put Une option
Plus en détailMémoire d actuariat - promotion 2010. complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains.
Mémoire d actuariat - promotion 2010 La modélisation des avantages au personnel: complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains. 14 décembre 2010 Stéphane MARQUETTY
Plus en détailNOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION
NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION 1/ RESUME DE L ANALYSE Cette étude a pour objectif de modéliser l écart entre deux indices d inflation afin d appréhender le risque à très long terme qui
Plus en détailTARIFICATION EN ASSURANCE COMPLEMENTAIRE SANTE: il était une fois, un statisticien, un actuaire, un économiste de la santé
TARIFICATION EN ASSURANCE COMPLEMENTAIRE SANTE: il était une fois, un statisticien, un actuaire, un économiste de la santé Plan de l intervention 1 2 3 Généralités sur le fonctionnement de l assurance
Plus en détail!-.!#- $'( 1&) &) (,' &*- %,!
0 $'( 1&) +&&/ ( &+&& &+&))&( -.#- 2& -.#- &) (,' %&,))& &)+&&) &- $ 3.#( %, (&&/ 0 ' Il existe plusieurs types de simulation de flux Statique ou dynamique Stochastique ou déterministe A événements discrets
Plus en détailTP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites
TP N 57 Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites L objet de ce TP est d optimiser la stratégie de déploiement et de renouvellement d une constellation de satellites ainsi que les
Plus en détailCalcul d une provision technique en assurance vie dans le cadre de Solvabilité 2. Le cas des contrats d épargne : les approches «markedto model»
Calcul d une provision technique en assurance vie dans le cadre de Solvabilité 2 Le cas des contrats d épargne : les approches «markedto model» Luca De Dominicis formation Sepia 10 juin 2008 Sommaire 1.
Plus en détailModélisation et simulation du trafic. Christine BUISSON (LICIT) Journée Simulation dynamique du trafic routier ENPC, 9 Mars 2005
Modélisation et simulation du trafic Christine BUISSON (LICIT) Journée Simulation dynamique du trafic routier ENPC, 9 Mars 2005 Plan de la présentation! Introduction : modèles et simulations définition
Plus en détailSolution logicielle pour le pilotage et l ERM. Journées d études IARD 26 mars 2010 2 mars 2010
Présentation d ERMS Solution logicielle pour le pilotage et l ERM Journées d études IARD 26 mars 2010 2 mars 2010 Sommaire 1 Présentation d ACTUARIS 2 Les problématiques rencontrées 3 Présentation d ERMS
Plus en détailProbabilités III Introduction à l évaluation d options
Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un
Plus en détailEstimation du coût de l incessibilité des BSA
Estimation du coût de l incessibilité des BSA Jean-Michel Moinade Oddo Corporate Finance 22 Juin 2012 Incessibilité des BSA Pas de méthode académique reconnue Plusieurs méthodes «pratiques», dont une usuelle
Plus en détailun environnement économique et politique
Vision d un économiste sur le risque agricole et sa gestion un sol un climat un environnement économique et politique Jean Cordier Professeur Agrocampus Ouest Séminaire GIS GC HP2E Prise en compte du risque
Plus en détailOrdonnancement robuste et décision dans l'incertain
Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain 4 ème Conférence Annuelle d Ingénierie Système «Efficacité des entreprises et satisfaction des clients» Centre de Congrès Pierre Baudis,TOULOUSE, 2-4
Plus en détailFinance, Navier-Stokes, et la calibration
Finance, Navier-Stokes, et la calibration non linéarités en finance 1 1 www.crimere.com/blog Avril 2013 Lignes directrices Non-linéarités en Finance 1 Non-linéarités en Finance Les équations de Fokker-Planck
Plus en détailFINANCEMENT OPTIMAL DE LA SOLVABILITE D UN ASSUREUR
FINANCEMENT OPTIMAL DE LA SOLVABILITE D UN ASSUREUR Guillaume PLANTIN GREMAQ Université Toulouse I 1 La détermination d un plan de réassurance optimal est une des applications les plus classiques de la
Plus en détailTP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options
Université de Lorraine Modélisation Stochastique Master 2 IMOI 2014-2015 TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options 1 Les options Le but de ce
Plus en détailAnnexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles
Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans
Plus en détailSoutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes
Soutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes Bornes inférieures bayésiennes de l'erreur quadratique moyenne. Application à la localisation de points de rupture. M2R ATSI Université Paris-Sud
