Contribution á l'étude du bonus pour non sinistre en assurance automobile

P. Thyrion

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• Langue: Français

Extrait

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I1
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~aire
im:rL
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n~gl~ge
Belgique
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CONTRIBUTION L'ETUDE DU BONUS POUR NON
SINISTRE EN ASSURANCE AUTOMOBILE
P.
I.
I. La s61ection des risques est un des premiers principes fonda-
mentaux que la th6orie de l'assurance d6gag6s. se traduit
essentiellement par la r6partition des risques en classes de tarif
homog~nes et il pr6munit l'assureur contre le danger de voir
,,le mauvais risque chasser le bon".
Pour cr6er des classes de tarif homog~nes, il faut th6oriquement
rep6rer tousles facteurs influen~ant le risque et en chiffrer l'effet.
Si cela est fait, la fluctuation des r6sultats individuels autour de
la moyenne n'est que l'effet accidentel du hasard et ne peut donner
lieu posteriori rectification de la prime: il n'y rien d'infquitable
ce que les titulaires des contrats non sinistr6s paient pour les
autres puisque tous sont 6gaux devant le risque.
Comme dans toute science appliqu6e, la raise en oeuvre des
principes se heurte parfois de grandes difficultfs d'ex6cution.
Dans la pratique il n'est g6n6ralement pas question de rep6rer
tousles facteurs du risque, mais seulement les principaux, ne
ffit-ce qu'en raison de l'impossibilit6 de conduire des dtudes sta-
tistiques valables sur une multitude de groupes peu 6toff6s. On ne
peut donc grief au praticien d'estimer qu'il cr66 des classes
homog~nes lorsque celles-ci tiennent compte des principaux fac-
teurs de risque.
Mais l'optique change si, pour l'une ou l'autre raison qu'il importe
peu de pr6ciser, le tarif un ou des facteurs dont le bon sens
et l'exp6rience- d~faut du calcul- prouvent l'influence apprd-
ciable. n'est pas ill6gitime alors de l'inspirer des r6sultats indi-
viduels constat6s pour am61iorer une tarification dont on savait,
sans pouvoir la chiffrer, l'imperfection priori: une telle politique
tarifaire est connue dans l'assurance sous le trop restrictif de
5.
I1
INTRODUCTION
THYRION A
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A
u
A
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A
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a
ETUDE DU BONUS POUR NON SINISTRE
,,bonus pour non sinistre". Tour tour pratiqu6e, controvers6e ou
r6pudide dans divers pays et dans diverses branches, cette politique
m6rite plus que les seules consid6rations commerciales, admini-
stratives ou pseudo-techniques dont elle souvent 6t6 entourde.
La th6orie math~matique des assurances non-viag~res permet
d'aborder r6tude th6orique du ,,bonus pour non sinistre", que des
statistiques suffisamment fouill6es pourraient contribuer asseoir.
Cette note expose les premiers r6sultats d'un essai entrepris dans
ce sens et dans le domaine de l'assurance automobile.
2. Mais auparavant, il convient tout de m~me de se demander--
dans l'esprit de ce qui 6t6 dit ci-dessus- s'il existe au moins un
certain fondement logique la base d'une politique de bonus en
assurance automobile.
Les facteurs pr6pond6rants du risque sont:
--les caract6ristiques du v~hicule (puissance, dimensions, etc.);
--l'usage qui en est fait (y compris notamment la zone de cir-
culation;
--les facteurs propres au conducteur (profession, qualit6s phy-
siques et morales, experience, etc.).
En g6n6ral- et c'est le cas en Belgique- les classes de tarif
tiennent compte d'une caract~ristique de puissance du v~hicule
(cylindr6e ou bien force fiscale), de l'usage qui en est fair (tourisme
et affaires, transport pour compte propre, transport pour compte
d'autrui, etc...), parfois aussi de l'un ou l'autre facteur propre au
conducteur (profession). Mais elles ne tiennent paso pratiquement
pas compte des qualit6s physiques et morales du conducteur. Or
les ~tudes faites- par les organismes de pr6vention routi~re et
par la police de la route notamment -- indiquent qu'un pourcentage
~lev6 d'accidents est dfi des imprudences, la m6connaissance
ou au non respect du code de la route, des d6ficiences physiques,
rivresse, etc .... bref au comportement m~me du conducteur.
Un facteur important du risque n'est donc pratiquement pas
pris en consideration dans la tarification priori. n'est donc
pas d~raisonnable de se demander si- d~faut de mieux- il ne
conviendrait pas d'essayer d'en tenir compte posteriori.
I1
143 probl~me
E
a
a
