Academic literature on the topic 'Assurance-automobile'

Le secteur de l'assurance automobile est confronté à plusieurs bouleversements règlementaires, financiers, comportementaux et technologiques. Afin de faire face aux défis résultant de ces changements et maintenir leur profitabilité, les assureurs doivent innover en matière de tarification. Dans ce contexte, nous développons dans cette thèse deux thématiques liées à la tarification en assurance automobile. La première thématique s'articule autour de l'optimisation des stratégies tarifaires, en souscription et au renouvellement. La deuxième thématique est orientée vers l'utilisation des expérimentations dans l'objectif de mieux appréhender les déterminants de la demande d'assurance.Tout d'abord, nous nous intéressons à l'optimisation tarifaire au renouvellement. Nous illustrons comment les modèles de demande empiriques reposant sur les données dont disposent l'assureur peuvent être utilisés afin d'optimiser sa rentabilité et la rétention de ses clients. Nous élargissons ensuite le cadre d'optimisation en tenant compte des dépendances inter-temporelles entre les décisions tarifaires actuelles et les profits générés au cours des périodes ultérieures. Ainsi, nous introduisons le cadre de Valeur Client qui permet à l'assureur d'adapter sa stratégie tarifaire en fonction des comportements des assurés au cours de leur vie client tout en tenant compte du cycle du marché. Les illustrations empiriques des deux premiers chapitres reposent sur des données naturelles observées par l'assureur.Dans la deuxième partie de la thèse, nous illustrons l'apport des expérimentions de terrain et de laboratoire à la compréhension de la demande d'assurance automobile. Une expérimentation de terrain nous permet d'affiner la mesure de l'élasticité prix des clients et de traiter le problème de tarification comme un problème de bandit contextuel. L'évaluation offline de plusieurs stratégies d'apprentissage par renforcement montre que celles appliquant une expérimentation tarifaire ciblée obtiennent de meilleures performances financières en comparaison à la stratégie myope, qui exclut toute possibilité d'expérimentation. Enfin, nous présentons les résultats d'une expérimentation de laboratoire dont l'objectif était de mesurer la valeur ajoutée des variables privées issues des modèles de décision dans le risque. En particulier, nous analysons le rôle de l'aversion au risque et la perception du risque dans l'explication des choix d'assurance automobile. La même expérimentation nous a permis d'analyser la validité externe en assurance expérimentale, c'est-à-dire la ressemblance des comportements des individus dans un contexte expérimental et dans le contexte économique réel du marché.En plus de la dualité expérimentation-optimisation dans le domaine de la tarification assurantielle, cette thèse illustre donc la dualité entre les données privées et les données publiques, ainsi que la dualité entre les modèles empiriques de demande d'assurance et les modèles théoriques<br>The motor insurance sector currently confronts regulatory, financial, behavioral and technological challenges. Under these circumstances, insurers must uphold in improving their pricing strategies. Two topics related to pricing innovation are discussed in this thesis. We first take up the pricing strategy optimization for new businesses, as well as the renewals. Secondly, we highlight in the usage of experiments in leading us to a better understanding of insurance demand factors.On the first part of this thesis, we address pricing optimization at renewal, then illustrate how empirical demand models that rely on observable data could help the insurers to boost their profits and clients retention rate. We extend afterwards this framework by considering the impact of current pricing decisions on future cash-flows. Consequently, we introduce the Customer Value metric which allows insurers to reflect over the customers' behavior during their lifetime, when it comes to constructing their pricing strategy. The empirical illustrations of the first two chapters rely on natural data observed by the insurer.On the second part of this thesis, field and laboratory experiments will give us better comprehension of the motor insurance demand. Data from a field experiment refine the measure of clients' price elasticity. Offline assessment of several reinforcement learning algorithms shows how pricing experiments can achieve better performances compared with the myopic strategy which does not apply any kind of experiment. Laboratory experiments contribute to the understanding of demand models as well. In particular, we analyze the added value of risk aversion and risk perception in explaining the insurance choices. Furthermore, we examine the external validity of the experiment, i.e. the similarity between the behaviors of the customers in a lab environment versus their factual behaviors in the market.Aside from the duality between experiments and optimization, this thesis also illustrates the duality between private and public data, as well as the duality between empirical and theoretical insurance demand model

La recherche menée dans cette thèse propose une contribution à l’analyse du risque sur le marché de l’assurance automobile en France. Trois nouveaux axes sont présentés : le premier axe s’inscrit dans un cadre théorique de marché d’assurance automobile. Un modèle original de double asymétrie d’information est présenté. Le principal résultat qui en découle est l’existence de deux sortes de contrats d’équilibre : un contrat séparateur et un contrat mélangeant. Le deuxième point est lié à la prise en compte de la sinistralité passée dans l’étude de la relation risque - couverture. Des modèles bivariés et trivariés sont appliqués pour cette fin. Il en ressort que l’hypothèse de l’asymétrie d’information est vérifiée. Enfin, la troisième question soulevée dans cette thèse concerne l’application de la surprime aux jeunes conducteurs. Nous montrons par des modélisations économétriques de la sinistralité que la légitimité des assureurs à proposer quasi systématiquement des tarifs plus élevés aux jeunes conducteurs par rapport aux conducteurs expérimentés n'est pas toujours vérifiée<br>This dissertation provides a contribution to the risk analysis on the French automobile insurance market. The objective of this thesis is threefold. The first aim relates to a theoretical framework applied on insurance market. An original model of double asymmetry of information is presented The main result that emerges is the existence of two kinds of contracts at equilibrium :a separating contract and a pooling contract. The second point concerns the past claims and the risk-coverage correlation. Bivariate and trivariate models are applied for this purpose. It results that the assumption of asymmetry of information is not rejected. The third issue is related to the over-premium that insurers apply quasi-systematically to the young drivers. We show, using econometric modeling, that this over-pricing compared to the experienced drivers’premium isnot necessary and its removal does not compromise the sustainability of the insurance company