
Previsão da sinistralidade em seguros de vida utilizando modelos de séries temporais
2024; Faculdade de Tecnologia Eniac; Volume: 13; Issue: 1 Linguagem: Português
10.22567/rep.v13i1.961
ISSN2316-2341
AutoresJussiane Nader Gonçalves, Amanda Santos Pandolfi,
Tópico(s)Food Safety and Hygiene
ResumoA 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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