Principaux enjeux de la tarification d’assurances (Cycle de production, anti-sélection, asymétrie d’information …) Décomposition d’une prime d’assurance (Prime Pure, Frais Généraux, Coût du Capital, Réassurance) Principes de mutualisation et de segmentation Nettoyage des données Pratique des modèles linéaires généralisés et construction d’un zonier Nouvelles techniques issues de la data science (Gradient Boosting, Random Forest)
MCC
Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation,
disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation
Régime d'évaluation
CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)
Coefficient
2.0
Note éliminatoire
6.0
Évaluation initiale / Session principale - Épreuves