L’assureur garantie un risque contre le paiement d’une prime par le souscripteur. Selon le codes d’assurances de la zone CIMA à son article 13, la garantie n’est valable que lorsque la prime est payée à la souscription. Le but était de lutter contre le trop plein d’arriérés accumulés par les sociétés d’asurances. Nous avons voulu montrer par ce billet, l’impact de la mise en application de l’article 13 depuis 2011 sur les arriérés des sociétés IARD.

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Présentation des données

Nous avons crée une base de données regroupant les primes d’assurances et les arriérés des sociétés IARD de 2009 en 20014.

annee <- seq(2001,2014,1)
prime <- c( 10264,11444,13053,13932,14972,15127,16739,17758,20785,24399,26066,28763,31760,33024)
arriere <- c( 4257,9254,10735,11620,13076,14686,16840,15866,17624,18468,17861,12067,7475,3067)
bd <- data.frame(annee,prime,arriere)
descr(bd)

Descriptive Statistics

bd
N: 14

  annee arriere prime
Mean 2007.50 12349.71 19863.29
Std.Dev 4.18 4979.69 7640.87
Min 2001.00 3067.00 10264.00
Q1 2004.00 9254.00 13932.00
Median 2007.50 12571.50 17248.50
Q3 2011.00 16840.00 26066.00
Max 2014.00 18468.00 33024.00
MAD 5.19 5623.50 7413.00
IQR 6.50 6972.25 11457.25
CV 0.00 0.40 0.38
Skewness 0.00 -0.46 0.44
SE.Skewness 0.60 0.60 0.60
Kurtosis -1.46 -1.13 -1.40
N.Valid 14.00 14.00 14.00
Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 
print(dfSummary(bd, graph.magnif = 0.75), method = 'render')

Data Frame Summary

bd
Dimensions: 14 x 3
Duplicates: 0
No Variable Stats / Values Freqs (% of Valid) Graph Valid Missing
1 annee [numeric] Mean (sd) : 2007.5 (4.2) min < med < max: 2001 < 2007.5 < 2014 IQR (CV) : 6.5 (0) 14 distinct values (Integer sequence) 14 (100%) 0 (0%)
2 prime [numeric] Mean (sd) : 19863.3 (7640.9) min < med < max: 10264 < 17248.5 < 33024 IQR (CV) : 11457.2 (0.4) 14 distinct values 14 (100%) 0 (0%)
3 arriere [numeric] Mean (sd) : 12349.7 (4979.7) min < med < max: 3067 < 12571.5 < 18468 IQR (CV) : 6972.2 (0.4) 14 distinct values 14 (100%) 0 (0%)
# Courbe comparative des primes et arriérés de primes

library(ggplot2)
ggplot(data = bd)+
  geom_smooth(mapping = aes(annee,prime))+
  geom_smooth(mapping = aes(annee, arriere))
`geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
`geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Analyse de la courbe

Nous constatons une chute drastique des arriérés de primes après 2010. Nous pouvons conclure que l’article 13 nouveau a eu un impact positif sur le recouvrement de primes. Mais la question qui reste poser pourquoi le volume des arriérés de primes reste élevé malgré la production des états CIMA en Juin. Nous allons revenir sur cette anomalie dans notre prochain billet.