Présentation
La modélisation statistique des montants et de la fréquence des sinistres joue un rôle crucial dans l’évaluation quantitative des risques en assurance de dommages. Modélisation des distributions de sinistres avec R offre un traitement exhaustif du sujet. La présentation fait une large place aux considérations numériques auxquelles tout actuaire praticien se retrouvera rapidement confronté. Les exemples et illustrations sont entièrement réalisés dans l’environnement statistique R.
Comprenant notes de cours, code informatique et exercices, le document peut servir d’ouvrage de référence complet pour un cours universitaire de premier cycle en actuariat tel que ACT-2005 Mathématiques actuarielles IARD I offert à l’École d’actuariat de l’Université Laval.
Auteur
Vincent Goulet, professeur titulaire, École d’actuariat, Université Laval
Édition
2021.05 [nouveautés]
Quelques caractéristiques
- Traitement exhaustif des approches non paramétrique et paramétrique de modélisation des montants de sinistres inspiré de Loss Models: From Data to Decisions de Stuart A. Klugman, Harry H. Panjer et Gordon E. Willmot.
- Mise en oeuvre de la plupart des procédures de modélisation, d’estimation et de diagnostics dans R avec le package actuar.
- Liste d’objectifs d’apprentissage au début de chaque chapitre.
- Exercices à la fin de chaque chapitre. Les solutions sont fournies en annexe.
- Liste d’exercices additionnels suggérés dans la quatrième édition de Loss Models à la fin de chaque chapitre (sauf le premier).
- Document PDF riche comprenant de nombreux hyperliens internes et externes (par exemple, entre un exercice et sa solution).
- Annexe exhaustive sur la paramétrisation des lois de probabilité couramment utilisées pour la modélisation du montant et de la fréquence des sinistres.
- Conseils sur l’administration d’une bibliothèque de packages R.
Table des matières abrégée
Introduction
1. Rappels d’analyse, de probabilité et de statistique
2. Modélisation en assurance IARD
3. Modélisation non paramétrique
4. Modèles paramétriques potentiels
5. Modélisation paramétrique
6. Tests d’adéquation
7. Modèles de fréquence
A. Paramétrisation des lois de probabilité
B. Installation de packages dans R
C. Table de quantiles de la loi normale
D. Table de quantiles de la khi carré
E. Solutions des exercices
Bibliographie