Prime de crédibilité par la méthode de l’entropie maximale en diversifiant la fonction des données observées
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Date
2024
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Abstract
Dans le domaine de l'assurance, repérer la prime de crédibilité la plus e casse est un grand dé , essentiellement lorsque la distribution des sinistres Xi(i = 1,2,...,n) reste inconnue. Cette étude utilise une méthodologie bayésienne pour aborder cette question. Dans ce cadre, les hypothèses initiales concernant les paramètres non reconnus du processus de sinistres sont présentées au moyen d'une fonction de distribution f(x|θ). L'objectif est de trouver la meilleure prime de crédibilité en maximisant l'utilité attendue de la compagnie d'assurance tout en respectant des contraintes spécifié que. En appliquant la méthode de l'entropie maximale, il est possible de calculer la distribution postérieure du processus de pertes en utilisant les données observées à notre disposition. Cette approche est avantageuse car elle o ré une exigibilité de modélisation et permet des estimations mises à jour progressivement à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Elle est également particulièrement utile dans les situations où les données sont limitées ou incomplètes, comme c'est souvent le cas dans le secteur de l'assurance. L'étude met en évidence les caractéristiques et les avantages de cette méthode bayésienne. Elle souligne comment l'approche gère l'incertitude et intègre les connaissances antérieures dans le processus d'estimation. De plus, une illustration numérique des données réelles est incluse pour démontrer l'utilité d'appliquer de la méthode et son impact sur la détermination de la crédibilité de la prime par rapport à celle obtenue par Gommez-Denis (2006) et Alla et al. (2021). En résumé, cette recherche o ré une perspective innovante sur la gestion des risques dans le secteur de l'assurance. Elle propose une méthode qui non seulement adhère à l'approche ludique de la gérance des risques potentielles, mais aussi à l'approche de la prime de crédibilité.