Technique de Bornhuetter-Ferguson
Qu’est-ce que la technique Bornhuetter-Ferguson?
La technique Bornhuetter-Ferguson est une méthode de calcul d’une estimation des pertes d’une compagnie d’assurance. La technique de Bornhuetter-Ferguson, également appelée méthode de Bornhuetter-Ferguson, estime les pertes encourues mais non encore déclarées (IBNR) pour une année d’assurance. Cette technique a été créée par deux actuaires, Bornhuetter et Ferguson, et a été présentée pour la première fois en 1975.
Points clés à retenir
- La technique de Bornhuetter-Ferguson est une méthode d’estimation des pertes encourues mais non encore déclarées (IBNR) pour les assureurs.
- C’est l’une des méthodes les plus populaires pour calculer les réserves pour pertes, juste après la méthode de l’échelle en chaîne.
- La technique de Bornhuetter-Ferguson combine les caractéristiques de l’échelle en chaîne et les méthodes du ratio des pertes attendues et attribue des pondérations pour le pourcentage des pertes payées et des pertes encourues.
- La technique peut être utilisée lorsque les pertes sont de faible fréquence mais de gravité élevée.
Comment fonctionne la technique Bornhuetter-Ferguson
Bornhuetter-Ferguson est l’une des méthodes d’évaluation des réserves pour pertes les plus largement utilisées, juste derrière la méthode de l’échelle en chaîne. Il combine les caractéristiques de l’échelle en chaîne et les méthodes du ratio des pertes attendues et attribue des pondérations pour le pourcentage des pertes payées et des pertes encourues. Contrairement à la méthode de l’échelle en chaîne, qui construit un modèle basé sur l’expérience passée, la technique Bornhuetter-Ferguson construit un modèle basé sur l’exposition aux pertes de l’assureur.
Il existe deux méthodes algébriquement équivalentes pour calculer la perte, selon la technique de Bornhuetter-Ferguson. Dans la première approche, les pertes déclarées (ou payées) non développées sont ajoutées directement aux pertes attendues (sur la base d’un ratio de pertes a priori), multipliées par un pourcentage estimé non déclaré.
BF = L + ELR * Exposition * (1 – w)
Dans la deuxième méthode de calcul, les pertes déclarées (ou payées) sont d’abord développées jusqu’à la fin en utilisant une approche en chaîne et en appliquant un facteur de développement des pertes (LDF). Ensuite, l’ultime échelle en chaîne est multiplié par un pourcentage estimé indiqué. Enfin, les pertes attendues multipliées par un pourcentage estimé non déclaré sont ajoutées (comme dans la première approche).
BF = L * LDF * w + ELR * Exposition * (1 – w)
Le pourcentage estimé indiqué est l’inverse du facteur d’évolution des pertes. Les réclamations IBNR sont ensuite calculées en soustrayant les pertes déclarées de l’estimation de perte ultime de Bornhuetter-Ferguson.
Technique de Bornhuetter-Ferguson vs méthode d’échelle en chaîne
La méthode de l’échelle en chaîne examine le point sur une période dans le temps au cours de laquelle une réclamation est déclarée ou payée. Les assureurs l’utilisent pour «budgéter» les pertes futures, la somme de toutes les pertes futures égalant l’IBNR. Les estimations des réclamations des périodes passées sont concrétisées, sur la base des sinistres. Cela signifie que l’ actuaire échange les estimations passées avec les réclamations réelles.
La technique de Bornhuetter-Ferguson estime l’IBNR pendant une période donnée en estimant la perte ultime pour certaines expositions au risque, puis en estimant le pourcentage de cette perte ultime qui n’a pas été déclarée à l’époque. Bornhuetter-Ferguson calcule la perte estimée comme la somme de la perte déclarée plus l’IBNR, l’IBNR étant calculée comme la perte ultime estimée multipliée par le pourcentage de perte non déclarée. Les estimations de pertes utilisent des estimations de pertes a priori.
Bornhuetter-Ferguson peut être le plus utile dans les cas où les pertes réelles déclarées ne fournissent pas un bon indicateur de l’IBNR. Cela est probable lorsque les pertes sont de faible fréquence mais de gravité élevée, une combinaison qui rend plus difficile la fourniture d’estimations précises. Il est plus facile pour un assureur de prédire ce qui se passera avec les réclamations à fréquence élevée et de faible gravité.