Un modèle nord-américain de risque d'inondations fluviales avec dépendance spatiale à des fins de (ré)assurance dans un climat présent et projeté

Depuis les quarante dernières années, il a été évalué que le coût des inondations à elles seules a quadruplé selon le Bureau d’assurance du Canada. Avec des coûts en croissance au Canada et l’introduction récente de l’assurance inondation, les actuaires ne manquent certainement pas de défis importants, notamment pour la gestion des risques financiers des inondations dans un contexte de changements climatiques. L’objectif général du mémoire est la création d’un modèle d’inondations spécifique à l’Amérique du Nord qui inclut une dépendance spatiale et qui prend en considération autant le climat actuel que les projections climatiques à des fins d’assurance. Pour ce mémoire, nous avons favorisé l’approche « top-down » pour la simulation d’inondations. Ainsi, le modèle que nous proposons est construit en deux grandes étapes. La première étape est d’entraîner les modèles statistiques d’occurrence et d’impact. La deuxième étape est de simuler un ensemble d’évènements d’inondations qui inclut des sorties de modèles climatiques régionaux. Les inondations sont modélisées et simulées à partir des bassins versants. Ainsi, la dépendance spatiale est induite à l’aide des sorties climatiques, ainsi que par l’écoulement de l’eau à travers les bassins versants. Lorsque nous regardons la capacité du modèle à représenter la dépendance spatiale induite par le climat et la dynamique de l’eau, les variables de précipitations et de températures à l’intérieur des modèles statistiques sont dans l’ensemble significatives (modèles linéaires généralisés) ou très influentes (forêts aléatoire). L’ajout des modèles climatiques pour générer les catalogues d’évènements nous permet non seulement de générer une dépendance explicite, mais aussi d’évaluer les comportements des inondations selon divers scénarios climatiques et socio-économiques. Finalement, les modèles et catalogues générés permettent d’être utilisés dans plusieurs applications actuarielles et de répondre à plusieurs questions de recherche en assurance.

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