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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37925Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Oliveira, Marcio Vaz de | - |
| dc.date.accessioned | 2026-04-22T16:17:59Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-22T16:17:59Z | - |
| dc.date.issued | 2026-03-24 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37925 | - |
| dc.description.abstract | This study investigates which observable factors in the insurance market explain the dynamics of loss ratios in line 0351 – General Liability Insurance – in Brazil. The empirical analysis is based on monthly data reported by insurance companies to the Brazilian insurance regulator (SUSEP), covering the period from November 2016 to May 2025. Initially, a SARIMA time series model was estimated in order to identify temporal and seasonal patterns in market loss ratios. Subsequently, a vector autoregressive (VAR) model was applied to examine the interaction between loss ratios and variables representing the operational structure of insurance companies. In addition, generalized linear models (GLM) were estimated under different distributions from the exponential family. The Tweedie distribution provided the best fit according to the Akaike Information Criterion (AIC). A clustering algorithm was also employed to identify distinct segments among insurers operating in the market. The results indicate that loss ratios exhibit temporal persistence and are associated with variables such as risk retention, participation in technical reserves, and market premium share. The findings suggest that the dynamics of loss ratios in the analyzed line can be explained by observable factors related to insurers’ operational structure and market conditions | pt_BR |
| dc.description.provenance | Submitted by Maria Erika (maria.erika@academico.ufpb.br) on 2026-04-14T16:51:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) MVO14042026.pdf: 1662523 bytes, checksum: f5a035c53a7c3ff1572044b18e5c8a3e (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Approved for entry into archive by André Domingos da Silva (andredomingos@ccsa.ufpb.br) on 2026-04-22T16:17:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) MVO14042026.pdf: 1662523 bytes, checksum: f5a035c53a7c3ff1572044b18e5c8a3e (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2026-04-22T16:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) MVO14042026.pdf: 1662523 bytes, checksum: f5a035c53a7c3ff1572044b18e5c8a3e (MD5) Previous issue date: 2026-03-24 | en |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal da Paraíba | pt_BR |
| dc.rights | Acesso aberto | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Seguros de responsabilidade civil | pt_BR |
| dc.subject | Séries temporais | pt_BR |
| dc.subject | Modelos lineares generalizados | pt_BR |
| dc.subject | Mercado segurador | pt_BR |
| dc.title | A sinistralidade no seguro de responsabilidade civil geral | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Duarte, Filipe Coelho de Lima | - |
| dc.description.resumo | Este trabalho investiga quais fatores observáveis do mercado segurador explicam a dinâmica da sinistralidade no ramo 0351 – Seguro de Responsabilidade Civil Geral – no Brasil. A análise foi conduzida a partir de dados mensais reportados pelas seguradoras à Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), abrangendo o período de novembro de 2016 a maio de 2025. Inicialmente, foi realizada modelagem de séries temporais por meio de modelo SARIMA, com o objetivo de identificar padrões temporais e sazonais na sinistralidade do mercado. Em seguida, foi estimado um modelo vetorial autorregressivo (VAR) para examinar a interação entre a sinistralidade e variáveis representativas da estrutura operacional das seguradoras. Complementarmente, foram estimados modelos lineares generalizados (GLM) sob diferentes distribuições da família exponencial, sendo selecionado o modelo com distribuição Tweedie com base no critério de informação AIC. Também foi aplicada técnica de agrupamento para identificar segmentos distintos entre as seguradoras do mercado. Os resultados indicam que a sinistralidade apresenta persistência temporal e está associada a variáveis como retenção de riscos, participação em provisões técnicas e participação no prêmio do mercado. Conclui-se que a dinâmica da sinistralidade no ramo analisado pode ser explicada por fatores observáveis relacionados à estrutura operacional das seguradoras e às condições do mercado segurador. | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Ciências Sociais Aplicadas | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPB | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | CCSA - TCC - Ciências Atuariais | |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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