Trabalho Final de Mestrado
| Ano Lectivo: | 2019/2020 |
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| Aluno: | ANA BEATRIZ MARQUES CABRAL VALENTE (46851) |
| Mestrado: | Actuarial Science |
| Tipo: | Estágio |
| Título do Trabalho Final de Mestrado: | Health Insurance Pricing with Generalized Linear Models |
| Sub Título: | |
| Comentário: | - |
| Instituição: | - |
| Homologação: | Dia 05/12/2020 às 12:49 por NUNO JOÃO DE OLIVEIRA VALÉRIO |
Resumo
Os Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são amplamente utilizados na precificação de seguros do ramo Não Vida. O prémio cobrado pela seguradora é calculado com base em uma tarifa. A abordagem clássica para estimar o prémio é feita assumindo a independência entre o número de sinistros e o seu custo. A partir desta independência, a frequência e a severidade dos sinistros são estimados através de GLMs separados e a tarifa é obtida combinando os dois modelos.
O presente relatório fornece uma breve introdução sobre a metodologia e descreve como preparámos os dados antes da aplicação do GLM. Os modelos obtidos para os Tratamentos e Consultas de Estomatologia, uma das muitas coberturas que podem ser incluídas numa apólice de Seguro Saúde, são analisados neste relatório. O software SAS foi utilizado para construir as bases de dados e para organizar adequadamente a informação e o software R foi utilizado para o processo de modelagem. Uma vez estimados os modelos, o prémio puro foi calculado e a tarifa, para a cobertura mencionada, foi construída.
Por fim, comparámos os resultados obtidos em R com as conclusões obtidas pelos meus colegas, utilizando o software implementado pela empresa. Concluímos que ambos os modelos não são significativamente diferentes, apesar de apresentarem algumas distinções estruturais.
(Português)
Generalized Linear Models (GLMs) are being broadly used in the Non-Life Insurance Pricing. The premium charged by the insurance company is calculated based on a tariff. The most standard procedure to estimate the pure premium is by assuming that the claim counts and claim amounts are independent. From this independence, the claim frequency and severity can be forecasted by distinct GLMs and the Tariff is obtained by combining both models.
The present report gives a brief introduction on the methodology and describes how we prepared the data prior to the GLM application. The models obtained for the Stomatology Treatments and Appointments, one of the many coverages that can be included in a Health Insurance policy, are analyzed in this report. The SAS software was used to construct the datasets and to properly organize the data and R was the software used for the modelling process. Once the models were estimated, the pure premium was calculated and a tariff for the mentioned coverage was constructed.
Finally, we compared the results obtained by modelling the coverage in R with the output obtained by my colleagues, using the software implemented by the company. We conclude that both models are not significantly different, despite having some structural distinctions. (Inglês)
Palavras-chave
Seguro de Saúde, Precificação de Seguros, Tarifa, Modelo Linear Generalizado, Frequência de Sinistros, Severidade de Sinistros (Português)
Health Insurance, Insurance Pricing, Tariff, Generalized Linear Models, Claim Frequency, Claim Severity (Inglês)
Resumo Alargado
O Resumo Alargado ainda não foi submetido.
Data da Prova Pública
| Data da Prova Pública: | 07-01-2021 10:00 |
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