Modèles de régression à directions révélatrices Applications en assurance non-vie

Résumé : L'usage des modèles linéaires généralisés est universel en tarification automobile. Les modèles utilisés supposent connue la forme de la loi de la variable expliquée Y(occurrence des sinistres, fréquence des sinistres et coûts des sinistres) et celle de la fonction de régression m : m(x)=g(a.x), g connue, le point symbolise le produit scalaire, a est un n-uple inconnu. Nous proposons d'élargir cette approche en utilisant des modélisations semi-paramétriques où la seule hypothèse est : m(x)=g(x.a1,x.a2,…,x.ak) où k, g et les ai sont inconnus. En employant la méthode rMAVE (en anglais, refined Minimum Average Variance Estimation) pour la détermination de k, des ai et de g, on concrétise cette approche sur des données simulées et des jeux de données classiques en assurance non-vie et on compare les résultats obtenus avec ceux que donne le modèle linéaire généralisé.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:04:16
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:23:00
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 21:38:50

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Eun Yung Kim, Michel Delecroix. Modèles de régression à directions révélatrices Applications en assurance non-vie. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386590〉

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