Plus en détailEpargne, Retraite, Prévoyance et Santé
L offre FOBA Des outils d aide à la vente Budget Retraite Augmenter la vente des différentes solutions retraite ANI Générer des rendez-vous qualifiés et réduire le délai de décision pour la souscription
Plus en détailAgrégation des portefeuilles de contrats d assurance vie
Agrégation des portefeuilles de contrats d assurance vie Est-il optimal de regrouper les contrats en fonction de l âge, du genre, et de l ancienneté des assurés? Pierre-O. Goffard Université d été de l
Plus en détailLe métier d actuaire IARD
JJ Mois Année Le métier d actuaire IARD Journées Actuarielles de Strasbourg 6-7 octobre 2010 PLAN Présentation de l assurance non vie Le rôle de l actuaire IARD La tarification des contrats L évaluation
Plus en détailReconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR
Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR Mickaël Bergem 25 juin 2014 Maillages et applications 1 Table des matières Introduction 3 1 La modélisation numérique de milieux urbains
Plus en détailLa nouvelle planification de l échantillonnage
La nouvelle planification de l échantillonnage Pierre-Arnaud Pendoli Division Sondages Plan de la présentation Rappel sur le Recensement de la population (RP) en continu Description de la base de sondage
Plus en détailContexte et motivations Les techniques envisagées Evolution des processus Conclusion
Vérification de logiciels par analyse statique Contexte et motivations Les techniques envisagées Evolution des processus Conclusion Contexte et motivations Specification Design architecture Revues and
Plus en détailIncertitude et variabilité : la nécessité de les intégrer dans les modèles
Incertitude et variabilité : la nécessité de les intégrer dans les modèles M. L. Delignette-Muller Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive VetAgro Sup - Université de Lyon - CNRS UMR 5558 24 novembre
Plus en détaildes compagnies d assurance : évolutions récentes
Les Contrôle normes IFRS de la solvabilité en assurance des compagnies d assurance : évolutions récentes - DIAF Hanoi, le 28 février 2005 Pierre THEROND Consultant JWA - Actuaires & chargé de cours à l
Plus en détailMesure et gestion des risques d assurance
Mesure et gestion des risques d assurance Analyse critique des futurs référentiels prudentiel et d information financière Congrès annuel de l Institut des Actuaires 26 juin 2008 Pierre THEROND ptherond@winter-associes.fr
Plus en détailÉtablissement des taux d actualisation fondés sur la meilleure estimation aux fins des évaluations de provisionnement sur base de continuité
Ébauche de note éducative Établissement des taux d actualisation fondés sur la meilleure estimation aux fins des évaluations de provisionnement sur base de continuité Commission des rapports financiers
Plus en détailLOGICIELS DE PRÉVISIONS
Pour vos appels d offre Mars 2014 LGICIELS DE PRÉVISINS 4 e ÉDITIN PTC Service Parts Management SupplyChainMagazine.fr 19, rue Saint-Georges - 94700 Maisons-Alfort 1. NM de l'éditeur PTC 2. Pays d'origine
Plus en détailAnalyse des risques financiers
Analyse des risques financiers Version du 1 er octobre 2014 Cette fiche s'adresse aux services de l État mandatés pour mener une analyse financière et est susceptible de contribuer à la définition du niveau
Plus en détailL actuariat et les nouveaux horizons de l assurance en Afrique
L actuariat et les nouveaux horizons de l assurance en Afrique Application à l assurance vie Février 2014, version 1.1 Aymric Kamega, Actuaire Directeur associé, PRIM ACT aymric.kamega@primact.fr www.primact.fr
Plus en détailNote de service À : De :
Note de service À : De : Tous les Fellows, affiliés, associés et correspondants de l Institut canadien des actuaires et autres parties intéressées Jim Christie, président Conseil des normes actuarielles
Plus en détailIFT3245. Simulation et modèles
IFT 3245 Simulation et modèles DIRO Université de Montréal Automne 2012 Tests statistiques L étude des propriétés théoriques d un générateur ne suffit; il estindispensable de recourir à des tests statistiques
Plus en détailPôle de Dakar S IMUL ATIONS. 1 Utiliser un taux d accroissement pour une simulation
FORMULAIRE ATELIER S IMUL ATIONS 1 Utiliser un taux d accroissement pour une simulation La projection de certaines variables se base sur une hypothèse de taux de croissance annuelle régulier et constant.
