Previsão de prêmio e a ocorrência de sinistros no mercado de seguro agrícola brasileiro (2019)
- Authors:
- Autor USP: MOTA, ARTHUR AUGUSTO LULA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LES
- Subjects: PERDAS AGRÍCOLAS; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); SEGURO AGRÍCOLA
- Keywords: Prêmio
- Language: Português
- Abstract: Um dos maiores desafios do produtor agrícola é lidar com uma diversidade de riscos, sendo eles exógenos ou endógenos a sua atividade. O que estão em alcance do produtor são tratados com tecnologia, mas há ainda aqueles riscos exógenos, sobretudo ligado a acontecimentos climáticos. O seguro agrícola serve para abordar tais riscos, por meio da transferência dos custos para um agente econômico, a seguradora. O prêmio e a ocorrência de sinistros são variáveis de máxima importância para os participantes desse mercado, sendo de interesse das seguradoras a sua previsão para a possibilidade de um melhor planejamento financeiro. O presente trabalho teve por objetivo avançar nessas duas frentes: na primeira frente, o prêmio do seguro agrícola regional foi alvo de modelagem para sua predição. As séries de tempo do volume de prêmio do seguro agrícola regional foram projetadas com modelos SARIMA, Neural Network Autoregressive (NNAR), Multiple Aggregation Prediction Algorithm (MAPA), Trigonometric Box-Cox Transformation, ARMA Errors, Trend And Seasonal Components (TBATS) e o Extreme Learning Machine (ELM), além de uma variável mensal derivada do volume de subvenção anual ao prêmio do seguro agrícola. O modelo SARIMA mostrou melhor desempenho de previsão na região Sul, Centro-Oeste e Nordeste ao passo que o ELM registrou melhor previsão para a região Sudeste. Por sua vez, na segunda frente foi tratado o problema da ocorrência de sinistro, que é o evento de maior saída de dinheiro dasseguradoras. Utilizou-se os algoritmos Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e k-Nearest Neighbors (k-NN) para o treinamento e teste de uma base de dados contendo mais de 70 mil contratos de seguro agrícola. Com o objetivo de projeção da ocorrência de sinistro no contrato, o método RF mostrou a melhor performance em termos de redução do Erro Quadrático Médio (MSE), tanto durante o treinamento quanto no conjunto de teste, sendo que o último contém exclusivamente os contratos do ano de 2017
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2019
- Data da defesa: 01.10.2019
-
ABNT
MOTA, Arthur Augusto Lula. Previsão de prêmio e a ocorrência de sinistros no mercado de seguro agrícola brasileiro. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-19112019-181327/. Acesso em: 20 mar. 2026. -
APA
Mota, A. A. L. (2019). Previsão de prêmio e a ocorrência de sinistros no mercado de seguro agrícola brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-19112019-181327/ -
NLM
Mota AAL. Previsão de prêmio e a ocorrência de sinistros no mercado de seguro agrícola brasileiro [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-19112019-181327/ -
Vancouver
Mota AAL. Previsão de prêmio e a ocorrência de sinistros no mercado de seguro agrícola brasileiro [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-19112019-181327/
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