Ocorrência de sinistros em veículos no sul de Minas Gerais: uma abordagem via modelos de classificação

Com as mudanças nos padrões de risco, novos produtos de seguros são disponibilizados no mercado, atendendo as demandas do consumidor. Consequentemente, os modelos de precificação são reestruturados de modo a gerenciar os níveis de risco e estabelecer prêmios que mantenham o bem estar atuarial, aloca...

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Main Authors: Luiz Otávio de Oliveira Pala, Marcela de Marillac Carvalho, Paulo Henrique Sales Guimarães, Thelma Sáfadi
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Estadual de Londrina 2020-06-01
Series:Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas
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spelling doaj.art-4d7e8acf910d45209ee8fc7634f197752022-12-21T22:44:26ZengUniversidade Estadual de LondrinaSemina: Ciências Exatas e Tecnológicas1676-54511679-03752020-06-01411798610.5433/1679-0375.2020v41n1p7920118Ocorrência de sinistros em veículos no sul de Minas Gerais: uma abordagem via modelos de classificaçãoLuiz Otávio de Oliveira Pala0Marcela de Marillac Carvalho1Paulo Henrique Sales Guimarães2Thelma Sáfadi3Universidade Federal de LavrasUniversidade Federal de LavrasUniversidade Federal de LavrasUniversidade Federal de LavrasCom as mudanças nos padrões de risco, novos produtos de seguros são disponibilizados no mercado, atendendo as demandas do consumidor. Consequentemente, os modelos de precificação são reestruturados de modo a gerenciar os níveis de risco e estabelecer prêmios que mantenham o bem estar atuarial, alocando apólices em carteiras através de modelos de classificação e clusterização. Este trabalho analisou o desempenho dos modelos logístico e Random forests na classificação de ocorrências de sinistros do tipo colisão por perda total no sul de Minas Gerais utilizando amostras de treino originais e artificiais via método de reamostragem ROSE. Considera-se a perda total de um veículo quando os custos de reparos do sinistro de um mesmo evento superarem um percentual estabelecido contratualmente. Como resultado, obteve-se que os modelos com amostra artificial apresentaram resultados de acurácia superiores aos demais, indicando a melhoria nas taxas de acurácia através de métodos de reamostragem durante o treino.http://www.uel.br/revistas/uel/index.php/semexatas/article/view/39534random forestrandom over sampling examplesregressão logística.
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