probabiliste
t)
E[X(t)]
=
t)
t,X)
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dU(X)
a
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A
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X(~itlH~)
t)
1.
~ltlH~)
144 ETUDE DU BONUS POUR NON S1NISTRE
II. ELEMENTS DE THEORIE
Position du
Soit X(t) le cofit total des sinistres pendant un intervalle de temps
de dur~e t, pour un risque d'une classe de tarif d~termin6e. X(l)
est une fonction al~atoire de t; soit F(x; sa fonction de r@artition,
d6pendant de divers param~tres. [X(t)], esp6rance math~matiqm,
de X(t), est la prime pure pour une p~riode de durde
Si la classe de tarif n'est pas homog~ne, c'est que les param6tre.~
dont d6pend F(x; ne sont pas constants d'un risque l'autre.
On peut alors concevoir que l'ensemble des risques de la classe
consid6r~e se r6partit en groupes homog~nes c'est-~t-dire tels qu'~
l'int6rieur de chacun d'eux chacun des param~tres prend une valeur
constante bien d6termin~e. Un risque quelconque choisi au hasard
parmi l'ensemble des risques de la classe une certaine probabilit6
priori d'appartenir un groupe d~termin6. Cette conception de
l'h6t~rog6n6it6 se traduit en probabilit6 par le far que les para-
m&tres dont d6pend F(x sont eux-m~mes des variables al6atoires.
Pour la simplicit6 des 6critures, supposons qu'un seul param~tre
soit une variable aldatoire dont la fonction de r@artition priori
est U(X) clans le domaine certain D(X). U(X) est la ,,fonction de
structure" qui math6matise l'hdt6rog6n6it6 de la classe; et l'on
F(x; fD,xF(x;
Si une observation ~t6 faite sur la valeur prise par la variable
X(0 au eours d'une p~riode de dur~e pour un risque d~termin~ et
si l'on desire tenir compte de cette observation pour appr~cier ce
m~me risque pendant une p~riode d'assurance subs~quente, on
consid~rera que l'observation H~ modifie, pour le risque considerS,
la loi de probabilit~ priori U(X) du param~tre al~atoire. Cette loi
devient U(XIH~) qui s'exprime par la formule de Bayes. La fonction
de r6partition de la variable devient F(x; et permet
de calculer l'esp6rance math6matique posteriori E[X(~itlH~)
Les valeurs du rapport dans les diverses hypothbses
H, peuvent servir de base quantitative une politique dite de
,,bonus pour non sinistre".
Explicitons ces expressions dans le eas de l'assuranee automobile.
E[X(~'ltlH~')]
1.
0~
H~,
t)
~t
~t d6jA
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A
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Ces
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Y
A
A
A
ETUDE DU BONUS POUR NON SINISTRE 145
2. Schdma stochastique applicable l' assurance automobile
La fonction al~atoire X(t), cofit total des sinistres pour un risque
d6termin~ pendant l'intervalle de temps t), d@end des deux
variables al~atoires
N(t) nombre de sinistres pendant l'intervalle de temps de dur~e t,
cofit d'un sinistre d~clar~.
On ne peut esp~rer bgtir un sch6ma math6matique repr~sentant
un ph6nom~ne r6el complexe sans poser diverses hypotheses simpli-
ficatrices. hypotheses qui doivent conduire un scMma sim-
plifi6 mais plausible sont dictdes par le bon sens, par les limitations
math6matiques dans l'~tude th6orique et aussi par la possibilit~
de v~ritier exp6rimentalement raccord entre le module et la r~alit6.
La th6orie des processus stochastiques met la disposition des
praticiens une gamme de scMmas toujours plus affin6s. Malheu-
reusement les statistiques tirdes des portefeuilles d'assurance ne
permettent que rarement de v~rifier la valeur pratique de sch6mas
compliqu6s. enest particuli~rement ainsi lorsqu'il s'agit de
s'assurer de la d6pendance ou de l'ind@endance entre deux varia-
bles. Ainsi dans le cas de l'assurance automobile, il serait normal
de supposer en premi&re analyse que la variable Y, cofit d'un
sinistre d~clar6, d6pend du nombre de sinistres d6clar~s
prdcddemment. Nos statistiques ne nous ont pas permis d'6tudier
la correlation 6ventuelle entre ces deux variables. Dans le cadre de
cette note, il ne sert donc rien d'introduire une telle d6pendance.
Nous supposerons donc, et ce sera la premiere hypoth~se simpli-
ficatrice, que S(y), fonction de r6partition de la variable Y, est
ind6pendante de l'6poque laquelle se produit le sinistre consid6r6
ainsi que de l'6volution ant~rieure du processus.
Quant N(t) c'est une variable enti~re non n6gative dont la loi
de probabilit6 est d6finie par PIN(t)=nJ que nous noterons P(n; t).
En premiere approximation, on consid~re souvent que le risque
automobile est un risque ,,constant", c'est-~-dire que la probabilit6
~l~mentaire qu'il se