Insurability Challenges Under Uncertainty: An Attempt to Use the Artificial Neural Network for the Prediction of Losses from Natural Disasters

The main difficulty for natural disaster insurance derives from the uncertainty of an event’s damages. Insurers cannot precisely appreciate the weight of natural hazards because of risk dependences. Insurability under uncertainty first requires an accurate assessment of entire damages. Insured and insurers both win when premiums calculate risk properly. In such cases, coverage will be available and affordable. Using the artificial neural network – a technique rooted in artificial intelligence - insurers can predict annual natural disaster losses. There are many types of artificial neural network models. In this paper we use the multilayer perceptron neural network, the most accommodated to the prediction task. In fact, if we provide the natural disaster explanatory variables to the developed neural network, it calculates perfectly the potential annual losses for the studied country.Natural disaster losses, Insurability, Uncertainty, Multilayer perceptron neural network, Prediction.

Entrevue avec Sylvain Barthélémy et Laurent Bougrain

Les questions de cette interview sont posées à Sylvain Barthélémy et Laurent Bougrain par les organisateurs du colloque international « Les applications des réseaux de neurones en économie, finance, management et environnement », Chtourou Nouri, Feki Rochdi et Bazin Damien. Ce colloque, organisé par l’Ecole Supérieure de Commerce de Sfax, s’est déroulé en juin 2011 aux Iles Kerkennah, en Tunisie

La prévision de l’inflation par la méthode des réseaux de neurones : Le cas de la Tunisie

L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie

Natural disasters, information/communication technologies, foreign direct investment and economic growth in developed countries

This paper investigates the causal relationship between natural disasters (DMS), information and communication technologies (ICT), foreign direct investment (FDI) and economic growth (GDP per capita) for 10 developed countries over the period 1990 to 2016. Panel DOLS and FMOLS results show that there is a positive relationship running from ICT to natural disasters and to foreign direct investment. In addition, ICT have a positive effect on GDP per capita. VECM Granger causality analysis results reveal a unidirectional causality in the short and long term from ICT to natural disaster and to FDI at the 5% and 10% levels. Therefore, one may note that there is a unidirectional relationship running from natural disaster to GDP and a bidirectional relationship between FDI and GDP

La survenue des catastrophes naturelles : classification des variables explicatives par les réseaux de neurones

Durant les dernières décennies, l’occurrence des catastrophes naturelles a été fortement à la hausse. En effet, les catastrophes naturelles sont devenues de plus en plus fréquentes. En fait, ces risques dévastateurs ont touché durant les années précédentes différents pays dans des zones très diversifiées et continueront très probablement à être de réelles menaces dans le monde. Puisqu’aucun pays n’est à l’abri des catastrophes naturelles, il s’avère alors utile d’étudier les facteurs déterminants de leur survenue notamment avec la restriction de leurs périodes de retour et donc l’augmentation de leurs chances d’occurrence. Il nous a donc semblé opportun de tester les facteurs sous-jacents de la survenue des catastrophes naturelles. Notre travail se base sur l’application d’un réseau neuronal de type perceptron multicouche pour prédire le nombre des catastrophes naturelles à partir des variables les plus connues théoriquement. Ainsi, nous allons utiliser ce modèle neuronal pour effectuer l’analyse de sensitivité. Cette dernière permet de classer les variables explicatives selon l’importance de leur contribution dans la détermination du nombre de catastrophes naturelles comptabilisées durant la période d’étude. Les résultats obtenus ont montré que le réseau retenu peut prédire le nombre des catastrophes naturelles. De même, les différentes variables possèdent un effet considérable sur la sortie du réseau neuronal mais selon différents ordres d’importance. De ce fait, toutes ces variables contribuent à l’explication d’un problème aussi complexe comme la survenue des catastrophes naturelles

Choix de formes fonctionnelles en présence de technologies différentes

A Selection of Functional Forms facing Different Technologies The purpose of this paper is to present a new approach of estimation of the cost function based on a switching regression model. Applied to a panel of firms, this approach allows to take in consideration the possibility of existence of different technologies, and to provide a tool of selection of the specific functional form for each technology. This technique is illustrated by an application to the sector of the textile in Tunisia. The esti¬ mation of the proposed model shows that at least two technologies, determined by two different functional forms, are used in this sector.Dans cet article, une nouvelle approche de spécification et d'estimation de la fonction de coût en présence de technologies multiples est proposée. Basée sur un modèle de régression à deux régimes, cette procédure permet de prendre en compte l'hétérogénéité des comportements lorsque l'étude porte sur des données individuelles, et de fournir un outil de choix endogène de(s) la forme(s) fonctionnelle(s) adéquate(s). Cette procédure a été appliquée sur un échantillon d'entreprises qui opèrent dans le secteur du textile tunisien. Les résultats montrent qu'effectivement deux technologies sont utilisées et sont identifiées par deux formes fonctionnelles différentes.Rochdi Feki. Choix de formes fonctionnelles en présence de technologies différentes. In: Revue d'économie du développement, 5e année N°3, 1997. Efficience technique et développement. pp. 117-140

Original scientific paper Rim Jemli Research Unit in Development Economy,

Use the Artificial Neural Network for the Prediction of Losses from Natural Disasters Summary: The main difficulty for natural disaster insurance derives from the uncertainty of an event’s damages. Insurers cannot precisely appreciate the weight of natural hazards because of risk dependences. Insurability under uncertainty first requires an accurate assessment of entire damages. Insured and insurers both win when premiums calculate risk properly. In such cases, coverage will be available and affordable. Using the artificial neural network- a technique rooted in artificial intelligence- insurers can predict annual natural disaster losses. There are many types of artificial neural network models. In this paper we use the multilayer perceptron neural network, the most accommodated to the prediction task. In fact, if we provide the natural disaster explanatory variables to the developed neural network, it calculates perfectly the potential annual losses for the studied country

La prévision de l'inflation par la méthode des réseaux de neurones : cas de la Tunisie

Collaboration avec l'université de Sfax (Tunisie) et Unité de Recherche en Economie du Développement (URED).International audienceThe neural approach drew the interest of many researchers for time series analysis and forecasting in diverse domains. In this paper, we study the ability of artificial neural networks (ANN) such as "multilayer perceptrons" to predict the Tunisian inflation rate. We try to find a better technical of inflation forecasting by comparing the results obtained using ANN to those provided by linear autoregressive models (AR) and the "naive" forecasting model. The comparison is based on the root-mean-square error (RMSE) criterion and the improvement rate of the latter (measured against the random walk). The results found showed the superiority of the RNA to trace the series evolution and to offer a better performance in terms of predictive power for inflation rate in Tunisia.L'approche neuronale a occupé l'intérêt d'un grand nombre de chercheurs pour l'analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type " perceptrons multicouches " pour prévoir le taux d'inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l'inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision " naïve ". La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d'amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l'évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d'inflation en Tunisie