Le développement de l’assurance des catastrophes naturelles : facteur de développement économique par Rim Jemli, Abdelkarim Yahyaoui et Nouri Chtourou

Dans le cadre de la société contemporaine ou encore « la société du risque », comme a été baptisée par Beck dans les années quatre-vingt, même la nature des risques a évolué. Certains risques revêtent un aspect dynamique et dont les conséquences sont à grande échelle. De ce fait, ces risques, dits majeurs, remettent en cause les conditions de l’assurabilité telles que définies par Berliner (1982). En effet, l’incertitude croissante qui nous entoure empreint l’assurance par de nouvelles lacunes : l’ignorance de l’occurrence des risques majeurs ainsi que la difficulté de l’évaluation de leurs gravités. Dans ce contexte, la gestion des catastrophes naturelles revêt une grande importance aussi bien pour le bien-être social que pour l’épanouissement du tissu économique et la croissance en général.

De ce fait, cet article vise à tester la relation entre une bonne assurance des catastrophes naturelles et le développement économique de vingt-quatre pays de l’OCDE. La technique utilisée est la méthode de données de panel. On propose ainsi une analyse d’intégration-cointégration sur panel, en utilisant la méthode des moindres carrés ordinaires dyna-miques (DOLS). Les résultats trouvés approuvent bien l’existence d’une relation positive entre le développement de l’assurance des catastrophes naturelles (mesuré par le taux de pénétration de l’assurance) et l’amélioration du PIB/tête des pays étudiés.

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Crédibilité linéaire bivariée utilisant le nombre de périodes avec réclamations : modèles de Poisson, modèles à barrière et modèles gonflés à zéro par Jean-Philippe Boucher et Michel Denuit

Dans certaines situations, il est bien connu que la crédibilité linéaire univariée est trop restrictive et ne modélise pas bien les primes prédictives. Récemment, Boucher, Denuit et Guillén (2006a, 2006b) ont proposé diverses généralisations du modèle de Poisson gonflé à zéro et du modèle à barrière. Pour ces modèles, les auteurs ont montré que la distribution prédictive du nombre de réclamations annuelles ne dépend pas seulement du nombre de réclamations passées, mais aussi du nombre de périodes au cours desquelles l’assuré a fait une réclamation. Nous utilisons la théorie de la crédibilité bivariée afin d’estimer la prime future en fonction de plusieurs prédicteurs afin de comparer l’ajustement des primes de crédibilité linéaire bivariées aux primes exactes des nouveaux modèles. Nous montrons que l’ajustement pour les modèles gonflés à zéro est satisfaisant alors que celui des modèles à barrière génère des erreurs d’approximation majeures, probablement dues au fait que le modèle de crédibilité linéaire classique néglige la dépendance des effets aléatoires. Lire la suite

Modélisation et estimation des effets individuels et d’entreprise avec des données de panel : une application aux parcs de véhicules par Jean-François Angers, Denise Desjardins, Georges Dionne et François Guertin

Dans cet article, nous proposons une analyse détaillée de la modélisation et de l’estimation des distributions d’accidents de véhicules appartenant à un parc de véhicules. L’analyse tient compte simultanément des effets véhicules et de parcs de véhicules avec des données de panel. La distribution des accidents peut être affectée par des facteurs observables et non observables. Les facteurs non observables sont modélisés comme des effets aléatoires. Lire la suite