Construction de lois d'expérience en présence d'évènements concurrents : Application à l'estimation des lois d'incidence d'un contrat dépendance

This article presents a non-parametric markov multi-state approach adapted tocensored data to construct inception rates with competing risks. This situation arises forLTC insurance when multiple pathologies are likely to cause disability. Instead of usingclassical techniques applied by practitioners based on latent failure times, our approachallows to estimate globally all inception rates and taking account adequately of dependencebetween the latent times. This article compares the results obtain on reserves with the bothapproaches in order to justify if the latent failure times approach is relevant.
Cet article propose d’illustrer la mise en œuvre de méthodes d’estimation nonparamétriques, introduites dans le cadre de modèles multi-états markoviens avec censure,pour construire des lois d’expérience applicables en présence de plusieurs évènementsconcurrents. Cette situation se présente en pratique en assurance dépendance lorsqu’il estnécessaire de distinguer les lois d’incidence par pathologie. Aussi, plutôt que d’appliquerdes techniques utilisées usuellement par les praticiens et consistant à observermarginalement chaque cause d’entrée en dépendance, l’approche décrite permet d’estimerglobalement l’ensemble des lois d’entrée par cause et de correctement appréhenderl’interdépendance entre chacune d’elle. Ce travail fournit une comparaison des résultatsobtenus par ces deux approches au niveau de la provision à constituer afin de pouvoirjustifier d’une approche marginale, plus simple à mettre en œuvre en pratique.