La modélisation actuarielle est le nom d’un ensemble de techniques utilisées dans le secteur de l’assurance. Ces modèles sont composés d’équations qui représentent le fonctionnement des compagnies d’assurance, tenant compte des probabilités des événements couverts par les polices et des coûts que chaque événement présente pour l’entreprise. Ils aident les entreprises à décider des polices à souscrire et à fixer les primes en fonction des réclamations projetées qu’elles devront payer. Ils sont importants parce que les compagnies d’assurance les utilisent pour maintenir les sociétés solvables; les modèles prédisent les fonds que les entreprises devront débourser, de sorte qu’elles savent combien d’argent elles doivent prendre pour couvrir leurs coûts.
Les compagnies d’assurance sont des organisations qui permettent aux assurés de partager les risques entre eux. La société prend des paiements, appelés primes, en échange de la garantie qu’elle donnera de l’argent au preneur d’assurance en cas de survenance d’un événement spécifié. En effet, tous les assurés se partagent le coût des événements qui se produisent dans chaque période afin que personne n’ait à payer la totalité de la dépense.
Un actuaire est une personne qui travaille pour une compagnie d’assurance et s’assure qu’elle facture des primes suffisantes pour couvrir les frais généraux et les réclamations déposées par les assurés. Les actuaires utilisent des approches scientifiques qui combinent la théorie des probabilités, la théorie économique et d’autres disciplines. Ils utilisent des hypothèses comportementales dérivées de ces théories pour créer des systèmes d’équations qui représentent les événements qui se produisent dans le monde réel. Cette pratique s’appelle la modélisation actuarielle.
Les deux types de modèles de base utilisés dans la modélisation actuarielle sont les modèles déterministes et les modèles stochastiques. Les modèles déterministes sont les plus simples des deux et ils ont été les premiers à être utilisés. Ils utilisent des estimations des probabilités pour chaque événement, et ils prédisent le nombre d’événements qui se produiront réellement sur la base de ces estimations. Les modèles stochastiques permettent plus de caractère aléatoire, mais ils nécessitent plus de puissance de calcul. Un ordinateur simule les événements sur une période des centaines ou des milliers de fois, et en fonction des résultats de ses simulations, il prédit combien d’événements se produiront.
Le type de modèle utilisé n’a que peu d’importance si l’actuaire ne dispose pas d’une bonne information sur les événements qu’il prévoit. Dans la modélisation actuarielle, la probabilité de chaque événement et les équations qui décrivent le comportement des personnes sont essentielles au succès du modèle. Les actuaires révisent constamment les modèles afin qu’ils produisent de meilleures prévisions.