Échantillonneurs Monte Carlo séquentiels pour ajuster et comparer les modèles de pertes d'assurance.

Résumé Les distributions de pertes d'assurance sont caractérisées par une fréquence élevée de petits montants et une occurrence plus faible, mais non négligeable, de grands montants de sinistres. Des modèles composites, qui relient deux distributions de probabilité, l'une pour le "ventre" et l'autre pour la "queue" de la distribution des pertes, sont apparus dans la littérature actuarielle pour prendre en compte cette spécificité. Les paramètres de ces modèles résument la distribution des pertes. L'un d'eux correspond au point de rupture entre les petits et les gros montants de sinistres. Les modèles composites sont généralement ajustés en utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance. Une approche bayésienne est considérée dans ce travail. Des échantillonneurs Monte Carlo séquentiels sont utilisés pour échantillonner la distribution postérieure et calculer les évidences du modèle postérieur pour ajuster et comparer les modèles concurrents. La méthode est validée par une étude de simulation et illustrée sur des ensembles de données de pertes d'assurance.