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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20116
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Gestão de Risco sob a Ótica Fuzzy em Modelo Multivariado |
Título(s) alternativo(s): | Risk Management from the Fuzzy Perspective in a Multivariate Model |
Autor: | Sá, Felipe de Oliveira |
Primeiro orientador: | Lanzillotti, Regina Serrão |
Primeiro membro da banca: | Arenas, Zochil González |
Segundo membro da banca: | Oliveira, Fernando Moraes de |
Terceiro membro da banca: | Silva, Ana Paula da |
Resumo: | O setor de seguro é de grande importância para o mercado nacional e tem papel altamente relevante no desenvolvimento e geração de renda no país. Atualmente, o mercado de seguros brasileiro continua se desenvolvendo de maneira consistente, sendo responsável por expressiva parcela do PIB (Produto Interno Bruto) e com expectativa de crescimento, considerando que ainda nos encontramos abaixo dos níveis observados em economias mais desenvolvidas. Esse nicho no Brasil corresponde ao ramo de automóveis, um dos mais expressivos, sendo que as seguradoras são responsáveis pelo retorno do patrimônio, impondo as instituições seguradoras a aperfeiçoarem a forma de precificação de seguro. Diante de um contexto de mercado segurador altamente competitivo e ágil, propõe um Modelo Multivariado Logístico Fuzzy para classificar o risco em cinco grupos: baixíssimo, baixo, médio, alto e altíssimo. Esta opção propicia a possibilidade para visão gerencial e eficiente referente precificação de seguros de automóveis, considerando as incertezas e subjetividades do mercado consumidor. Este modelo caracteriza-se em proporcionar uma solução dinâmica compatível com a velocidade das alterações legislativas que sofrem as apólices e da eficacia ao tratamento computacional da massa de informações de magnitude expressiva. O modelo proposto de classificação de risco adapta-se a mudanças, distinguindo-se da classificação inerente aos modelos que estão sendo utilizados nas instituições de seguro |
Abstract: | The insurance industry is a very important sector for the national economy and plays an important role in the development and generation of income in Brazil. The domestic insurance market keeps expanding and currently accounts for a significant portion of the national Gross domestic product (GDP). With high growth expectations it has the potential to account for an even larger part of the GDP just like in countries with stronger, more developed economies. Due to theft and property damage the automobile sector is the most important part of the domestic insurance market which forces the insurance companies to continuously develop their pricing strategies. Based in a highly competitive and agile automobile market, this paper proposes a Fuzzy Multivariate Logistic Model for risk management that offers categorization into five risk groups: very low risk, low risk, medium risk, high risk and very high risk. This enables an efficient and manageable pricing strategy that considers the uncertainties and subjectivities of the real world. The model is flexible and efficient thus able to handle policy changes as well as process large amount of data while taking into account the limitations, subjectivities and uncertainties associated with the automobile sector. It provides quick, real-time risk classification and thus differentiates from the static classifications offered by the standard models within the insurance sector. |
Palavras-chave: | Lógica difusa Inteligência computacional Seguros de automóveis Lógica Fuzzy Aprendizado de máquina Seguro de automóveis Risco Fuzzy logic Machine learning Auto insurance Risk |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UERJ |
Departamento: | Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais |
Citação: | SÁ, Felipe de Oliveira. Gestão de Risco sob a Ótica Fuzzy em Modelo Multivariado. 2021. 47 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Computacionais) – Instituto de Matemática e Estatística, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021 . |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20116 |
Data de defesa: | 21-Jul-2021 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Ciências Computacionais |
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