Plus en détailTable des matières: Guidelines Fonds de Pensions
Table des matières: Guidelines Fonds de Pensions TABLE DES MATIERES... 1 INTRODUCTION... 2 1 FINANCEMENT ET FINANCEMENT MINIMUM... 3 1.1 FINANCEMENT... 3 1.2 FINANCEMENT DE PLAN... 3 1.3 FINANCEMENT MÉTHODE
Plus en détailQuantification des Risques
Quantification des Risques Comment considérer les aléas dans une projection financière? PragmaRisk met à disposition des solutions et des méthodes permettant de considérer les aléas dans vos projections
Plus en détailPrincipe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif
Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Cécile Durot 1 & Yves Rozenholc 2 1 UFR SEGMI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, France, cecile.durot@gmail.com 2 Université
Plus en détailQuels outils pour prévoir?
modeledition SA Quels outils pour prévoir? Les modèles de prévisions sont des outils irremplaçables pour la prise de décision. Pour cela les entreprises ont le choix entre Excel et les outils classiques
Plus en détailBilan Protection Sociale & Rémunération. Etude réalisée pour Monsieur DUPONT. Le 25/04/2008
Bilan Protection Sociale & Rémunération Etude réalisée pour Monsieur DUPONT Le 25/04/2008 Contact : Madame MARTIN Casagande & Associés, Membre de PRAGMA 1 LES OBJECTIFS DE L ETUDE Votre système de rémunération
Plus en détailLa gestion du risque chez AXA
Séminaire International de la Presse Suduiraut 21 & 22 juin 2006 La gestion du risque chez AXA François Robinet Chief Risk officer Groupe AXA Sommaire I. La Gestion du Risque : Définition D II. III. La
Plus en détailLES SIIC. Pierre Schoeffler Président S&Partners Senior Advisor IEIF. Étude réalisée par. Les SIIC et la retraite 1
LES SIIC et la retraite Étude réalisée par Pierre Schoeffler Président S&Partners Senior Advisor IEIF Les SIIC et la retraite 1 23 juin 2014 2 Les SIIC et la retraite La retraite est, avec l emploi et
Plus en détailLOGICIELS DE PRÉVISIONS
Pour vos appels d offre Mars 2014 LGICIELS DE PRÉVISINS 4 e ÉDITIN SAS INSTITUTE SAS Forecast Server SupplyChainMagazine.fr 19, rue Saint-Georges - 94700 Maisons-Alfort 1. NM de l'éditeur SAS Institute
Plus en détailLes attentes du marché
www.pwc.com Les attentes du marché Octobre 2012 L état des lieux à propos des formats de reporting et de l appropriation par le marché du XBRL La taxonomie XBRL pour les reportings Solvabilité 2 a fait
Plus en détailQuels liens entre les modèles et la réalité? Mathilde Jung Université d été / Lundi 9 Juillet 2012 AG2R LA MONDIALE
Quels liens entre les modèles et la réalité? Mathilde Jung Université d été / Lundi 9 Juillet 2012 AG2R LA MONDIALE Solvabilité 2, une réforme en 3 piliers Les objectifs : Définir un cadre harmonisé imposant
Plus en détailEtude de fonctions: procédure et exemple
Etude de fonctions: procédure et exemple Yves Delhaye 8 juillet 2007 Résumé Dans ce court travail, nous présentons les différentes étapes d une étude de fonction à travers un exemple. Nous nous limitons
Plus en détailAtelier n 6 Commission Solvabilité II 11h30 12h30
Atelier n 6 Commission Solvabilité II 11h30 12h30 Best Estimate Non-Vie 1. Introduction 2. Grands principes et définitions 3. Zoom sur certaines problématiques 1. Introduction Contexte Entrée en vigueur
