Modélisation des taux de mortalité en période de chocs

Les taux de mortalité changent avec le temps, et cet article examine comment des événements inattendus, appelés chocs de mortalité, peuvent influencer ces taux. Depuis le 19ème siècle, les taux ont généralement baissé en Europe, mais certains événements comme des guerres ou des pandémies ont causé des pics temporaires. Ces pics peuvent entraîner des taux de mortalité plus élevés pendant quelques années avant que les taux ne reprennent leur tendance normale à la baisse. Comprendre comment modéliser ces événements est important pour gérer les risques en assurance et en finance.

#Comprendre les tendances de mortalité

Les tendances de mortalité sont des schémas de variation des taux de mortalité. Avec le temps, ces taux ont diminué, mais des événements majeurs peuvent perturber cette tendance. Par exemple, les guerres et les pandémies ont provoqué des augmentations soudaines des taux de mortalité. L'analyse historique montre que ces chocs ont des effets durables qu'on doit prendre en compte lorsqu'on prédit les futurs taux de mortalité.

#Les Risques de mortalité

Les assureurs doivent estimer les risques quand ils proposent une couverture, surtout concernant la durée de vie des gens ou quand ils pourraient mourir. Il y a différentes formes de risques liés à la mortalité :

1. Risque de mortalité : C'est la chance que les taux de mortalité augmentent de manière inattendue.
2. Risque de longévité : Ce risque se produit quand les gens vivent plus longtemps que prévu, ce qui peut entraîner des paiements plus élevés des polices d'assurance.
3. Risque de catastrophe : Cela fait référence à des événements soudains, comme des pandémies ou des catastrophes naturelles, qui augmentent drastiquement les taux de mortalité.

Calculer ces risques avec précision est crucial pour que les assureurs restent solvables, c'est-à-dire qu'ils peuvent répondre à leurs obligations envers les assurés même en temps difficile.

#Construire un modèle de mortalité

Cet article propose un nouveau cadre pour comprendre et prédire les taux de mortalité qui inclut des chocs soudains. Le modèle combine deux éléments principaux :

1. Les tendances générales des taux de mortalité.
2. Un système qui tient compte des chocs, permettant à ces chocs de perturber les calculs pendant plusieurs années.

En laissant des fluctuations dans la mortalité en fonction de l'âge et du temps, le modèle peut fournir des projections plus précises que les assureurs peuvent utiliser pour évaluer leurs risques.

#La nécessité de données précises

Des données précises sont essentielles pour construire et calibrer ces modèles. Les ensembles de données disponibles au public, comme ceux de la Human Mortality Database et d'Eurostat, offrent des informations sur les taux de mortalité et l'exposition de la population. Ces informations aident les chercheurs et les actuaires à comprendre comment différents facteurs influencent la mortalité.

#L'impact des chocs

Les chocs de mortalité peuvent venir de différentes sources : guerres, pandémies ou autres crises. Pour comprendre leur impact, les chercheurs ont examiné des données historiques. Par exemple, pendant la Première et la Seconde Guerre mondiale, les taux de mortalité ont bondi à cause du nombre de décès. Plus récemment, la pandémie de COVID-19 a provoqué des augmentations dramatiques des taux de mortalité, notamment chez les populations âgées.

En intégrant ces chocs dans les modèles de mortalité, les actuaires peuvent mieux estimer les implications financières pour les assureurs et se préparer à des scénarios futurs potentiels.

#Méthodologie de modélisation de la mortalité

Le modèle proposé se compose de deux parties principales :

1. Un modèle de mortalité de base : Cette partie décrit la tendance générale des taux de mortalité sur la base de données historiques. Elle fournit une fondation pour comprendre comment les taux diminuent généralement avec le temps.

2. Un modèle de changement de régime : Cette partie introduit l'idée de passer d'états de faible à forte volatilité. Pendant les périodes de forte volatilité, les chocs de mortalité sont plus fréquents, entraînant des taux de mortalité plus élevés.

La combinaison de ces deux modèles permet une approche flexible pour estimer les futurs taux de mortalité.

