Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, Ana Margarida Coelho
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/8405
Resumo: Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
id RCAP_26b3b464f2be955c5435412181dc516e
oai_identifier_str oai:run.unl.pt:10362/8405
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador portuguêsProvisões para sinistrosmodelos determinísticosmodelos estocásticosChain LadderThomas MackDissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de InformaçãoAs empresas de seguros transferem para si responsabilidades dos seus clientes, mediante o recebimento de um prémio. Não existe certezas sobre a ocorrência de custos associados, nem sobre a sua gravidade, pelo que a empresa, para o cálculo do valor deste prémio, tem de acautelar uma estimativa baseada na probabilidade de acontecimentos, para além de assegurar a sua margem de lucro. Para garantir o cumprimento das responsabilidades futuras assumidas perante os segurados, as empresas de seguros devem igualmente constituir e manter provisões técnicas adequadas. Esta é uma das grandes preocupações na gestão de uma seguradora porque a não constituição de provisões suficientes pode comprometer a solvência da mesma. De todas as provisões técnicas existentes, destacam-se, pela sua importância, especialmente no ramo não vida, as provisões para sinistros. A presente dissertação tem como principal objectivo analisar os montantes das provisões para sinistros, dos ramos não vida, com maior impacto no mercado segurador português (automóvel e acidentes de trabalho), divulgados pelo Instituto de Seguros de Portugal, no relatório da actividade seguradora em Portugal, do ano 2009. Existem várias metodologias para a estimação das provisões para sinistros, no entanto, é cada vez mais usual recorrer-se a métodos estatísticos de previsão, baseados na experiência passada. Neste trabalho foram utilizados, para a determinação das provisões para sinistros do ramo automóvel e do ramo acidentes de trabalho, o método determinístico Chain Ladder e o modelo estocástico Thomas Mack, para no final, efectuar-se a comparação dos resultados obtidos através destes modelos com os divulgados no Instituto de Seguros de Portugal.Guerreiro, Gracinda Rita DiogoAfonso, Maria de Lourdes BelchiorRUNAlves, Ana Margarida Coelho2012-12-26T17:34:30Z2012-03-142012-03-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/8405porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:41:00Zoai:run.unl.pt:10362/8405Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:18:10.724680Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
title Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
spellingShingle Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
Alves, Ana Margarida Coelho
Provisões para sinistros
modelos determinísticos
modelos estocásticos
Chain Ladder
Thomas Mack
title_short Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
title_full Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
title_fullStr Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
title_full_unstemmed Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
title_sort Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português
author Alves, Ana Margarida Coelho
author_facet Alves, Ana Margarida Coelho
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Guerreiro, Gracinda Rita Diogo
Afonso, Maria de Lourdes Belchior
RUN
dc.contributor.author.fl_str_mv Alves, Ana Margarida Coelho
dc.subject.por.fl_str_mv Provisões para sinistros
modelos determinísticos
modelos estocásticos
Chain Ladder
Thomas Mack
topic Provisões para sinistros
modelos determinísticos
modelos estocásticos
Chain Ladder
Thomas Mack
description Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-12-26T17:34:30Z
2012-03-14
2012-03-14T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10362/8405
url http://hdl.handle.net/10362/8405
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137827847405568