Plus en détailContribution des industries créatives
RÉSUMÉ - Septembre 2014 Contribution des industries créatives à l économie de l UE en termes de PIB et d emploi Évolution 2008-2011 2 Contribution des industries créatives à l économie de l UE en termes
Plus en détailMAITRISE DE LA CHAINE LOGISTIQUE GLOBALE (SUPPLY CHAIN MANAGEMENT) Dimensionnement et pilotage des flux de produits
MAITRISE DE LA CHAINE LOGISTIQUE GLOBALE (SUPPLY CHAIN MANAGEMENT) Dimensionnement et pilotage des flux de produits Préambule La performance flux, quel que soit le vocable sous lequel on la désigne ( Juste
Plus en détailCONSERVATEUR OPPORTUNITÉ TAUX US 2
Placements financiers CONSERVATEUR OPPORTUNITÉ TAUX US 2 Profitez de la hausse potentielle des taux de l économie américaine et d une possible appréciation du dollar américain (1). (1) Le support Conservateur
Plus en détailSolvabilité II Les impacts sur la tarification et l offre produit
Solvabilité II Les impacts sur la tarification et l offre produit Colloque du CNAM 6 octobre 2011 Intervenants OPTIMIND Gildas Robert actuaire ERM, senior manager AGENDA Introduction Partie 1 Mesures de
Plus en détailLes mathématiques de la finance Université d été de Sourdun Olivier Bardou olivier.bardou@gdfsuez.com 28 août 2012 De quoi allons nous parler? des principales hypothèses de modélisation des marchés, des
Plus en détailL empreinte environnementale du groupe Accor Application de l approche cycle de vie au niveau d une organisation
L empreinte environnementale du groupe Accor Application de l approche cycle de vie au niveau d une organisation Accor a mené la 1 ère empreinte environnementale dans le secteur hôtelier En 2010, suite
Plus en détailApplication 1- VBA : Test de comportements d'investissements
Application 1- VBA : Test de comportements d'investissements Notions mobilisées Chapitres 1 à 5 du cours - Exemple de récupération de cours en ligne 1ère approche des objets (feuilles et classeurs). Corps
Plus en détail«Valuation» et gestion du risque dans la biotech. 5 Février 2007
«Valuation» et gestion du risque dans la biotech 5 Février 2007 Points abordés Principes de la «valuation» Concepts clés Paramètres d entrée et calcul d une rnpv Applications «Licensing» Levée de fond/
Plus en détailPremier modèle - Version simple
Chapitre 1 Premier modèle - Version simple Les individus vivent chacun six générations successives d adultes, chacune d une durée de dix ans, sans distinction faite entre les individus d une même génération.
Plus en détailRapport de projet Risque de Crédit, Risque de Défaut : Étude de l influence du taux de recouvrement sur le prix de CDOs.
Rapport de projet Risque de Crédit, Risque de Défaut : Étude de l influence du taux de recouvrement sur le prix de CDOs. Auteurs : Hecht Frédéric, Porzier Rémi, Font Guillaume Cours «Risque de Crédit,
Plus en détailDOSSIER DE PRESSE Janvier 2010
DOSSIER DE PRESSE Janvier 2010 PREVENTION DES ACCIDENTS DU TRAVAIL ET DES MALADIES PROFESSIONNELLES : Réforme de la tarification des risques professionnels Contacts Presse : Assurance Maladie - Risques
Plus en détailTout le matériel (actif) qui sert à produire: boulons, capteurs, automates, vérins, câblage, éclairage, etc.
