Previsão da sinistralidade em seguros de vida utilizando modelos de séries temporais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22567/rep.v13i1.961

Palavras-chave:

Seguros de Vida, Sinistralidade, Modelos de Séries Temporais

Resumo

A condição de não estaticidade dos seguros em geral se dá por se tratar de uma ciência que depende de fatores sociais e econômicos para se sustentar. O Seguro de Vida, em especial, é impactado por diversos agentes, desde políticas econômicas e culturais, até o desempenho das seguradoras quanto a oferta e demanda do seu produto e aspectos sociodemográficos que influenciam no comportamento do próprio segurado. O conhecimento sobre o risco identificado é fundamental para que a avaliação seja realista e precisa. Para garantir a solvência dessas empresas e assegurar os compromissos futuros, diversas premissas atuariais estão envolvidas no gerenciamento e precificação de riscos, como análise de frequência de sinistros, severidade, risco biométrico, análises de sensibilidade e subscrição, acompanhamento de sinistralidade, entre outras, cabendo ao atuário responsável adequar tais medidas a realidade da instituição de risco. Portanto, este trabalho tem como objetivo avaliar modelos de previsão para uma das premissas atuariais mencionadas, a saber, a sinistralidade, por meio de métodos de regressão e Box-Jenkins. Foram analisados os dados mensais disponíveis no Sistema de Estatísticas (SES) da Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), entre os anos de 2011 e 2021, das oito seguradoras com maior volume de prêmio. A capacidade de previsão dos modelos foi avaliada comparando os valores previstos com os dados reais do 1° semestre de 2022. O modelo de regressão foi o mais adequado para a previsão da sinistralidade, embora ambos os métodos tenham apresentado desempenho satisfatório.

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Publicado

2024-04-01

Como Citar

Gonçalves, J. N., & Pandolfi, A. S. (2024). Previsão da sinistralidade em seguros de vida utilizando modelos de séries temporais. REVISTA ENIAC PESQUISA, 13(1), 3–28. https://doi.org/10.22567/rep.v13i1.961

Edição

Seção

Artigos