Améliorer la prévision des dégâts de grêle pour les assureurs

Les dégâts causés par la grêle sont un gros souci pour les compagnies d'assurance, surtout dans les zones où les tempêtes de grêle sont fréquentes. Ces tempêtes peuvent sérieusement endommager les bâtiments, les véhicules et les terres agricoles. Comprendre et prédire l'impact de la grêle est essentiel pour les assureurs afin d'évaluer les risques et de fixer des primes appropriées.

#Défis actuels dans la modélisation des dégâts de grêle

Malgré l'importance de la modélisation des dégâts de grêle, il y a un manque d'études complètes dans ce domaine. Bien qu'il existe quelques Modèles Statistiques pour analyser les tempêtes de grêle, beaucoup d'entre eux ne sont pas accessibles gratuitement. De plus, la plupart des modèles existants ne se concentrent pas spécifiquement sur les impacts financiers des dégâts causés par la grêle. Cet article vise à combler cette lacune en utilisant les données des sinistres pour construire un nouveau modèle qui prend en compte à la fois l'emplacement et la gravité des dégâts de grêle.

#Aperçu de l'étude

Cette étude utilise des données sur les sinistres liés aux dégâts de grêle pour créer un modèle qui représente avec précision comment les tempêtes de grêle affectent les bâtiments. En appliquant des techniques statistiques avancées, nous avons développé une méthode qui capture mieux la nature localisée des dégâts de grêle. Notre modèle est comparé à une méthode standard actuellement utilisée dans l'industrie pour mettre en avant ses avantages.

#Impact du changement climatique

Le changement climatique a déjà commencé à influencer le fonctionnement des compagnies d'assurance. Les assureurs augmentent les primes en réponse à des risques accrus, et certains ont même cessé d'offrir une couverture dans les zones à haut risque. Un exemple notable est la décision d'une grande compagnie d'assurance de ne plus proposer d'assurance habitation à de nouveaux clients en Californie en raison des risques croissants liés aux extrêmes climatiques.

Les tempêtes de grêle posent particulièrement problème aux compagnies d'assurance en Suisse, où elles peuvent entraîner des pertes financières importantes, atteignant en moyenne des millions de francs suisses chaque année. La fréquence des événements de grêle sévères a augmenté ces dernières années, avec un cas en 2021 entraînant une perte estimée à 2 milliards de CHF pour les assureurs. Le risque de dégâts causés par la grêle est censé croître encore en raison de la nouvelle construction et de l'augmentation de la fréquence des tempêtes de grêle destructrices liées au changement climatique.

#Recherche limitée sur les dégâts de grêle

La recherche sur la modélisation statistique des dégâts de grêle est rare. Bien que certains modèles stochastiques existent pour analyser les risques liés aux tempêtes de grêle, la plupart des études utilisent des fonctions simplistes pour relier l'intensité d'une tempête aux pertes financières qu'elle cause. Certains chercheurs ont essayé d'étudier les schémas spatiaux des dégâts causés par la grêle, mais ces modèles échouent souvent à capturer l'impact réel des tempêtes localisées.

Notre recherche se concentre sur l'utilisation des données des sinistres pour créer un modèle plus précis pour évaluer les dégâts causés par la grêle. Ces données, bien qu'elles ne soient généralement pas accessibles au public, offrent des insights précieux sur comment la grêle affecte les bâtiments. En examinant ces données, nous pouvons mieux comprendre la relation entre les tempêtes de grêle et les sinistres qui en résultent.

#Objectifs de l'étude

L'objectif principal de cette étude est de créer un modèle qui prédit avec précision les dégâts causés par les tempêtes de grêle au niveau des bâtiments. Ce modèle se distingue des efforts précédents, car il prend en compte la variabilité spatiale des impacts de la grêle. En utilisant une approche statistique qui combine divers points de données, nous visons à produire des estimations réalistes des dommages pour des bâtiments individuels.

#Données et analyse initiale

Les données pour cette étude proviennent de plusieurs sources. Le service météorologique a fourni des cartes montrant la probabilité de grêle et la taille attendue des grêlons en Suisse. Ces données couvrent la période de 2002 à 2021. De plus, nous avons accès à des sinistres individuels liés aux dégâts de grêle à Zurich. Ce jeu de données s'étend sur plus de deux décennies et comprend des milliers de sinistres, permettant une analyse complète des schémas de dégâts causés par la grêle.

