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Modelos de pricing: Seguros Saúde Grupo

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Os Modelos Lineares Generalizados (GLM) são uma ferramenta cada vez mais utilizada na modelação de risco e precificação em seguros não vida, devido à sua flexibilidade, precisão e capacidade de gerar previsões robustas. Este relatório apresenta uma breve introdução à metodologia dos GLMs, assim como à sua aplicação para modelar a severidade, frequência e prémio puro, com o objetivo de desenvolver um modelo de precificação para seguros de grupo. Dada a diversidade de distribuições que podem ser aplicadas às variáveis de interesse, foram testadas várias distribuições para as variáveis dependentes. Os modelos foram ajustados no software R com base nos dados disponíveis e comparados em termos de ajuste e capacidade preditiva, utilizando diversas métricas de avaliação. Esta abordagem permitiu identificar os modelos mais adequados para cada variável de interesse, privilegiando a precisão preditiva, fator essencial na definição de prémios mais justos e competitivos no mercado de seguros.
Autores principais:Ribeiro, Joana Patrícia Matos
Assunto:Seguros Saúde Grupo Precificação de seguros Frequência de sinistros Severidade de sinistros Prémio Puro Modelos lineares generalizados Group Health Insurance Insurance Pricing Claims frequency Claims severity Pure Premium Generalized linear models
Ano:2024
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:português
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho
Descrição
Resumo:Os Modelos Lineares Generalizados (GLM) são uma ferramenta cada vez mais utilizada na modelação de risco e precificação em seguros não vida, devido à sua flexibilidade, precisão e capacidade de gerar previsões robustas. Este relatório apresenta uma breve introdução à metodologia dos GLMs, assim como à sua aplicação para modelar a severidade, frequência e prémio puro, com o objetivo de desenvolver um modelo de precificação para seguros de grupo. Dada a diversidade de distribuições que podem ser aplicadas às variáveis de interesse, foram testadas várias distribuições para as variáveis dependentes. Os modelos foram ajustados no software R com base nos dados disponíveis e comparados em termos de ajuste e capacidade preditiva, utilizando diversas métricas de avaliação. Esta abordagem permitiu identificar os modelos mais adequados para cada variável de interesse, privilegiando a precisão preditiva, fator essencial na definição de prémios mais justos e competitivos no mercado de seguros.