Actu d'actuaires

Créer des objets avec R

L'interêt de logiciel R dans un contexte actuariel a déjà été signalé ici à plusieurs reprises. Au-delà de son efficacité en tant qu'outil statistique, R permet aussi de mettre en oeuvre des techniques de programmation avancées et de créer ainsi de véritables applications.

Cette note décrit par exemple la  création d'objets, démarche qui permet de simplifier et de sécurier un programme complexe.

Introduction à l'utilisation de R pour les modèles de durée

Si R est un logiciel extrêmement performant, il n'est forcément aisé à manier lors d'une première utilisation. 

A ce titre des supports relatifs à une première prise en main de R dans le cadre de calculs liés aux modèles de durée ont été mis en ligne sur le site ressources-actuarielles.

Nous espérons qu'ils pourront vous être utiles.

Codes R de l'ouvrage "Scénarios économiques en assurance"

Les codes R présentés et utilisés dans l'ouvrage sont disponibles ici.

Dans le détail, sur ce lien on retrouve entre autres :
- les données de Friggit (cf. également ce billet), brutes d'une part et mises en forme pour les besoins du calibrage d'autre part ;
- les codes R relatifs au calibrage du modèle d'Ahlgrim ;
- les codes R relatifs au calibrage du modèle de Brennan et Xia ;
- les codes R relatifs aux projections à partir du modèle d'Ahlgrim ;
- les codes R relatifs aux projections à partir du modèle de Brennan et Xia.

Installation du logiciel R

Le site statconn propose une installation packagée de R avec des modules additionnels utiles, notamment RExcel et Tinn-R.

RExcel permet d'utiliser les fonctions de R depuis l'environnement familier d'Excel, Tinn-R est un éditeur de scripts facilitant l'écriture de code R.

Une mailing-list consacrée à l'utilisation de R en assurance

Vincent GOULET, promoteur du package actuar (voir ce billet), anime maintenant également une liste de diffusion consacrée à l'utilisation du logiciel R dans le monde de l'assurance.

Pour s'inscrire :

https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-sig-insurance

Cela devait être un outil utile pour échanger des informations sur cet outil.

Le modèle log-normal / Pareto

Le modèle log-normal / Pareto est fondé sur l'observation que, pour une distribution donnée, à partir d'un certain seuil, la distribution des excès est de type Pareto. L'idée du modèle est de "forcer" cette propriété asymptotique à distance finie en supposant que, jusqu'à un certain seuil, la distribution est log-normale (ou toute autre distribution positive), puis ensuite Pareto.

Dans les situations où les grandes valeurs ne doivent pas être négligées (grand sinistres, fortes baisses d'un actif pour citer deux situation classiques), ce modèle fournit un cadre simple conduisant à une représentation paramétrique de l'ensemble de la distribution.

Une présentation théorique de ce modèle mixte est proposée dans :

PLANCHET F.; THEROND P. [2007] « Model risk and determination of economic capital in the Solvency 2 project », Proceedings of the 17th AFIR Colloquium

Une implémentation en R est également disponible sur http://www.ressources-actuarielles.net/r, dans la rubrique "valeurs extrêmes".

Générateur WELL dans le package randtoolbox

Nous l'indiquions le mois dernier dans cette note, le package randtoolbox intègre maintenant une implémentation du générateur WELL de P. Lecuyer.

Au passage les possibilités de paramétrage du générateur SFMT ont été étendues, ce qui fait de ce package un ensemble complet d'outils pour la simulation de nombres uniformes dans le logiciel R.

Pour l'utilisation de ce logiciel en assurance, consultez le site http://www.ressources-actuarielles.net/r.

Nouvelle version du package Randtoolbox

Une nouvelle version du package Randtoolbox que nous avions présenté dans cette note est disponible.

Elle intègre notamment des tests supplémentaires de l'efficacité d'un générateur (tests d'ordre et de collision, test du poker multi-dimensionnel).

Une implémentation du générateur WELL y sera très prochainement intégrée, faisant ainsi de ce package le plus performant disponible sous R pour simuler des échantillons uniformes.

Le générateur WELL

Nous évoquions ici il y a quelques jours la nouvelle version du Mersenne Twister, qui s'avère être un générateur de nombres aléatoires très performant.

Pierre L'Ecuyer propose un générateur alternatif, plus performant mais un peu plus lent, le générateur WELL, dont on pourra trouver la justification théorique dans un article rédigé avec Panneton et Matsumoto (l'un des concepteurs du Mersenne Twister) et une implémentation en C ici. Une implémentation dans le package randtoolbox du logiciel R est en cours.

De manière plus générale, on peut signaler l'excellent site "pLab" qui fournit de nombreuses ressources théoriques et pratiques sur la simulation.

R et le Mersenne Twister

Nous annoncions ici il y a un mois la disponibilité prochaine d'une implémentation dans le logiciel R du SFMT, version améliorée du Mersenne Twister (environ 2 fois plus rapide).

Cette implémentation est aujourd'hui disponible, via le package randtoolbox, qui propose par ailleurs différents outils utile dans le cadre de la mise en œuvre de méthodes de simulation (algorithme d'inversion de Moro et différents tests).

On rappelle que la version standard du Mersenne Twister est utilisée par R par défaut pour générer des nombre uniformément distribués.

Pour des informations plus larges sur les méthodes de simulation, on pourra se reporter à ce billet.