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http://hdl.handle.net/11422/23068
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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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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