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Pagamentos de sinistros
| Resumo: | Em 2013, ano internacional da estatística, é elaborada esta dissertação que relaciona o cálculo atuarial com a área da estatística. Partindo das vantagens e desvantagens de métodos como os Modelos Lineares Generalizados, é pretendido elucidar e estabelecer uma ligação entre as necessidades das empresas seguradoras e os estudos efetuados para o provisionamento da reserva para sinistros. Para a aplicação dos Modelos Lineares Generalizados no cálculo de provisões técnicas para sinistros é utilizada a distribuição Tweedie, pertencente à família de dispersão exponencial. Em estudos como este, esta distribuição apresenta uma boa flexibilidade de ajustamento aos dados, permitindo obter estimativas com melhor rigor. |
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| Autores principais: | Pousinho, André Pereira |
| Assunto: | companhia de seguros provisão técnica reserva para sinistros Modelos Lineares Generalizados distribuição Tweedie modelos estocásticos Atuário insurance companies technical reserve claims outstanding reserve Generalized Linear Models Tweedie distribution stochastic models Actuary |
| Ano: | 2013 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Em 2013, ano internacional da estatística, é elaborada esta dissertação que relaciona o cálculo atuarial com a área da estatística. Partindo das vantagens e desvantagens de métodos como os Modelos Lineares Generalizados, é pretendido elucidar e estabelecer uma ligação entre as necessidades das empresas seguradoras e os estudos efetuados para o provisionamento da reserva para sinistros. Para a aplicação dos Modelos Lineares Generalizados no cálculo de provisões técnicas para sinistros é utilizada a distribuição Tweedie, pertencente à família de dispersão exponencial. Em estudos como este, esta distribuição apresenta uma boa flexibilidade de ajustamento aos dados, permitindo obter estimativas com melhor rigor. |
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