Mélanges de GLMs et nombre de composantes : application ... - Scor

C.7. Famille de produits “Structured Products”
Figure C.32 – Exposition et taux de rachat trimestriel du portefeuille de produits Structurés.
Structured_products products, All
Surrender rate
Exposure
rates (%)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0 2000 4000 6000 8000
2000 2002 2004 2006 2008
date
Figure C.33 – A gauche : Taux de rachat en fonction de l’ancienneté de contrat. A droite :
taux de rachat global par cohorte. Produits structurés.
Surrender rate VS duration for Structured_products (All) on 3 months basis
Global surrender rate of each cohort (in %), Structured_products (All) on 3 months basis
surrender rate (%)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0 2 4 6 8 10 12
0 5 10 15 20 25 30 35
2000 2002 2004 2006 2008
duration
ici de ne pas trop compter sur des effets structurels qui a priori n’aurait qu’un impact dérisoire
sur la modélisation finale, et qui risque de “polluer” la modélisation. Ce postulat reste toutefois
à vérifier dans l’application.
C.7.2
Sélection des variables : résultats par CART
Taux d’erreur de classification de l’arbre La classification des comportements de rachat
des produits structurés est précise. Le taux d’erreur est seulement de 3,8 %, avec une spécificité
de 99,8 % et une sensibilité de 40,3 %. Ces résultats peuvent quand même être trompeur lorsque
l’on s’intéresse à ce type de produit en termes de modélisation. En effet, la dépendance aux
marchés de cette famille de produit est telle que certaines variables qui apparaissent comme
importantes dans ce classifieur peuvent finalement s’avérer inutiles à des fins de projection.
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