Mémoires d'Actuariat
Anticiper la dérive de fin d'année : Analyse et modélisation des prestations santé
Auteur(s) CORTES G.
Société Malakoff Humanis
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 06/05/2027
Résumé
L’économie française et le système de santé ont été perturbés par de nombreux évènements depuis le début des années 2020. Covid, inflations et crises politiques complexifient, pour les complémentaires santé, l’estimation de leurs charges futures. Pourtant, une mauvaise anticipation de l’évolution du coût moyen des prestations aurait des impacts sur le pilotage technique et financier d’une complémentaire santé. Ce mémoire s’appuie sur des données réelles issues d’un portefeuille de contrats individuels. Il expose un risque de mauvaise interprétation de la dérive en cas de déformation de la structure du portefeuille et propose une solution pour neutraliser cet effet. Ensuite, il développe deux modèles (à effet jours et par séries temporelles) ayant l’objectif d’anticiper, en cours d’année, le taux de dérive annuelle de fin d’année. Toutefois, ces deux modèles, au même titre que la dérive observée, surestiment la dérive de fin d’année. Cette difficulté permet une nouvelle fois d’exposer une situation pour laquelle l’analyse et l’interprétation des dérives est primordiale dans le cadre d’un renouvellement tarifaire. La suite du mémoire donne des pistes d’analyses pour diagnostiquer les résultats obtenus et introduit l’impact des réformes réglementaires. Il décrit notamment un phénomène d’accélération des cadences de règlements des prestations santé. Mots clés : Santé, dérive, prestations, structure des effectifs, effet jour, séries temporelles, renouvellement tarifaire, cadences de règlement
Abstract
The French economy and healthcare system have been disrupted by numerous events since the early 2020s. Covid, inflation, and political crises have made it more complex for health insurers to estimate their future liabilities. However, a poor anticipation of the evolution of the average cost of benefits would impact the technical and financial management of a health insurance plan. This thesis is based on real data from a portfolio of individual contracts. It highlights the risk of misinterpreting cost trends in cases where the portfolio structure shifts and proposes a solution to neutralize this effect. It then develops two models (one based on day effects and the other on time series) designed to anticipate, during the year, the annual cost trend at year-end. However, these two models, like the observed trend itself, tend to overestimate the year-end cost evolution. This challenge once again underscores the importance of analyzing and interpreting cost trends in the context of premium adjustments. The remainder of the thesis provides avenues for analyzing the obtained results and introduces the impact of regulatory reforms. In particular, it describes a phenomenon of accelerated healthcare benefit payment cycles. Keywords : Healthcare, drift, benefits, portfolio structure, working-day effect, time series, tariff renewal, payment cycles.
Auteur(s) CORTES G.
Société Malakoff Humanis
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 06/05/2027
Résumé
L’économie française et le système de santé ont été perturbés par de nombreux évènements depuis le début des années 2020. Covid, inflations et crises politiques complexifient, pour les complémentaires santé, l’estimation de leurs charges futures. Pourtant, une mauvaise anticipation de l’évolution du coût moyen des prestations aurait des impacts sur le pilotage technique et financier d’une complémentaire santé. Ce mémoire s’appuie sur des données réelles issues d’un portefeuille de contrats individuels. Il expose un risque de mauvaise interprétation de la dérive en cas de déformation de la structure du portefeuille et propose une solution pour neutraliser cet effet. Ensuite, il développe deux modèles (à effet jours et par séries temporelles) ayant l’objectif d’anticiper, en cours d’année, le taux de dérive annuelle de fin d’année. Toutefois, ces deux modèles, au même titre que la dérive observée, surestiment la dérive de fin d’année. Cette difficulté permet une nouvelle fois d’exposer une situation pour laquelle l’analyse et l’interprétation des dérives est primordiale dans le cadre d’un renouvellement tarifaire. La suite du mémoire donne des pistes d’analyses pour diagnostiquer les résultats obtenus et introduit l’impact des réformes réglementaires. Il décrit notamment un phénomène d’accélération des cadences de règlements des prestations santé. Mots clés : Santé, dérive, prestations, structure des effectifs, effet jour, séries temporelles, renouvellement tarifaire, cadences de règlement
Abstract
The French economy and healthcare system have been disrupted by numerous events since the early 2020s. Covid, inflation, and political crises have made it more complex for health insurers to estimate their future liabilities. However, a poor anticipation of the evolution of the average cost of benefits would impact the technical and financial management of a health insurance plan. This thesis is based on real data from a portfolio of individual contracts. It highlights the risk of misinterpreting cost trends in cases where the portfolio structure shifts and proposes a solution to neutralize this effect. It then develops two models (one based on day effects and the other on time series) designed to anticipate, during the year, the annual cost trend at year-end. However, these two models, like the observed trend itself, tend to overestimate the year-end cost evolution. This challenge once again underscores the importance of analyzing and interpreting cost trends in the context of premium adjustments. The remainder of the thesis provides avenues for analyzing the obtained results and introduces the impact of regulatory reforms. In particular, it describes a phenomenon of accelerated healthcare benefit payment cycles. Keywords : Healthcare, drift, benefits, portfolio structure, working-day effect, time series, tariff renewal, payment cycles.
