Modelos Probabilísticos de Severidade para Grandes Perdas
Este artigo é um estudo de caso que consiste em avaliar modelos probabilísticos de severidade para grandes sinistros retidos por uma determinada Companhia de resseguros, além de explorar o impacto do mau dimensionamento destas estimativas sob a ótica de precificação, visto que ao se estabelecer preç...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
2016-05-01
|
| Series: | Revista Eletrônica do Departamento de Ciências Contábeis & Departamento de Atuária e Métodos Quantitativos |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.pucsp.br/index.php/redeca/article/view/27898 |
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|---|---|
| author | Angélica Dias Roa Renaldo Antonio Gonsalves |
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| description | Este artigo é um estudo de caso que consiste em avaliar modelos probabilísticos de severidade para grandes sinistros retidos por uma determinada Companhia de resseguros, além de explorar o impacto do mau dimensionamento destas estimativas sob a ótica de precificação, visto que ao se estabelecer preços incorretos a Companhia pode se tornar insolvente e/ou ineficiente perante o mercado segurador. Esta avaliação é de extrema importância para a Seguradora/Resseguradora, pois permitirá estar em conformidade com as normas de solvência impostas pelo órgão regulador (SUSEP), assim como obter vantagens frente aos concorrentes no momento da precificação de seus contratos e possibilitar a otimização de recursos financeiros. Para tanto, utilizou-se informações referentes aos ramos SUSEP 0167 (Riscos de Engenharia) e 0351 (Responsabilidade Civil Geral), os quais são alvos de operacionalização do Ressegurador em questão. A escolha dos modelos probabilísticos, os quais são objeto desta análise, foi realizada a partir de distribuições estatísticas teóricas disseminadas na literatura com ênfase nas características dos sinistros observados. Os parâmetros dos modelos propostos foram obtidos utilizando o método estatístico de estimação denominado máxima verossimilhança e a avaliação dos parâmetros obtidos foi feita através do método estatístico não paramétrico denominado Kolmogorov Smirnov. A partir das análises efetuadas neste projeto, pôde-se concluir que não existe um único modelo probabilístico que seja adequado para ajustar as grandes perdas, sendo fundamental os Seguradores e Resseguradores analisarem os sinistros avisados levando-se em consideração as características de cada ramo de negócio e, desta forma, aprimorar seus processos de precificação de modo eficiente |
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| publishDate | 2016-05-01 |
| publisher | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo |
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| series | Revista Eletrônica do Departamento de Ciências Contábeis & Departamento de Atuária e Métodos Quantitativos |
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