Aluno: Johannes Meindersma
Resumo
Este trabalho propõe novos métodos para inferir a competitividade das apólices de seguro automóvel quando a informação disponível sobre preços é limitada. Funcionalidades do espaço dos espaços são utilizadas para filtrar o ruído das observações, introduzindo dependências temporais para a transição entre seguradoras ou para conversão. Foram recolhidos dados sobre transições entre companhias de seguros no mercado português para estimar as probabilidades de transição entre seguradoras. O modelo binomial oculto de Markov mostrou-se algo limitado ao pressupor um espaço de estados discreto. O filtro de Kalman foi mais bem sucedido na remoção do ruído das observações. O filtro de Kalman proporcionou resultados intuitivos que são interpretáveis mesmo para um público não técnico. Também se utilizaram dados de conversão para inferir estimativas semanais de alteração de competitividade. Propusemos modelos de regressão penalizada em que o tempo é incluído como uma estrutura de passeio aleatório. O modelo utiliza ponderadores de credibilidade para combinar alterações em cada segmento com as alterações da carteira. A estrutura hierárquica do modelo produz estimativas para as alterações de competitividade que são mais interpretáveis do que as dos modelos lineares generalizados, onde o tempo é incluído como uma variável categórica. Além disso, o método proposto supera os modelos lineares generalizados em termos de desempenho preditivo. Ambos os métodos podem servir como uma ferramenta para apoiar o processo de tomada de decisão sobre preços por parte das seguradoras, quando a disponibilidade de informação fiável sobre preços é limitada.
Trabalho final de Mestrado