1 La maintenance 2 De quoi? Tout le matériel (actif) qui sert à produire: boulons, capteurs, automates, vérins, câblage, éclairage, etc. Pourquoi? Garder le matériel de production (les actifs) en état
Plus en détailDe la mesure à l analyse des risques
De la mesure à l analyse des risques Séminaire FFA Jean-Paul LAURENT Professeur à l'isfa jean-paul.laurent@univ-lyon1.fr http://laurent.jeanpaul.free.fr/ 0 De la la mesure à l analyse des risques! Intégrer
Plus en détailGOUVERNEMENT WALLON Conseil de la Fiscalité et des Finances de Wallonie
GOUVERNEMENT WALLON Conseil de la Fiscalité et des Finances de Wallonie Rapport relatif à l étude de la faisabilité d un impôt sur la fortune en Wallonie Mai 2015 1 1. Etude de la faisabilité d un point
Plus en détailTXT E-SOLUTIONS LOGICIELS DE PRÉVISION. Module de prévision de CDMi. Pour vos appels d offre. 3 e ÉDITION
Septembre 2012 Pour vos appels d offre LGICIELS DE PRÉVISIN 3 e ÉDITIN TXT E-SLUTINS Module de prévision de CDMi SupplyChainMagazine.fr 19, rue Saint-Georges - 94700 Maisons-Alfort 1. NM de l'éditeur TXT
Plus en détailPROJET MODELE DE TAUX
MASTER 272 INGENIERIE ECONOMIQUE ET FINANCIERE PROJET MODELE DE TAUX Pricing du taux d intérêt des caplets avec le modèle de taux G2++ Professeur : Christophe LUNVEN 29 Fevrier 2012 Taylan KUNAL - Dinh
Plus en détailStatistiques Descriptives à une dimension
I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des
Plus en détailLe modèle canadien de gestion de la dette
Le modèle canadien de gestion de la dette David Jamieson Bolder, département des Marchés financiers L objectif que poursuit le gouvernement canadien dans la gestion du portefeuille de la dette intérieure
Plus en détailDéfinition d un Template
Objectif Ce document a pour objectif de vous accompagner dans l utilisation des templates EuroPerformance. Il définit les différents modèles et exemples proposés. Définition d un Template Un template est
Plus en détailRéglementation prudentielle. en assurance. Plan. - I - Les principes de la comptabilité générale et leur application à l assurance
Réglementation prudentielle en assurance Principes de comptabilité : comment lire les comptes des entreprises d assurance? Franck Le Vallois Commissaire-contrôleur des assurances Plan - I - Les principes
Plus en détailÉquivalent patrimonial de la rente et souscription de retraite complémentaire
ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 66 2002 Équivalent patrimonial de la rente et souscription de retraite complémentaire Le cas de la France Ronan MAHIEU, Béatrice SÉDILLOT * RÉSUMÉ. Nous modélisons
Plus en détailA la découverte de l assurance vie HSBC France
A la découverte de l assurance vie HSBC France L assurance vie, le placement qui vous accompagne dans tous vos projets Depuis quelques années, l assurance vie est devenue le placement préféré des Français
Plus en détailModélisation et simulation
Modélisation et simulation p. 1/36 Modélisation et simulation INFO-F-305 Gianluca Bontempi Département d Informatique Boulevard de Triomphe - CP 212 http://www.ulb.ac.be/di Modélisation et simulation p.
