Modèles avancés en régression appliqués à la tarification IARD

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dc.contributor.advisorCossette, Hélène-
dc.contributor.advisorMarceau, Étienne-
dc.contributor.authorBérubé, Valérie-
dc.date.accessioned2018-04-13T20:37:15Z-
dc.date.available2018-04-13T20:37:15Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.other24329-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11794/19870-
dc.description.abstractEn statistique, les modèles linéaires généralisés (GLM) sont utilisés pour développer des modèles pouvants s'adapter à plusieurs types de données. Cependant, leur présence en actuariat et dans les compagnies d'assurance est plus récente. Dans'ce mémoire, on présente d'abord brièvement des méthodes traditionnelles de tarification et de crédibilité. Par la suite, on décrit de façon exhaustive les modèles linéaires généralisés, auxquels on ajoute des effets aléatoires pour qu'ils soient applicables aux contextes de données longitudinales qui sont répendus en actuariat. On termine en démontrant certains liens existant entre la théorie statistique et la pratique actuarielle et un exemple avec les données de la Société d'Assurance Automobile du Québec (SAAQ) est présenté.fr_CA
dc.format.extentxiv, 92 f.-
dc.languagefre-
dc.subject.classificationQA 3.5 UL 2007 B552-
dc.titleModèles avancés en régression appliqués à la tarification IARDfr_CA
dc.typeCOAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrisefr
dc.date.updated2018-04-13T20:37:15Z-
dc.subject.rvmModèles linéaires généralisésfr_CA
dc.subject.rvmAssurance -- Tarification selon la statistiquefr_CA
dc.identifier.bacTC-QQLA-24329-
bul.identifier.controlNumber1131507564-
etdms.degree.nameMémoire. Mathématiquesfr_CA
etdms.degree.grantorUniversité Lavalfr_CA
Collection:Thèses et mémoires

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