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Árvores de Regressão no contexto da Tarifação a priori do Seguro Automóvel

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Detalhes bibliográficos
Resumo:A construção de uma tarifa tem sido abordada de uma perspetiva mais conservadora, recorrendo a Modelos Lineares Generalizados. No entanto, o crescente interesse pela análise de dados tem motivado a procura de abordagens alternativas para o problema da tarifação, nomeadamente métodos de Machine Learning. Estes métodos estão na vanguarda da modelação e apresentam-se como um forte competidor aos Modelos Lineares Generalizados em termos de resultados. Nesta dissertação apresenta-se uma abordagem alternativa à modelação da tarifa do Seguro Automóvel, recorrendo a Árvores de Regressão. Para efeitos comparativos, considerou-se também a modelação através de Modelos Lineares Generalizados. Os fatores de risco contínuos (idade do condutor e idade do veículo) foram categorizados usando Árvores de Regressão para posterior integração nos Modelos Lineares Generalizados. Ambas as abordagens conduziram a Prémios Puros semelhantes, no entanto verificouse que os Modelos Lineares Generalizados conseguem ser mais diferenciadores dos riscos em carteira.
Autores principais:Oliveira, Sara Lopes de
Assunto:Modelos Lineares Generalizados Machine Learning Árvores de Regressão Tarifação a priori Seguro Automóvel
Ano:2022
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade Nova de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório Institucional da UNL
Descrição
Resumo:A construção de uma tarifa tem sido abordada de uma perspetiva mais conservadora, recorrendo a Modelos Lineares Generalizados. No entanto, o crescente interesse pela análise de dados tem motivado a procura de abordagens alternativas para o problema da tarifação, nomeadamente métodos de Machine Learning. Estes métodos estão na vanguarda da modelação e apresentam-se como um forte competidor aos Modelos Lineares Generalizados em termos de resultados. Nesta dissertação apresenta-se uma abordagem alternativa à modelação da tarifa do Seguro Automóvel, recorrendo a Árvores de Regressão. Para efeitos comparativos, considerou-se também a modelação através de Modelos Lineares Generalizados. Os fatores de risco contínuos (idade do condutor e idade do veículo) foram categorizados usando Árvores de Regressão para posterior integração nos Modelos Lineares Generalizados. Ambas as abordagens conduziram a Prémios Puros semelhantes, no entanto verificouse que os Modelos Lineares Generalizados conseguem ser mais diferenciadores dos riscos em carteira.