Plus en détailFORMATIONS FINANCIÈRES RÉALISÉES
FORMATIONS FINANCIÈRES RÉALISÉES l'ensemble de ces sujets de formations ont été construits sur mesure à la demande de nos clients SOMMAIRE LES MARCHÉS 3 LES MARCHÉS FINANCIERS NIVEAU 1 4 LES MARCHÉS FINANCIERS
Plus en détail> innovation. Action «Normalisation» descriptif
Action «Normalisation» descriptif > Pour répondre aux questionnements des entreprises, la CCI Paris Ile-de-France et AFNOR Normalisation proposent aux entreprises de réaliser un pré-diagnostic normalisation
Plus en détailLOGICIELS DE PRÉVISIONS
Pour vos appels d offre Mars 2014 LGICIELS DE PRÉVISINS 4 e ÉDITIN INFLGIC Copilote Prévisions de vente SupplyChainMagazine.fr 19, rue Saint-Georges - 94700 Maisons-Alfort 1. NM de l'éditeur INFLGIC 2.
Plus en détailBUSINESS FORECASTING SYSTEM
Septembre 2012 Pour vos appels d offre LOGICIELS DE PRÉVISION 3 e ÉDITION BUSINESS FORECASTING SYSTEM XE - Unlimited SC Trac SC SupplyChainMagazine.fr 19, rue Saint-Georges - 94700 Maisons-Alfort 1. NOM
Plus en détailAtelier A 12. Rémunération des courtiers : jusqu où faut-il aller dans la transparence dans l intérêt de l assuré?
Atelier A 12 Rémunération des courtiers : jusqu où faut-il aller dans la transparence dans l intérêt de l assuré? Intervenants Philippe JOUVELOT Directeur IARD AXA Corporate Solutions philippe.jouvelot@axa-corporatesolutions.com
Plus en détailProjet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR
Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR Introduction En analyse d images, la segmentation est une étape essentielle, préliminaire à des traitements de haut niveau tels que la classification,
Plus en détailBACCALAURÉAT PROFESSIONNEL SUJET
SESSION 203 Métropole - Réunion - Mayotte BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL ÉPREUVE E4 CULTURE SCIENTIFIQUE ET TECHNOLOGIQUE : MATHÉMATIQUES Toutes options Durée : 2 heures Matériel(s) et document(s) autorisé(s)
Plus en détailMaster Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2.
Master Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2. Techniques de correction pour les options barrières 25 janvier 2007 Exercice à rendre individuellement lors
Plus en détailPrincipes d AdWords. Quelques mots de présentation. Une audience large : les réseaux de ciblage. Réseau de recherche
3 Principes d AdWords Les deux premiers chapitres de ce livre, plutôt généraux, ont présenté l univers d Internet et de la publicité en ligne. Vous devriez maintenant être convaincu de l intérêt d une
Plus en détailModèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques
Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés
Plus en détailRésumé des communications des Intervenants
Enseignements de la 1ere semaine (du 01 au 07 décembre 2014) I. Titre du cours : Introduction au calcul stochastique pour la finance Intervenante : Prof. M hamed EDDAHBI Dans le calcul différentiel dit
Plus en détailPRIMAVERA RISK ANALYSIS
PRIMAVERA RISK ANALYSIS PRINCIPALES FONCTIONNALITÉS Guide d analyse des risques Vérification de planning Modélisation rapide des risques Assistant de registres de risques Registre de risques Analyse de
Plus en détailL assurabilité des risques. François Bucchini - Assurabilité Club APREF 1 er mars 2012
L assurabilité des risques Club APREF 1 er mars 2012 Introduction : (1/2) Les conséquences des problèmes d assurabilité sont connues : Protection des biens des individus, difficultés d entreprendre, d
Plus en détailFormat de l avis d efficience
AVIS D EFFICIENCE Format de l avis d efficience Juillet 2013 Commission évaluation économique et de santé publique Ce document est téléchargeable sur www.has-sante.fr Haute Autorité de santé Service documentation
Plus en détailEXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG
Exploitations pédagogiques du tableur en STG Académie de Créteil 2006 1 EXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG Commission inter-irem lycées techniques contact : dutarte@club-internet.fr La maquette
Plus en détailPuis-je me constituer une épargne adaptée à mes projets et à mon profil?
