Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Ana Isabel Victor de
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/2100
Resumo: Mestrado em Ciências Actuariais
id RCAP_93847d30d7c946c19dea7a5357839a5d
oai_identifier_str oai:www.repository.utl.pt:10400.5/2100
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Modelos Estocásticos em Provisões para SinistrosProvisões para sinistrosmodelos estocásticosbootstrapMarkov chain Monte Carlocaudaerro de previsãoopinião do actuárioLoss reservingstochastic modelsbootstrapMarkov chain Monte Carlotail factorprediction errorexpert opinionMestrado em Ciências ActuariaisNo sector segurador as provisões para sinistros têm extrema importância. Assegurar que estas reflectem as responsabilidades da companhia é tarefa árdua, sobretudo pela escassez e qualidade dos dados disponíveis. O presente trabalho tem como objectivo principal abordar metodologias utilizadas para obter a melhor estimativa das reservas e respectiva variabilidade com um elevado grau de confiança. Será dada especial atenção a conjuntos de dados que apresentem bastantes sinistros por encerrar à data da análise, assim como, quando estamos perante a quebra de estrutura dos dados. Para tal, são utilizados modelos estocásticos, nomeadamente o Modelo de Mack, os modelos lineares generalizados e os modelos bayesianos, conjuntamente com as técnicas de reamostragem de bootstrap e Markov chain Monte Carlo, esta sob a forma do algoritmo de Gibbs. A utilização do parâmetro de escala variável, o cálculo do erro de previsão quando é modelada a cauda e a escolha das priors, como forma de incorporação da opinião do actuário, são também alvo do trabalho desenvolvido.In the insurance business, loss reserving is of the most importance. To guarantee that the estimation of adequate reserves is done in a way that reflects the insurer's liabilities is a hard goal to achieve, mainly because of scarce available data and also data quality. The present study has as main goal to present methods to obtain the best estimate for loss reserving as well as estimating it's variability with high certainty level. Special attention will be given to long-tail line of business and data breaking structure. To accomplish this it will be used stochastic models, namely Mack's model, models in a generalized linear model context as well as models in a Bayesian framework, together with bootstrap simulation method and Markov chain Monte Carlo, under the Gibbs sampler. The use of the dispersion parameter, the prediction error when a tail factor is used and the choice of the priors distribution, as a way of incorporating the expert opinion, will be another aim of this study.Instituto Superior de Economia e GestãoSantos, Jeferino Manuel dosRepositório da Universidade de LisboaCarvalho, Ana Isabel Victor de2010-06-07T10:30:17Z2010-042010-04-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/2100porCarvalho, Ana Isabel Victor de. 2010. "Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestãoinfo: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:RCAAP2023-03-06T14:33:20Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/2100Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:50:10.781943Repositório 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 Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
title Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
spellingShingle Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
Carvalho, Ana Isabel Victor de
Provisões para sinistros
modelos estocásticos
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
cauda
erro de previsão
opinião do actuário
Loss reserving
stochastic models
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
tail factor
prediction error
expert opinion
title_short Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
title_full Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
title_fullStr Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
title_full_unstemmed Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
title_sort Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros
author Carvalho, Ana Isabel Victor de
author_facet Carvalho, Ana Isabel Victor de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Santos, Jeferino Manuel dos
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Carvalho, Ana Isabel Victor de
dc.subject.por.fl_str_mv Provisões para sinistros
modelos estocásticos
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
cauda
erro de previsão
opinião do actuário
Loss reserving
stochastic models
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
tail factor
prediction error
expert opinion
topic Provisões para sinistros
modelos estocásticos
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
cauda
erro de previsão
opinião do actuário
Loss reserving
stochastic models
bootstrap
Markov chain Monte Carlo
tail factor
prediction error
expert opinion
description Mestrado em Ciências Actuariais
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-06-07T10:30:17Z
2010-04
2010-04-01T00:00:00Z
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/10400.5/2100
url http://hdl.handle.net/10400.5/2100
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Carvalho, Ana Isabel Victor de. 2010. "Modelos Estocásticos em Provisões para Sinistros". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão
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.publisher.none.fl_str_mv Instituto Superior de Economia e Gestão
publisher.none.fl_str_mv Instituto Superior de Economia e Gestão
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_ 1799130976253640704

Registros relacionados