<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Análise bayesiana para dados de reserva através de modelos ANOVA e ANCOVA com erros t-student

dc.contributor.advisorSilva, Ralph dos Santos
dc.contributor.referee1Alves, Mariane Branco
dc.contributor.referee2Ferreira, Paulo Pereira
dc.creatorAmorim, Caroline Rocha Nery
dc.date.accessioned2018-08-30T14:40:42Z
dc.date.available2026-05-16T03:04:10Z
dc.date.issued2015-10-28
dc.description.resumoPrevisão das indenizações futuras para o cálculo da reserva utilizando os modelos ANOVA e ANCOVA para completar o triângulo de Run-Off. Para fazer essa previsão, aplicaremos Inferência Bayesiana através do programa OpenBUGS. Nele, os modelos serão executados para erros normais e t-Student com diversos graus de liberdade previamente fixados. Para fazer tal estudo, selecionamos os dados do artigo “Robust bayesian analysis of loss reserves data using the generalized t-distribuition” de Chan, J. S. K., Choy, S. T. B, e Markov, U.E. (2008) que são os valores das indenizações pagas entre 1978 e 1995 de uma seguradora. Compararemos os modelos entre si através do DIC e com o modelo Chain Ladder, que é popularmente utilizado.pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/4765
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Matemáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise de covariânciapt_BR
dc.subjectSegurospt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAISpt_BR
dc.titleAnálise bayesiana para dados de reserva através de modelos ANOVA e ANCOVA com erros t-studentpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
Projeto final - Caroline Rocha Nery Amorim-min.pdf
Tamanho:
404,82 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:

Pacote de licença

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1,81 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: