Estimation bayésienne des mesures de risques naturels extrêmes. Application à l'assurance du risque agricole

Meryem Bousebata 1 Stéphane Girard 1 Geoffroy Enjolras 2
1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Abstract : Dans un contexte de dérèglement climatique et de dérégulation des marchés, l’agriculture est soumise à des risques multiples et croissants. La couverture assurantielle des agriculteurs est un enjeu majeur pour la gestion de ces risques, notamment ceux liés au climat.
Document type :
Poster communications
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02092358
Contributor : Stephane Girard <>
Submitted on : Monday, April 8, 2019 - 9:46:47 AM
Last modification on : Tuesday, July 30, 2019 - 8:57:30 AM
Long-term archiving on : Wednesday, July 10, 2019 - 12:36:15 PM

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  • HAL Id : hal-02092358, version 1

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Meryem Bousebata, Stéphane Girard, Geoffroy Enjolras. Estimation bayésienne des mesures de risques naturels extrêmes. Application à l'assurance du risque agricole. Assises Nationales des Risques Naturels 2019, Mar 2019, Montpellier, France. pp.1. ⟨hal-02092358⟩

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