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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W24291288> ?p ?o ?g. }

• W24291288 abstract "Ce travail de these porte principalement sur deux problematiques differentes mais qui ont pour point commun, la contribution a la modelisation et a la gestion du risque en actuariat. Dans le premier theme de recherche aborde dans cette these, on s'interesse a la modelisation de la dependance en assurance et en particulier, on propose une extension des modeles a facteurs communs qui sont utilises en assurance. Dans le deuxieme theme de recherche, on considere les distributions discretes decroissantes et on s'interesse a l'etude de l'effet de l'ajout de la contrainte de convexite sur les extrema convexes. Des applications en liaison avec la theorie de la ruine motivent notre interet pour ce sujet. Dans la premiere partie de la these, on considere un modele de risque en temps discret dans lequel les variables aleatoires sont dependantes mais conditionnellement independantes par rapport a un facteur commun. Dans ce cadre de dependance on introduit un nouveau concept pour la modelisation de la dependance temporelle entre les risques d'un portefeuille d'assurance. En effet, notre modelisation inclut des processus de memoire non bornee. Plus precisement, le conditionnement se fait par rapport a un vecteur aleatoire de longueur variable au cours du temps. Sous des conditions de melange du facteur et d'une structure de melange conditionnel, nous avons obtenu des proprietes de melanges pour les processus non conditionnels. Avec ces resultats on peut obtenir des proprietes asymptotiques interessantes. On note que dans notre etude asymptotique c'est plutot le temps qui tend vers l'infini que le nombre de risques. On donne des resultats asymptotiques pour le processus agrege, ce qui permet de donner une approximation du risque d'une compagnie d'assurance lorsque le temps tend vers l'infini. La deuxieme partie de la these porte sur l'effet de la contrainte de convexite sur les extrema convexes dans la classe des distributions discretes dont les fonctions de masse de probabilite (f.m.p.) sont decroissantes sur un support fini. Les extrema convexes dans cette classe de distributions sont bien connus. Notre but est de souligner comment les contraintes de forme supplementaires de type convexite modifient ces extrema. Deux cas sont consideres : la f.m.p. est globalement convexe sur N et la f.m.p. est convexe seulement a partir d'un point positif donne. Les extrema convexes correspondants sont calcules en utilisant de simples proprietes de croisement entre deux distributions. Plusieurs illustrations en theorie de la ruine sont presentees" @default.
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