Modelos De Poisson Inflada De Zeros E Binomial Negativa Inflada De Zeros Na Previsão De Sinistro De Automóveis

Abstract

<p>As seguradoras estão constantemente aprimorando seus modelos de sinistralidade para obter preços mais competitivos. A distribuição de probabilidade dos sinistros possui alta frequência no valor zero, possibilitando o ajuste das distribuições Poisson Inflada de Zeros (ZIP) e Binomial Negativa Inflada de Zeros (ZINB). O objetivo do trabalho é preencher duas lacunas da literatura em relação a estes modelos: verificar se fatores humanos e externos afetam o número de sinistros e estimar tanto a probabilidade de ocorrência do sinistro quanto o número de sinistros por meio do ajuste de modelos ZIP e ZINB para o número de sinistros das carteiras de seguro de automóveis. A base de dados foi extraída do sistema AUTOSEG, da SUSEP, e as variáveis sexo, estado de residência e idade do condutor, categoria tarifária e ano do modelo do automóvel, número de expostos e importância segurada média foram significativas nos modelos ajustados a um nível de 10%. O modelo de ZIP apresentou erro quadrático médio menor que os modelos ZINB, Poisson e Binomial Negativa. </p>

Predição de sinistros agrícolas: uma abordagem comparativa utilizando aprendizagem de máquina

“…Na literatura nacional também há predominância no ramo automotivo, com Zaniboni & Montini (2015) focando na estimação da probabilidade de ocorrência do sinistro e do número de sinistros, utilizando as distribuições Poisson Inflada de Zeros (ZIP) e Binomial Negativa Inflada de Zeros (ZINB), motivados pela alta frequência de 0 na distribuição de probabilidade de sinistros. As variáveis utilizadas se aproximam dos estudos internacionais com destaque para características do motorista e do carro, estado de residência, número de expostos e importância segurada.…”