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Etude du modèle de tarification de prime d?assurance maladie par l'approche stochastique (cas de l'hôpital Saint Joseph de Kinshasa)

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par Gérard Bisama Mutshipayi
Université de Kinshasa - Licence en Sciences Informatiques 2009
  

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Conclusion

En guise de conclusion, dans ce travail nous avons montré l'intérêt des processus stochastique pour modéliser un contrat d'assurance maladie. En effet, un assuré évolue dans différents états et les transitions entre les états et/ou les durées de séjour déterminent les montants des primes. Les recours à un processus ponctuel, ou pour tout instant t, xt donne l'état ou se trouve l'individu à ce moment. Pour modéliser l'histoire de cet assuré ce processus est donc tout à fait approprié.

Cette modélisation dynamique envisageant le produit d'assurance dans toute sa durée s'impose notamment aussi lorsque les primes sont nivelées dans le temps. Le montant dépend alors de l'âge de l'assuré à la souscription de la police et n'évolue plus ensuite pendant une durée quelconque même si les probabilités de versement de prestations sont amenés à croitre. Il s'ensuit que l'assureur doit provisionner une partie des primes au début du contrat pour faire face aux charges futures. Ce sont ces aspects qui nous ont poussés à utiliser le processus ponctuel.

Comme vous le remarquerez, nous n'avons pas regroupé les valeurs observées dans notre échantillon mais le groupement se fait par observations des courbes des taux des transitions en fonction des âges; on peut comprendre que l'approche analytique à lui seul ne permet pas de calculer la prime il faut également une observation graphique des tendances.

Nous avons eu des difficultés au cours des ces analyses, dont l'une est d'estimer la prime annuelle à partir de l'approche continu de la fonction de calcul des primes, nous avons utilisé une approche discrète qui a cependant des inconvénients car certains paramètre ne sont pas pris en compte. En effet l'approche continue demande d'étudier la distribution de probabilité des dépenses des ménages pour les soins de santé et l'ajuster à une distribution continue connue (Loi normale, loi de Student) afin de déduire sa fonction de répartition. Fautes des temps et des ressources nous n'avons pas su aborder cette approche qui donne des meilleurs estimations. Nous laissons donc ouvert la continuité de ces travaux pour nos recherches futures.

Notre travail a apporté une modeste contribution dans l'étude des modèles d'assurance et nous ne prétendons en aucun cas avoir abordé tous les points essentiels fautes des moyens et des temps, nous espérons que d'autres personnes pourront contribuer à la consolidation de cet oeuvre en élargissant notre étude et en apportant des correctifs à des erreurs rencontrés.

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