Marie-Pier Côté

Professeure adjointe

École d'actuariat

Champs d'intérêts

Analyse multivariée : copules et dépendance
Données massives en actuariat
Mathématiques actuarielles
Méthodes statistiques
Modélisation de la dépendance en actuariat
Statistique Bayésienne en actuariat

Coordonnées
Pavillon Paul-Comtois, local 4157
418 656-2131 poste 407591
marie-pier.cote@act.ulaval.ca

CLE en analyse de données massives pour l'actuariat - Intact

Marie-Pier Côté, professeure à l'École d'actuariat

ACT-2000 Analyse statistique des risques actuariels
ACT-2003 Modèles linéaires en actuariat
ACT-4114/6114 Apprentissage statistique en actuariat

M.-P. Côté, B. Hartman, O. Mercier, J. Meyers, J. Cummings & E. Harmon (2022). “Synthesizing Property & Casualty Ratemaking Datasets using Generative Adversarial Networks”, Variance, sous presse, arXiv:2008.06110
Chaoubi, I., Besse, C., Cossette, H. et M.-P. Côté (2022) « Micro-level reserving for general insurance claims using a Long Short-term Memory network », arXiv:2201.13267.
Genest, C. et M.-P. Côté (2021) « Pour en finir avec le test de Student », Bulletin AMQ, vol. 61, no 4, 31-50.
M.-P. Côté, C. Genest & D.A. Stephens (2021). “A Bayesian approach to modeling multivariate multilevel insurance claims in the presence of unsettled claims”, Bayesian Analysis, sous presse.
R. Henckaerts, K. Antonio & M.-P. Côté (2021). “When stakes are high: balancing accuracy and transparency with Model-Agnostic Interpretable Data-driven suRRogates”, arXiv:2007.06894.
R. Henckaerts, M.-P. Côté, K. Antonio & R. Verbelen (2021). "Boosting insights in insurance tariff plans with tree-based machine learning methods", North American Actuarial Journal, 25, 255-285.
P. Blais, T. Badard, T. Duchesne & M.-P. Côté (2020). “From Massive Trajectory Data to Traffic Modeling for Better Behavior Prediction in a Usage-Based Insurance Context”, ISPRS International Journal of Geo-Information, 9, 722.
M.-P. Côté, C. Genest & M. Omelka (2019) “Rank-based inference tools for copula regression, with property and casualty insurance applications”, Insurance: Mathematics and Economics, 89, 1-15.
M.-P. Côté & C. Genest (2019). "Dependence in a background risk model", Journal of Multivariate Analysis, 172, 28-46.
M.-P. Côté (2018). “Dependence modeling and inference for insurance risks”, Doctoral Thesis, McGill University.
M.-P. Côté, C. Genest & A. Abdallah (2016). "Rank-based methods for modeling dependence between loss triangles", European Actuarial Journal, 6, 377–408.
M.-P. Côté & C. Genest (2015). "A copula-based risk aggregation model", The Canadian Journal of Statistics, 43, 60–81.
H. Cossette, M.-P. Côté, M. Mailhot & E. Marceau (2014). "A note on the computation of sharp numerical bounds for the distribution of the sum, product or ratio of dependent risks", Journal of Multivariate Analysis, 130, 1–20.
H. Cossette, M.-P. Côté, E. Marceau & K. Moutanabbir (2013). "Multivariate mixed Erlang distributions defined with the Farlie-Gumbel-Morgenstern copula: Aggregation and capital allocation", Insurance: Mathematics and Economics, 52, 560-572.

Titulaire de la Chaire de leadership en enseignement en analyse de données massives pour l'actuariat - Intact
Membre du Centre de recherche en données massives de l'Université Laval
Membre du Laboratoire de mathématiques actuarielles et financières Quantact
Membre de l’Institut intelligence et données
Membre du Centre de recherches mathématiques

Ph. D. Statistique, Université McGill (2018)
M. Sc. Statistique, Université McGill (2014)
B. Sc. Actuariat, Université Laval (2011)
FSA (Fellow de la Society of Actuaries) (2015)
AICA (Associée de l'Institut canadien des actuaires) (2019)

Nos départements Nos programmes d'études La recherche à la FSG

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Publications

Conférences et communications

Affiliations

Formation et expériences professionnelles