Método de cálculo de reajuste por variação de custos para contratos de planos de saúde suplementar a partir da teoria da credibilidade

• Autor(a) principal: Dias, Monize Marques de Oliveira
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/204653
• topic: Planos de saúde; Precificação; Ciências atuariais; Costs Prediction; Adjustment; Credibility Theory; Health Insurance; Actuarial Science

A estimação do percentual de reajuste por variação de custos em contratos de planos de saúde suplementar ainda é um processo subjetivo no meio atuarial. Ainda, a análise da sinistralidade, normalmente utilizada como ferramenta nesse processo, pode gerar uma conclusão viesada, dado a assimetria na distribuição probabilística dos dados de custo assistencial desse setor. Este estudo objetivou implementar um método, para cálculo do reajuste adequado, a partir da Teoria de Credibilidade, com base na sinistralidade estimada pelo método. O método proposto dividese em 3 partes: predição do custo, a partir do modelo de regressão GLM, cálculo do fator de credibilidade e estimação do reajuste, a partir da adaptação da formulação de precificação da Teoria da Credibilidade. Na modelagem, foram utilizados dados de 69 contratos de determinada operadora, que totalizaram 59.873 beneficiários em 2017. Para validação do método proposto, utilizou-se os dados do ano de 2018, verificando-se se o percentual estimado resultaria em uma sinistralidade esperada de 70%. Considerando-se um cenário com percentual de reajuste não negativo, a sinistralidade média por contrato, caso os reajustes estimados tivessem sido aplicados, seria de 73%, que é, aproximadamente, 5 pontos percentuais abaixo da sinistralidade real observada, permitindo concluir que o método proposto demonstrou-se adequado. Apesar disso, ressalta-se que o método pode não se ajustar corretamente a dados de outras operadoras. Isso deve-se, principalmente, a alta variabilidade, imprevisibilidade e assimetria observado nesse setor.