Banca de DEFESA: FERNANDA VENTURATO ROQUIM

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FERNANDA VENTURATO ROQUIM
DATA: 25/10/2022
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/imw-dgbi-eip
TÍTULO:

Investigação da capacidade preditiva de modelos com efeitos aleatórios em GAMLSS: um
estudo em dados de seguros de automóveis

PALAVRAS-CHAVES:

Classes de risco. Classificação por experiência. Gama ajustada em zero. Modelo misto. Normal inversa ajustada em zero. Precificação.

PÁGINAS: 109
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
RESUMO:

Os veículos automotivos são máquinas de grande relevância porque possibilitam, não só, mobilidade para os indivíduos, mas também diversos outros benefícios. Independentemente de sua serventia, a quantidade exorbitante de veículos que há circulando cotidianamente trazem alguns prejuízos, como o aumento no número de acidentes. As seguradoras se inseriram no mercado de seguros veicular como resposta a essa necessidade de asseguramento financeiro dos proprietários. A precificação deste tipo de seguro pode ser complicada, porque diferentes proprietários terão diferentes características, que chamamos de classes de risco, e também diferentes comportamentos de condução, que são avaliadas através do histórico do segurado. Além disso, as próprias características dos valores das indenizações são de difícil estimação, devido ao excesso de valores nulos e ocorrências de valores extremos. Por isso, quanto mais adaptável e robusto é um modelo, melhor serão as predições. Nesta ocasião, o objetivo principal deste trabalho foi propor um modelo para precificação de sinistros que consiga abarcar essa complexidade. Utilizamos a classe de modelos de regressão, mais especificamente, modelos aditivos generalizados mistos para locação, escala e forma (GAMMLSS). O conjunto de dados utilizado é longitudinal e refere-se a clientes de uma empresa seguradora espanhola, trazendo diversas informações de apólices de seguros de automóveis, que são acompanhadas ao longo de cinco anos. Foram testadas duas distribuições para variável resposta com diversas combinações de preditores, de covariáveis e de termos aditivos.
Os principais achados apontam que o modelo que considerou o histórico do segurado gerou predições mais precisas e mais acuradas. Também, este modelo apresentou um comportamento nas predições que representa mais fidedignamente o que ocorreu na realidade. A metodologia proposta pode ser facilmente expandida para outros tipos de seguros.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - THIAGO GENTIL RAMIRES - UTFPR (Membro)
Externo à Instituição - RODRIGO ROSSETTO PESCIM - UEL (Suplente)
Presidente - RENATO RIBEIRO DE LIMA (Membro)
Interno - LUIZ RICARDO NAKAMURA (Membro)
Interno - JULIO SILVIO DE SOUSA BUENO FILHO (Membro)
Interno - IZABELA REGINA CARDOSO DE OLIVEIRA (Suplente)
Externo à Instituição - DANILO MACHADO PIRES - UNIFAL (Membro)