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Título: Metodologias de pricing aplicadas ao ramo dos seguros não vida : uma análise baseada na estatística experimental, análise de risco e Value Based Pricing
Autor: Azevedo, Filipe Charters de
Orientador: Oliveira, Teresa
Oliveira, Amílcar
Palavras-chave: Estatística
Métodos estatísticos
Análise estatística
Risco
Determinação de preços (seguros não vida)
Modelos lineares generalizados
Análise conjunta
Regressão Box-Cox
Pricing (insurance non-life)
Generalized linear models
Box-Cox regression
Seemingly unrelated regression
Conjoint analysis
Data de Defesa: 2015
Citação: Azevedo, Filipe Charters de - Metodologias de pricing aplicadas ao ramo dos seguros não vida [Em linha] : uma análise baseada na estatística experimental, análise de risco e Value Based Pricing. [S.l.] : [s.n.], 2015. 196 p.
Resumo: Uma companhia de seguros baseia o seu modelo de produção no valor de uma matéria-prima cujo custo é desconhecido no momento de produção. De uma forma mais directa: uma companhia “compra” sinistros e “vende” segurança – se uma companhia compra os sinistros a um baixo preço então ganha dinheiro; se compra “caro” então perde dinheiro. Na cadeia de valor, uma companhia pode contar com a lei dos grandes números que mitiga a volatilidade e a incerteza de mercado – confere segurança na média. Pretende-se, com este projecto, fornecer uma base de trabalho geral para desenhar os preços de seguros não-vida que leve em linha de conta: o risco; o comportamento da concorrência; e a elasticidade do clientes. Os objectivos do projecto foram conseguidos. Assim, é apresentada uma abordagem de análise de risco com Modelos Lineares Generalizados – tendo sido dado especial destaque às regressões Poisson, gama e Tweedie, sendo nesta última estudada a definição do parâmetro 𝑝 através da maximização da evolução da função verosimilhança. Seguidamente, estuda-se o apuramento das tarifas da concorrência com recurso a desenho ortogonal, Regressões Aparentemente Não Relacionadas com correcção de ponto de massa. A avaliação da elasticidade dos clientes através de Análise Conjunta é estudada em seguida tendo em conta a oferta da concorrência. Por fim, e através de uma abordagem de optimização tendo em conta os princípios de Stackelberg é efectuada usando todos os resultados anteriores. No final, para cada micro mercado (célula tarifária) é apresentado o preço óptimo (i.e. maximizador de receita ou de lucro) a definir por uma seguradora, tendo em conta os custos, a oferta das congéneres e a elasticidade dos consumidores. São apresentados casos práticos reais com bases de contexto segurador.
An insurance company bases its production model in a raw material whose cost is unknown at the time of production. In a more direct way: a company "buys" claims and "sell" security - if a company buys claims at low price then the insurer makes money; buying "expensive" then loses money. In the value chain, a company can rely on the law of large numbers that mitigates volatility and market uncertainty - provides security on average. It is intended with this project to provide a general approach to draw the prices of non-life insurance that takes into account: risk/cost; competitive performance; and the elasticity of the customers. The project objectives were achieved. So, a risk analysis approach with Generalized Linear Models is presented – we give special emphasis to Poisson, gamma and Tweedie regressions, where in this last the definition of the parameter 𝑝 was study and a solution is given by maximizing the evolution of the likelihood function. Next, we study the competition clearance problem using the orthogonal design, Seemingly Unrelated Regressions with mass point correction. An evaluation approach to customer elasticity subject to market environment through Conjoint Analysis is also presented. Finally, and through Stackelberg principals, an optimizing approach was conducted using all the outputs of the previous analysis. At the end, for each micro market (tariff cell) an optimal price (i.e. revenue and profit maximizing prices) is presented subjected to cost, competitive set and client elasticity behaviour. There are actual case studies with insurance context data bases.
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/4570
Aparece nas colecções:Mestrado em Estatística, Matemática e Computação / Master's Degree in Statistics, Mathematics and Computation - TMEMC

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