#Analyse exploratoire des dégâts causés par la grêle

L'analyse initiale des données sur la grêle a révélé que les tempêtes de grêle ont généralement une empreinte étroite et linéaire. Nous avons trouvé que la direction des tempêtes de grêle tend à corréler avec la direction du vent le jour de la tempête, ce qui suggère que des facteurs comme le vent jouent un rôle crucial dans la façon dont la grêle impacte une zone.

#Dégâts localisés et extrêmes

Les fonctions de dommages standard utilisées dans de nombreux modèles produisent des estimations générales pour des dommages sur de plus grandes zones. Cependant, ces estimations échouent souvent à prendre en compte des dommages localisés significatifs qui peuvent se produire avec la grêle. De nombreux sinistres peuvent se regrouper dans des zones spécifiques, entraînant des dégâts extrêmes dans certains bâtiments tandis que d'autres peuvent rester indemnes.

Notre étude souligne la nécessité d'un modèle qui reflète avec précision ces schémas. En se concentrant sur le niveau du bâtiment individuel, nous pouvons mieux comprendre comment la grêle affecte différentes structures en fonction de facteurs comme leur emplacement et leurs matériaux de construction.

#Éléments clés du modèle

Pour représenter avec précision les dégâts causés par la grêle, nous avons développé un modèle qui combine diverses techniques statistiques. Les composants principaux de ce modèle incluent :

#Processus de ligne aléatoire

Cet aspect du modèle capture les chemins étroits des dégâts causés par la grêle. En représentant la grêle comme une ligne aléatoire, nous pouvons mieux prédire où les dommages sont susceptibles de se produire en nous basant sur des schémas antérieurs et des facteurs environnementaux.

#Théorie des Valeurs Extrêmes

La théorie des valeurs extrêmes nous aide à analyser les plus gros sinistres résultant de dégâts de grêle. En comprenant la distribution de ces gros sinistres, nous pouvons faire des prédictions plus précises sur les événements de dommages extrêmes potentiels.

#Ajustement du modèle

Ajuster le modèle aux données collectées est un processus complexe en raison du nombre de variables et des interactions potentielles impliquées. Nous utilisons des techniques informatiques avancées pour optimiser notre modèle et nous assurer qu'il reflète avec précision les données observées.

Nous avons d'abord séparé les données disponibles en ensembles d'entraînement, de validation et de test, ce qui nous permet d'évaluer la performance de notre modèle dans différentes circonstances. Cette étape est cruciale pour garantir que nos prédictions sont fiables et peuvent s'adapter aux futurs événements de grêle.

#Évaluation de la performance du modèle

Après avoir ajusté le modèle, nous évaluons sa performance en le comparant à des références existantes. Nous analysons l'exactitude des prévisions de nombre de sinistres et de valeurs, en cherchant des améliorations par rapport aux méthodes standard actuellement utilisées dans l'industrie.

#Nombre de sinistres

Notre modèle promet de mieux prédire le nombre de sinistres qui peuvent survenir après une tempête de grêle. En nous concentrant sur les chemins spécifiques des dégâts de grêle, nos prédictions sont plus concentrées et reflètent mieux la réalité des impacts de la grêle dans la zone assurée.

#Valeurs des sinistres

Évaluer la valeur monétaire des sinistres est tout aussi important. Notre modèle fournit une estimation plus précise de l'impact financier des tempêtes de grêle en prenant en compte à la fois le nombre de sinistres et leurs valeurs individuelles. Cela permet aux assureurs d'avoir une image plus claire des pertes potentielles.

#Conclusion

Le modèle développé dans cette étude est une avancée significative dans la prédiction des dégâts causés par la grêle. En combinant un processus de ligne aléatoire avec la modélisation des valeurs extrêmes, nous avons créé une méthode robuste pour comprendre les dégâts de grêle à un niveau localisé. Cette approche offre des insights précieux pour les compagnies d'assurance cherchant à naviguer à travers les défis posés par le changement climatique et l'augmentation des risques de tempêtes de grêle.

À l'avenir, ce modèle pourrait être adapté pour une utilisation dans de plus grandes zones et affiné davantage pour tenir compte de divers facteurs environnementaux. Il est crucial pour l'industrie de l'assurance de devenir plus habile à prédire et gérer les dégâts causés par la grêle afin de protéger à la fois les entreprises et les propriétaires des répercussions financières de ces événements climatiques extrêmes.

Les efforts collaboratifs dans cette recherche mettent en lumière l'importance d'intégrer des données provenant de multiples sources, y compris des données météorologiques et d'assurance, afin de créer une compréhension plus précise des risques liés aux dégâts de grêle. En agissant ainsi, nous pouvons mieux nous préparer aux défis posés par les conditions météorologiques sévères et travailler vers des communautés plus résilientes.