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http://hdl.handle.net/11422/18904| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Protótipo para precificação de seguros de automóvel a partir de dados públicos utilizando modelos de credibilidade bayesianos de Bühlmann-Straub |
| Autor(es)/Inventor(es): | Ivanov, Ricardo Boeira |
| Tutor: | Lobo, Viviana das Graças Ribeiro |
| Resumen: | O seguro de automóvel é o principal produto do mercado segurador brasileiro, tendo alcançado 29% de todos os prêmios emitidos no ano de 2021 segundo dados da Superintendência de Seguros Privados (Susep). Atualmente, quando um cidadão deseja contratar um seguro, ele dispõe de simuladores de preço que quase sempre estão vinculados a corretoras ou seguradoras, necessitando prestar uma série de informações pessoais para ter acesso a estimativas produzidas pelas partes interessadas em vender seguros. A partir de dados públicos do Autoseg da Susep, este trabalho tem o objetivo de construir um protótipo de aplicativo no RStudio Shiny para precificação de seguros, disponibilizando à sociedade uma ferramenta independente das seguradoras. Para o estudo, foram selecionados 17 modelos de veículos no horizonte temporal de 2012 a 2018, cuja modelagem estatística dos prêmios de risco de frequência-severidade foi realizada segundo modelos de credibilidade de Bühlmann-Straub com abordagem bayesiana. Os resultados das previsões do modelo para o ano de 2019 foram considerados satisfatórios, atingindo-se uma sinistralidade média global de 0,88, havendo sucesso na construção e disponibilização do protótipo na Internet. |
| Materia: | Seguros AUTOSEG Credibilidade Bühlmann-Straub |
| Materia CNPq: | CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS |
| Unidade de producción: | Instituto de Matemática |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 9-sep-2022 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciências Atuariais |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TCC_Ricardo_Ivanov_FinalRevisado_22-09-2022-min.pdf | 767.73 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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