Diverses alternatives pour déterminer les facteurs significatifs de la fréquence d’accidents dans l’assurance automobile

Résumé

Les accidents de circulation sont un des plus graves problèmes que l’on trouve actuellement dans les pays industrialisés. Le but de cet article est d’analyser les éléments qui contribuent à expliquer le nombre d’accidents de ce genre. Cette question est très utile pour le secteur de l’assurance automobile.

La littérature spécialisée signale que les modèles de comptage sont les plus utilisés dans cet important domaine de l’industrie de l’assurance. Traditionnellement, la régression de Poisson et le modèle binomial négatif ont été les méthodes employées le plus fréquemment. Cependant, les modèles à expansion de zéros pourraient être plus appropriés pour expliquer les processus sous-jacents aux distributions d’accidents automobiles.

Dans cette étude, nous utilisons une base de données fournie par une compagnie d’assurance privée espagnole. Après avoir fait une analyse descriptive complète de ces données, nous comparerons les résultats que l’on obtient de l’application des trois types de modèles de comptage développés dans le papier. Finalement, nous discuterons des différences en soulignant les avantages généraux des modèles à expansion de zéros. Néanmoins, les résultats sont qualitativement très ressemblants, et ils suggèrent en plus l’existence de problèmes d’aléa moral et d’antisélection dans le marché de l’assurance automobile.

Mots-clés :

• Assurance automobile,
• taux de sinistralité,
• modèles de comptage

Abstract

Traffic accidents are one of the major problems in the developed societies nowadays. The main purpose of this paper is to analyze the most significant factors that explain the number of this type of accidents. This aspect represents a very useful question for the automobile insurance sector.

The literature points out that count data models are the most used ones on this important topic of the whole of the insurance industry. Traditionally, the Poisson regression and the negative binomial model have been the most provided specifications of this type of methodology we can find. However, zero-inflated models could be more appropriated to explain the existing underlying processes in accident situations.

In the present study, we use a database that has been kindly provided by a Spanish private insurance company. After carrying out a thorough descriptive analysis with these data, we compare the results we have obtained from the application of the three referred types of count models to them. Finally, we discuss about the differences pointing up the general advantages of the zero-inflated models. Nevertheless, all results are quite similar in a qualitative way, suggesting the existence of adverse selection and moral hazard processes in the automobile insurance market.

Keywords:

• Automobile insurance,
• accident rates,
• count data models