#Ajuster pour les effets spécifiques à l'âge

Différentes tranches d'âge sont affectées par les chocs de mortalité de manières variées. Par exemple, les jeunes peuvent être plus touchés par certains événements historiques, tandis que les personnes âgées sont souvent plus vulnérables lors de crises sanitaires. Le modèle prend en compte ces effets spécifiques à l'âge, ce qui permet une compréhension plus nuancée de la mortalité.

#Analyse de sensibilité

Pour garantir que le modèle capte une gamme de futurs potentiels, une analyse de sensibilité est menée. Cela implique de tester comment des changements dans les données ou les hypothèses peuvent affecter les résultats du modèle. En examinant différents scénarios, les chercheurs peuvent mieux informer les assureurs sur les risques potentiels et aider à la prise de décision.

#Analyse de scénario

Le modèle permet une analyse de scénario, où différentes situations hypothétiques peuvent être explorées. C'est particulièrement utile pour les assureurs lorsqu'ils envisagent divers résultats basés sur des conditions changeantes, comme une pandémie sévère ou des augmentations soudaines de la mortalité dues à d'autres facteurs.

#Stratégies de gestion des risques

Pour les assureurs, comprendre les risques de mortalité est vital pour une gestion efficace des risques. En utilisant le modèle proposé, ils peuvent évaluer comment différents scénarios peuvent impacter leurs responsabilités futures et ajuster leurs stratégies en conséquence. Cela garantit qu'ils disposent de réserves suffisantes pour couvrir d'éventuels paiements.

#Conformité réglementaire

Le cadre aide également les assureurs à se conformer aux exigences réglementaires. En Europe, la directive Solvabilité II exige que les assureurs calculent les exigences de capital sur la base des risques projetés. Le modèle proposé offre une méthode pour évaluer ces exigences de manière précise en tenant compte à la fois des déclins normaux de mortalité et des chocs potentiels.

#Conclusion

Modéliser avec précision les taux de mortalité est essentiel pour l'industrie de l'assurance, surtout face à des événements inattendus qui peuvent affecter drastiquement ces taux. En intégrant des chocs de mortalité dans un cadre flexible, les assureurs peuvent mieux évaluer les risques et s'assurer que leurs opérations restent durables. Alors que le paysage de la mortalité continue de changer à cause de facteurs sociétaux évolutifs et de crises imprévues, cette approche offre une méthode solide pour comprendre et gérer le risque de mortalité.

#Directions futures pour la recherche

Des recherches supplémentaires pourraient se concentrer sur le raffinement du modèle pour inclure plus de facteurs pouvant influencer les taux de mortalité. De plus, explorer différentes hypothèses de distribution ou des cadres de modélisation alternatifs peut améliorer l'exactitude des prévisions. Alors que le domaine de la modélisation de la mortalité continue de croître, ces avancées seront cruciales pour gérer efficacement le risque dans l'industrie de l'assurance.

#Implications pour les assureurs

Les assureurs font face à un environnement de plus en plus complexe, et la capacité de prédire avec précision les tendances et les risques de mortalité est plus essentielle que jamais. En adoptant des techniques de modélisation améliorées et en les intégrant dans leurs pratiques de gestion des risques, ils peuvent mieux naviguer à travers les défis à venir. Le modèle de mortalité proposé fournit une base solide pour ce travail important, offrant des perspectives qui peuvent conduire à de meilleurs résultats pour les assureurs et leurs assurés.

#Importance de l'amélioration continue

À mesure que de nouvelles données et technologies deviennent disponibles, les assureurs doivent rester engagés en faveur de l'amélioration continue de leurs efforts de modélisation. Cette approche proactive permettra non seulement d'améliorer leur compréhension des tendances de mortalité mais aussi de répondre efficacement aux changements du marché. En restant informés et adaptables, les assureurs peuvent maintenir leur compétitivité dans un paysage en évolution.

#Dernières réflexions

Comprendre la mortalité et ses risques associés est un défi dynamique qui nécessite une attention et une adaptation continues. En s'appuyant sur des modèles sophistiqués qui prennent en compte à la fois les tendances historiques et les chocs inattendus, les assureurs peuvent non seulement protéger leur santé financière mais aussi mieux servir leurs clients face à des futurs incertains. Le modèle de mortalité proposé est une avancée significative dans ce domaine essentiel de la gestion des risques.