Epargne Puis-je me constituer une épargne adaptée à mes projets et à mon profil? Cisélium La fiscalité favorable de l assurance vie Une solution personnalisable L accompagnement de votre courtier Je pense
Plus en détailSOLUTIONS DE PLACEMENT
COMPRENDRE VOS BESOINS LA PIERRE ANGULAIRE D UNE GESTION PATRIMONIALE PÉRENNE RÉCONCILIER VOS OBJECTIFS ET VOTRE TOLÉRANCE AUX RISQUES Dans la vie, chaque individu possède une combinaison unique de besoins
Plus en détailDOSSIER SOLUTION Amélioration de la planification de la capacité à l aide de la gestion des performances applicatives
DOSSIER SOLUTION Amélioration de la planification de la capacité à l aide de la gestion des performances applicatives Comment assurer une expérience utilisateur exceptionnelle pour les applications métier
Plus en détailOffre Entreprises. L Epargne Salariale Crédit Agricole
Offre Entreprises L Epargne Salariale Crédit Agricole L Epargne Salariale, comment cela fonctionne? Versements des salariés PRIME DE PARTICIPATION PRIME D INTERESSEMENT VERSEMENTS VOLONTAIRES AFFECTATION
Plus en détailListe des notes techniques... xxi Liste des encadrés... xxiii Préface à l édition internationale... xxv Préface à l édition francophone...
Liste des notes techniques.................... xxi Liste des encadrés....................... xxiii Préface à l édition internationale.................. xxv Préface à l édition francophone..................
Plus en détailSouad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/
Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation
Plus en détailSaisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique
Fiche d application : Saisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique Date Modification Version 01 décembre 2013 Précisions sur les CET grand volume et sur les CET sur air extrait 2.0
Plus en détailL olivier Assurances Licence 3 Econométrie Lyon II
15 novembre 2013 L olivier Assurances Licence 3 Econométrie Lyon II Pascal Gonzalvez 1 L olivier Assurances et le Groupe Admiral Segmentation et tarification en assurance auto Autres applications de la
Plus en détailModèle générique de tarification de l accès aux réseaux en fibre optique jusqu à l abonné en dehors des zones très denses
Mai 2014 Modèle générique de tarification de l accès aux réseaux en fibre optique jusqu à l abonné en dehors des zones très denses Consultation publique du 16 mai au 11 juillet 2014 ISSN : 2258-3106 Autorité
Plus en détailJournées d études IARD de l Institut des Actuaires Risques de souscription / provisionnement
www.pwc.com Journées d études IARD de l Institut des Actuaires Risques de souscription / provisionnement Reims 31 mars 2011 Agenda Section Description 1 Une compagnie d assurance peut-elle faire faillite?
Plus en détailBac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)
Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre
Plus en détailLISACode. Un simulateur opérationnel pour LISA. Antoine PETITEAU LISAFrance - le 16 mai 2006
LISACode Un simulateur opérationnel pour LISA Antoine PETITEAU LISAFrance - le 16 mai 2006 Plan Rappel sur LISACode. Validation du simulateur. Possibilités du simulateur. Résultats obtenus. Bruit de confusion.
Plus en détailPrincipe d optimisation. Optimisation technico-économique. Coût. Isolation thermique. Isolation optimale
Optimisation technico-économique Objectif : obtenir une certaine prestation à moindre coût Dans le domaine du bâtiment, cette optimisation peut s appliquer à trois niveaux différents : choix des composants
Plus en détailANNEXE 2 : CHARTE DE COMMUNICATION
ANNEXE 2 : CHARTE DE COMMUNICATION L Editeur respecte les lois et règlements en vigueur, le cas échéant les recommandations d instances telles que celles du Conseil Supérieur de l Audiovisuel, de l Autorité
Plus en détailMATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS
MASTER 2 ème ANNÉE MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS Parcours Mathématiques du Risque et Actuariat ANNÉE UNIVERSITAIRE 2015 2016 1 PRESENTATION Le Master 2 Mathématiques du Risque et Actuariat a pour objectif
Plus en détail