Contribution à l'étude de la prévention en assurance santé - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Contribution to the study of prevention for an insurance company

Contribution à l'étude de la prévention en assurance santé

Résumé

In this PhD thesis is studied the implementation of an insurance program by a private insurance company. The manuscript starts with a general introduction, where are presented the difficulties linked to this topic along with the main results and the technical tools used in the other chapters. In Chapter 1 is described a health policyholders clustering process. This method use the individual health spending in order to create homogeneous risk clusters. The whole process is in two steps : a dimension reduction is first performed using a Nonnegative Matrix Factorization (NMF) algorithm, preceding a clustering made using the Kohonen’s map method. The validation process of this method is also presented. It includes tests done on a text corpus database. Final clusters are analysed in order to be allow a better understanding of their makeup. Chapter 2 completes Chapter 1 by challenging NMF dimension reduction algorithm with two alternative methods : Word2Vec (W2V) and the marginalized Stacked Denoising Autoencoders (mSDA). The final cluster stability is studied using a new stability measure. The ability to tackle the temporality of the Word2Vec algorithm is also considered. In Chapter 3 is studied the psychiatric risk for an health insurer. A statistical analysis of 4 database is made. It is shown that in France, someone receiving refunds for a psychiatric spending costs overall 2.5 times more than the average policyholder. Potential prevention actions are proposed to conclude this Chapter. In Chapter 4 is presented a way to model the impact of a prevention program for an insurance company. This model is based on the addition of a prevention parameter into the compound Poisson model. It is then possible to study the prevention effect on some chosen indicators, such a ruin probability. Two optimal prevention strategies are presented, and a sensibility analysis is provided. In Chapter 5 is proposed an extension of the model presented in Chapter 4. The insurance company is now supposed to face two different risk, a light one and a heavy one. In such a model, the optimal strategy is depending of the initial reserve amounts. Some asymptotic results on optimal strategies are provided
Cette thèse porte sur la mise en place d’actions de prévention financées par une compagnie d’assurance. Elle est composée de cinq chapitres précédés d’une introduction générale qui a pour vocation de présenter les difficultés liées à la prévention, les outils utilisés et les principaux résultats obtenus. Le chapitre 1 propose une méthode de classification non supervisée d’assurés santé par groupes de risques homogènes, à partir des prestations versées par un organisme assureur. Cette méthode comporte deux phases : une réduction de dimension des données à l’aide de factorisations de matrice positive (NMF) est d’abord effectuée. La classification est ensuite finalisée à l’aide des cartes de Kohonen. Les tests de la méthode, sont aussi présentés. Les classes finales obtenues sont finalement analysées afin d’étudier si certaines d’entre elles peuvent faire l’objet d’une action de prévention. Une action de prévention sur la psychiatrie est proposée. Le chapitre 2 est la continuité du chapitre 1 puisqu’il s’attache à comparer la qualité de la réduction de dimension à l’aide des méthodes NMF avec celle obtenue grâce à deux autres méthodes, les méthodes Word2Vec (W2V) et les autoencodeurs débruiteurs empilés marginalisés (mSDA). Notamment, la stabilité des classifications finales est étudiée à l’aide d’une nouvelle mesure de stabilité. Un complément sur la prise en compte de la temporalité avec l’algorithme W2V est également présenté. Le chapitre 3 propose une étude du risque psychiatrie au sein d’un organisme complémentaire santé, les algorithmes des chapitres précédent ayant permis d’identifier ce risque. A l’aide d’une étude statistique menée sur quatre bases de données, il est notamment montré que les assurés consommant de la psychiatrie coûtent en moyenne deux fois plus cher à l’assureur santé qu’un individu moyen. Quelques actions de prévention potentielles sont suggérées en conclusion. Le chapitre 4 s’intéresse à la modélisation de la prévention au sein d’une compagnie d’assurance. En intégrant un paramètre de prévention au sein du modèle Poisson composé issu de la théorie de la ruine, il est en effet possible de mesurer l’effet de la prévention sur certains indicateurs, comme la probabilité de ruine. Différentes stratégies optimales de prévention sont proposées, et une analyse de sensibilité est fournie. Enfin, le chapitre 5 propose d’étendre le modèle considéré dans le chapitre précédent au cas où une compagnie d’assurance est confrontée à un risque léger et à un risque lourd. Dans un tel modèle, la stratégie optimale de prévention dépend des montants de réserves constituées. Des résultats asymptotiques sur les stratégies optimales sont fournis
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TH2020GAUCHONROMAIN.pdf (4.71 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03360211 , version 1 (30-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03360211 , version 1

Citer

Romain Gauchon. Contribution à l'étude de la prévention en assurance santé. Economies et finances. Université de Lyon, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LYSE1072⟩. ⟨tel-03360211⟩
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