Dissertação
Bayesian Generalized Additive Models for Car Insurance Data EVALUATED
Os veículos automóveis (carros) estão cada vez mais suscetíveis a imprevistos. Então, é do interesse do proprietário do veículo a aquisição de uma apólice de seguro, que determina o tipo de participações que serão cobertas pela seguradora automóvel. Este estudo tem como objetivo analisar de que forma o número de participações de seguro automóvel é influenciado por fatores de risco presentes nas apólices. Assim, podem-se definir perfis de risco por parte da seguradora de forma a aplicar prémios de seguro adequados e reduzir prejuízos. Para tal, recorre-se a metodologia estatística recente baseada em Modelos Aditivos Generalizados para Localização, Escala e Forma, usando estatística Bayesiana através de métodos MCMC. Este trabalho foi motivado por um conjunto de dados com informação relativa a apólices registadas em Portugal continental no período de 2011 a 2013. O conjunto de dados possui algumas especificadades, tais como a existência de valores omissos nas covariáveis e excesso de zeros na variável resposta. Nesse sentido, a substituição de valores omissos e o uso de distribuições adequadas para inflação de zeros foram explorados ao longo da análise. A etapa de seleção de modelos sugeriu quer um melhor ajustamento ao usar distribuições que acomodam excesso de zeros quer que a imputação é uma opção válida para reduzir a dispersão dos modelos. Por fim, seguiu-se a estimação de quantidades de interesse nas aplicações actuariais com base nos modelos selecionados.
outubro 28, 2019, 10:30
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