Régression censurée à base d'arbres avec applications dans le domaine des assurances.

Résumé Nous proposons une procédure d'arbre de régression pour estimer la distribution conditionnelle d'une variable qui n'est pas directement observée en raison de la censure. Le modèle que nous considérons est motivé par des applications dans le domaine de l'assurance, notamment l'analyse des garanties qui impliquent des durées, et le provisionnement des sinistres. Nous dérivons des résultats de cohérence pour notre procédure, et pour la sélection d'un sous-arbre optimal en utilisant une stratégie d'élagage. Ces résultats théoriques sont soutenus par une étude de simulation et deux applications impliquant des ensembles de données d'assurance. La première concerne l'assurance de protection du revenu, tandis que la seconde traite du provisionnement dans l'assurance de responsabilité civile.