Modélisation stochastique du risque de pandémie
Stratégies de couverture et d'assurance

Coll. Méthodes stochastiques appliquées

Auteurs :

Langue : Français
Couverture de l'ouvrage Modélisation stochastique du risque de pandémie

Thèmes de Modélisation stochastique du risque de pandémie

Date de parution :
Ouvrage 256 p. · 15.6x23.4 cm · Broché
ISBN : 9782746238060 EAN : 9782746238060
Hermes Science

· PDF : 69,00 € ·
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Résumé de Modélisation stochastique du risque de pandémie

Virus du SIDA, grippe aviaire (H5N1), grippe A (H1N1) la menace d'une pandémie appartient désormais à notre quotidien. Drame humain majeur, ce risque sanitaire entraînerait de lourdes conséquences financières pour les assureurs.
À l'exception de la grippe espagnole de 1918, nous ne disposons que de peu de repères pour modéliser, appréhender et calculer l'impact d'une pandémie. Les nouvelles normes européennes Solvabilité II qui entrent en vigueur en 2013 donnent obligation aux assureurs de cartographier l'ensemble des risques.
Dès lors, comment modéliser une pandémie ? Comment évaluer son coût ? Comment transférer tout ou partie de ce risque à un tiers (réassureur, marchés financiers via la titrisation) ? Quelle stratégie de couverture choisir ?
Cet ouvrage modélise, pour la première fois, le risque de pandémie et apporte ainsi des réponses claires à l'ensemble de ces questions. Il constitue un guide essentiel pour les compagnies d'assurance.

Sommaire de Modélisation stochastique du risque de pandémie

Introduction. Chapitre 1. Modélisation de la diffusion du virus grippal et conséquences en assurance. Introduction. Le risque de pandémie grippale et ses conséquences en assurance. Les modèles de diffusions virales. Construction d'un modèle de coût d'une pandémie grippale en assurance prévoyance. Conclusion. Chapitre 2. Extension aux modèles semi-markoviens de propagation du SIDA. Introduction. Processus semi-markoviens homogènes et non homogènes. Modèles semi-markoviens homogène et non homogène en fiabilité. Implémentation du modèle semi-markovien non homogène pour l'évolution dynamique du SIDA. Application d'un modèle homogène sur la base de données utilisée. Chapitre 3. Intégration du risque de pandémie au sein d'un modèle interne. Introduction. Tenants et aboutissants d'un modèle interne en assurance. Intégration du risque de pandémie dans un modèle interne partiel. Simulation : impact en termes de besoin en capital sur un portefeuille d'assurés. Conclusion. Chapitre 4. Stratégies de couverture contre le risque de pandémie. Introduction. Clause d'exclusion contractuelle du risque de pandémie. Couverture naturelle : compensation entre risques de longévité et de mortalité. Réassurance. Titrisation. Synthèse. Conclusion. Bibliographie. Index.

Biographie de Modélisation stochastique du risque de pandémie

Actuaire, docteur en sciences et technologie de l’information et de la communication, Marine Corlosquet-Habart travaille chez BNP Paribas Assurance. Co-directrice de l’Euro-Institut d’Actuariat (EURIA) à Brest, elle intervient également à l’ECP et à Telecom Bretagne.

Jacques Janssen est professeur honoraire à la Solvay Brussels School of Economics and Management (Université Libre de Bruxelles). Membre des associations d’actuaires belges, français et suisses, il est l’auteur de nombreux ouvrages et articles en finance mathématique et en assurance.

Raimondo Manca est professeur à l’Université de Rome (La Sapienza) avec, comme principaux domaines de recherche, la finance mathématique, l’assurance et les méthodes numériques en probabilité. Il est l’auteur de nombreux articles de revues.

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