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Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Seleção de metodologia para o cálculo de reservas do IBNR via machine learning
Autor(es)/Inventor(es): Sá, Breno Ferreira
Maia, Pedro Henrique de Mendonça Tavares
Orientador: Santos, Rafael Souza dos
Coorientador: Pereira, João Batista de Morais
Resumo: As provisões técnicas, resultantes do gerenciamento do risco, representam os diversos compromissos financeiros futuros que as entidades de seguros têm com seus clientes. Este trabalho teve como propósito estudar uma delas, a reserva do IBNR (Provisão de Sinistros Ocorridos e Não Avisados, ou em inglês, Incurred But Not Reported). Ao longo do tempo, o cálculo das reservas atuariais passaram por uma evolução, indo desde a aplicação de metodologias clássicas, como o método Chain Ladder, até a adoção de modelos estocásticos para avaliar a evolução dos sinistros. Apesar da quantidade de teorias e métodos, há uma escassez relativa de orientação sobre a seleção adequada das técnicas de reserva e o momento oportuno para sua aplicação. Dessa maneira, revisamos as técnicas de reserva tradicionais no contexto de Machine Learning com o objetivo de escolher as melhores combinações para os modelos de reserva. Assim, demonstramos que a utilização de um algoritmo para seleção dos modelos pode resultar em estimativas mais precisas das reservas e investigamos as circunstâncias em que diferentes métricas auxiliam nessa escolha.
Palavras-chave: IBNR
Triângulo de Runoff
Runoff Triangle
Chain Ladder
Método Bornhuetter-Ferguson
Bornhuetter–Ferguson method
Cape Cod Generalizado
Generalized Cape Cod Method
Machine Learning
Assunto CNPq: CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS
Unidade produtora: Instituto de Matemática
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Abr-2024
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Ciências Atuariais

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