Etude des marchés d'assurance non-vie à l'aide d'équilibres de ...
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tel-00703797, version 2 - 7 Jun 2012<br />
Résumé<br />
<strong>Etu<strong>de</strong></strong> <strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>marchés</strong> d’assurance <strong>non</strong>-<strong>vie</strong> <strong>à</strong> l’ai<strong>de</strong> d’équilibres <strong>de</strong> Nash et <strong>de</strong><br />
modèles <strong>de</strong> risques avec dépendance<br />
L’actuariat <strong>non</strong>-<strong>vie</strong> étudie les différents aspects quantitatifs <strong>de</strong> l’activité d’assurance. Cette<br />
thèse vise <strong>à</strong> expliquer sous différentes perspectives les interactions entre les différents agents<br />
économiques, l’assuré, l’assureur et le marché, sur un marché d’assurance. Le chapitre 1 souligne<br />
<strong>à</strong> quel point la prise en compte <strong>de</strong> la prime marché est importante dans la décision <strong>de</strong><br />
l’assuré <strong>de</strong> renouveler ou <strong>non</strong> son contrat d’assurance avec son assureur actuel. La nécessité<br />
d’un modèle <strong>de</strong> marché est établie.<br />
Le chapitre 2 répond <strong>à</strong> cette problématique en utilisant la théorie <strong><strong>de</strong>s</strong> jeux <strong>non</strong>-coopératifs<br />
pour modéliser la compétition. Dans la littérature actuelle, les modèles <strong>de</strong> compétition se<br />
réduisent toujours <strong>à</strong> une optimisation simpliste du volume <strong>de</strong> prime basée sur une vision d’un<br />
assureur contre le marché. Partant d’un modèle <strong>de</strong> marché <strong>à</strong> une pério<strong>de</strong>, un jeu d’assureurs<br />
est formulé, où l’existence et l’unicité <strong>de</strong> l’équilibre <strong>de</strong> Nash sont vérifiées. Les propriétés<br />
<strong><strong>de</strong>s</strong> primes d’équilibre sont étudiées pour mieux comprendre les facteurs clés d’une position<br />
dominante d’un assureur par rapport aux autres. Ensuite, l’intégration du jeu sur une pério<strong>de</strong><br />
dans un cadre dynamique se fait par la répétition du jeu sur plusieurs pério<strong><strong>de</strong>s</strong>. Une approche<br />
par Monte-Carlo est utilisée pour évaluer la probabilité pour un assureur d’être ruiné, <strong>de</strong> rester<br />
lea<strong>de</strong>r, <strong>de</strong> disparaître du jeu par manque d’assurés en portefeuille. Ce chapitre vise <strong>à</strong> mieux<br />
comprendre la présence <strong>de</strong> cycles en assurance <strong>non</strong>-<strong>vie</strong>.<br />
Le chapitre 3 présente en profon<strong>de</strong>ur le calcul effectif d’équilibre <strong>de</strong> Nash pour n joueurs<br />
sous contraintes, appelé équilibre <strong>de</strong> Nash généralisé. Il propose un panorama <strong><strong>de</strong>s</strong> métho<strong><strong>de</strong>s</strong><br />
d’optimisation pour la résolution <strong><strong>de</strong>s</strong> n sous-problèmes d’optimisation. Cette résolution se<br />
fait <strong>à</strong> l’ai<strong>de</strong> d’une équation semi-lisse basée sur la reformulation <strong>de</strong> Karush-Kuhn-Tucker du<br />
problème d’équilibre <strong>de</strong> Nash généralisé. Ces équations nécessitent l’utilisation du Jacobien<br />
généralisé pour les fonctions localement lipschitziennes intervenant dans le problème d’optimisation.<br />
Une étu<strong>de</strong> <strong>de</strong> convergence et une comparaison <strong><strong>de</strong>s</strong> métho<strong><strong>de</strong>s</strong> d’optimisation sont<br />
réalisées.<br />
Enfin, le chapitre 4 abor<strong>de</strong> le calcul <strong>de</strong> la probabilité <strong>de</strong> ruine, un autre thème fondamental<br />
<strong>de</strong> l’assurance <strong>non</strong>-<strong>vie</strong>. Dans ce chapitre, un modèle <strong>de</strong> risque avec dépendance entre les<br />
montants ou les temps d’attente <strong>de</strong> sinistre est étudié. De nouvelles formules asymptotiques<br />
<strong>de</strong> la probabilité <strong>de</strong> ruine en temps infini sont obtenues dans un cadre large <strong>de</strong> modèle <strong>de</strong> risques<br />
avec dépendance entre sinistres. De plus, on obtient <strong><strong>de</strong>s</strong> formules explicites <strong>de</strong> la probabilité <strong>de</strong><br />
ruine en temps discret. Dans ce modèle discret, l’analyse structure <strong>de</strong> dépendance permet <strong>de</strong><br />
quantifier l’écart maximal sur les fonctions <strong>de</strong> répartition jointe <strong><strong>de</strong>s</strong> montants entre la version<br />
continue et la version discrète.<br />
Mots-clés: Comportement client, cycles <strong>de</strong> marché, théorie <strong>de</strong> la ruine, actuariat <strong>non</strong>-<strong>vie</strong>,<br />
théorie <strong><strong>de</strong>s</strong> jeux, calcul d’équilibre <strong>de</strong> Nash généralisé, montants <strong>de</strong> sinistres dépendants