Modélisation de réclamations en assurance générale avec gradient boosting et dépendance
Notice bibliographique
Résumé
En assurance générale, la prévision des réclamations est d'une importance capitale. Une modélisation précise des pertes futures permet aux assureurs d'offrir des prix compétitifs, de cibler les assurés les plus profitables et de conserver leur solidité financière. Le domaine de l'assurance étant en constante évolution, les actuaires doivent trouver des moyens de raffiner leurs modèles prédictifs. Dans ce mémoire, on propose un modèle hiérarchique qui améliore les modèles classiques sur deux aspects. D'abord, on considère la dépendance entre les occurrences de paiements sous différentes couvertures avec une distribution multinomiale, et entre les montants payés à l'aide de copules. Ensuite, on choisit XGBoost, une implémentation populaire du gradient boosting, pour effectuer des prévisions avec des variables explicatives, alors que la plupart des modèles actuariels utilisent les modèles linéaires généralisés. La méthode est illustrée sur un jeu de données de réclamations en assurance auto fourni par une grande compagnie d'assurance canadienne. Le nombre important d'observations et de variables explicatives justifient l'utilisation de XGBoost, qui est particulièrement efficace avec de gros jeux de données. La structure des données motive divers aspects du modèle lui procurant une flexibilité, notamment en permettant à la combinaison de couvertures payées pour une même réclamation d'influencer les relations de dépendance. Pour l'inférence sur les copules, on utilise les méthodes basées sur les rangs. Puisque la validité des estimateurs basés sur les rangs de résidus de XGBoost n'a pas été montrée dans la littérature, on étudie leur performance par simulation. On applique notre modèle sur des données test et en comparant les résultats avec ceux d'un modèle supposant l'indépendance, on remarque que notre modèle permet d'obtenir une meilleure segmentation des assurés, en plus de répliquer de manière plus adéquate la stochasticité globale des données.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».