Modelos lineares generalizados aplicados à precificação em seguro saúde

Machado, Pedro Ivo Pires; Calzavara, Rafael Santos

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Fonseca, Thaís Cristina Oliveira da	-
dc.contributor.author	Machado, Pedro Ivo Pires	-
dc.contributor.author	Calzavara, Rafael Santos	-
dc.date.accessioned	2018-09-04T14:48:41Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:36Z	-
dc.date.issued	2013-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/4850	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Modelos lineares generalizados	pt_BR
dc.subject	Estatística	pt_BR
dc.subject	Seguros	pt_BR
dc.title	Modelos lineares generalizados aplicados à precificação em seguro saúde	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Ferreira, Paulo Pereira	-
dc.contributor.referee2	Farias, Érica Hugüenin	-
dc.description.resumo	Com o crescimento do acesso aos planos de assistência à saúde no Brasil, aliado à alta competitividade existente entre as empresas atuantes no mercado de Saúde Suplementar, o processo de formação do preço do Seguro Saúde exige uma alta sofisticação técnica com o objetivo de melhorar a acurácia na previsão dos gastos médicos decorrentes de eventos associados à condição de bem-estar do ser humano. Apesar da quase impossível missão de se estabelecer um preço à vida, este trabalho propõe uma discussão sobre técnicas de previsão de sinistros no segmento Saúde onde, a partir de uma base de dados provenientes de uma seguradora atuante neste ramo de negócio, fez-se uso de Modelos de Regressão como forma de associar as principais características do segurado que influenciam no valor total do sinistro. Obedecendo aos critérios básicos usualmente adotados no processo de modelagem, foram realizados tratamentos na base de dados, bem como uma pormenorização de todas as suas componentes e suas possíveis influências no modelo, através da técnica estatística de Análise Exploratória de Dados. Após o trabalho de entendimento da base, foram ajustados os chamados Modelos Clássicos de Regressão, utilizando critérios de seleção e bondade do ajuste, baseando-se em suposições de Normalidade e Independência do fenômeno estudado. Por fim, como extensão dos modelos clássicos, utilizaram-se Modelos Lineares Generalizados, que necessitam de premissas mais flexíveis para a sua aplicabilidade, de modo a melhorar a assertividade na previsão de novas observações. Foram eliciados também outros procedimentos de forma a melhorar este processo, como a utilização de metodologias alternativas e enriquecimento da base de dados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Matemática	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Atuariais

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