Risque de longévité : traitements actuariels

• Maîtriser les différentes approches de construction des tables de mortalité.
• Comprendre les différents facteurs régissant l’évolution de l’allongement de la durée de vie humaine.
• Maîtriser les modèles stochastiques de projection de la mortalité.
• Construire des tables prospectives en Best Estimate.
• Suivre et mettre à jour les tables en Best Estimate.

1ENJEUX AUTOUR DE L’ALLONGEMENT DE LA DURÉE DE VIE

Définition du risque de longévité.

Enjeux sociétaux et économiques.

Enjeux spécifiques pour les assureurs.

Définition du risque de longévité.

Enjeux sociétaux et économiques.

Enjeux spécifiques pour les assureurs.

2ÉTUDE RÉTROSPECTIVE DE LA MORTALITÉ

Évolution de la mortalité en Europe,

Premiers facteurs de différenciation.

Principales causes de décès.

Facteurs exogènes d’évolution.

Facteurs endogènes d’évolution.

Identification des populations cibles.

Modèles de projection : du diagramme de Lexis aux tables de mortalité.

La « rectangularisation » de la courbe des survies.

Vivre jusqu’à quel âge ? En bonne santé ? En activité ?

Quid des nouveaux risques et des progrès de rupture ?

Quantifier l’ampleur de l’amélioration future de la mortalité.

Évolution de la mortalité en Europe,

Premiers facteurs de différenciation.

Principales causes de décès.

Facteurs exogènes d’évolution.

Facteurs endogènes d’évolution.

Identification des populations cibles.

Modèles de projection : du diagramme de Lexis aux tables de mortalité.

La « rectangularisation » de la courbe des survies.

Vivre jusqu’à quel âge ? En bonne santé ? En activité ?

Quid des nouveaux risques et des progrès de rupture ?

Quantifier l’ampleur de l’amélioration future de la mortalité.

3ÉTUDE PROSPECTIVE

Représentations stochastiques de la mortalité.

Hypothèses d’interpolation de la mortalité.

Lois de mortalité paramétriques et non paramétriques.

Extrapolation de la probabilité de décès.

Exemple de modèle à facteurs gaussiens : le modèle de Lee – Carter.

Exemple de modèle de survie : le modèle de Cox.

Modèles à facteurs observables d’hétérogénéité.

Modèles à facteurs non observables d’hétérogénéité.

Modélisation de la mortalité par causes de décès.

Représentations stochastiques de la mortalité.

Hypothèses d’interpolation de la mortalité.

Lois de mortalité paramétriques et non paramétriques.

Extrapolation de la probabilité de décès.

Exemple de modèle à facteurs gaussiens : le modèle de Lee – Carter.

Exemple de modèle de survie : le modèle de Cox.

Modèles à facteurs observables d’hétérogénéité.

Modèles à facteurs non observables d’hétérogénéité.

Modélisation de la mortalité par causes de décès.

4ÉLÉMENTS DE COUVERTURE

Comment choisir un modèle de mortalité ?

Comparaison de la mortalité observée et ajustée.

Problématique de la fermeture des tables.

Mise en place d’un outil de suivi de la table Best Estimate et mise à jour des hypothèses actuarielles sous-jacentes.

Comment choisir un modèle de mortalité ?

Comparaison de la mortalité observée et ajustée.

Problématique de la fermeture des tables.

Mise en place d’un outil de suivi de la table Best Estimate et mise à jour des hypothèses actuarielles sous-jacentes.

5SYNTHÈSE ET CONCLUSION

Synthèse de la journée.

Évaluation de la formation.

Synthèse de la journée.

Évaluation de la formation.