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Contribution à l'étude de la prévention en assurance santé (Document en Français, Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse consultable sur internet, en texte intégral.

Informations sur les contributeurs

Auteur : Gauchon Romain

Gauchon, Romain

Nom

Gauchon

Prénom

Romain

Nationalité

Français

Date de soutenance : 05-05-2020

Directeur(s) de thèse : Loisel Stéphane

Loisel, Stéphane

Nom

Loisel

Prénom

Stéphane

- Rullière Jean-Louis

Rullière, Jean-Louis

Nom

Rullière

Prénom

Jean-Louis

Etablissement de soutenance : Lyon

Lyon

Nom

Lyon

Laboratoire : Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Nom

Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Ecole doctorale : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

Nom

École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

Informations générales

Discipline : Actuariat
Classification : Economie

Mots-clés libres : Assurance santé, Data science, Classification, Psychiatrie, Prévention, Théorie du risque
Mots-clés :

Compagnies d'assurances
Prévention
Psychiatrie
Classification

Résumé : 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

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2020LYSE1072
Type de ressource : Thèse