CCET - TCC - Ciências Atuariais
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TCC Aplicação de Machine Learning em seguros de autos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-09-10) Farias, Tadeu Amorim; Jesus, Jordana Cristina de; Nunes, Marcus Alexandre; 0000-0002-9956-4644; http://lattes.cnpq.br/2698100541879707; 0000-0003-1021-1787; http://lattes.cnpq.br/9522344427259741; 0000-0003-0365-0116; http://lattes.cnpq.br/9436244094516465; Freire, Flávio Henrique Miranda de Araújo; 0000-0002-7416-9947; http://lattes.cnpq.br/7623751650258443O presente trabalho tem por objetivo precificar o valor do prêmio de seguro de uma associação de proteção veicular utilizando a abordagem de Machine Learning através dos algoritmos de Random Forest, Bootstrap aggregating com a aplicação da regressão por Random Forest. As principais métricas de avaliação dos resultados da aplicação da regressão por Random Forest foram o RSME, MAE e análises gráficas, também foram empregadas as técnicas de transformação dos dados e Análises de Componentes Principais, PCA. Duas variáveis respostas foram utilizadas para dois modelos diferentes, a primeira foi a variável referente a ocorrência de sinistros, que resulta na importância média das variáveis preditoras quanto a frequência de sinistros e a segunda foi variável referente a indenização dos sinistros, seu resultado trás importância média das variáveis preditoras quanto a severidade dos sinistros. O método de precificação da sinistralidade esperada foi utilizado para obtenção do valor do prêmio de risco coletivo e para o prêmio puro coletivo, o prêmio puro coletivo foi utilizado como parâmetro para o cálculo do prêmio puro individual anual, foi calculado o prêmio individual anual para cada risco a partir da importância das variáveis de risco obtidas pelo método de regressão por Random Forest e de posse desses valores, calculamos o prêmio individual anual para perfis diferentes com o mesmo valor da importância segurada, assim, foi possível fazer uma avaliação do método aplicado.TCC Probabilidades de transição para medir a dinâmica entre os estados conjugais da população brasileira: uma avaliação para 2019 por regiões do Brasil(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-08) Lima, Ana Paula Dionízio; Freire, Flávio Henrique Miranda de Araújo; 0000-0002-7416-9947; http://lattes.cnpq.br/7623751650258443; http://lattes.cnpq.br/1076640970600123; Aguirre, Moisés Alberto Calle; http://lattes.cnpq.br/0743856406326460O Brasil é um país de dimensões continentais, e os dados de uma região nem sempre reflete na outra. Esta pesquisa tentou mapear as diferenças entre os estados conjugais em cada região do Brasil. O presente trabalho busca calcular as probabilidades de transição para regiões brasileiras por sexo e idade no ano de 2019. Atualmente, a preocupação em entender as mudanças demográficas ocorridas no Brasil e no mundo instauram questionamentos de como o comportamento conjugal das pessoas influenciam nas taxas de fecundidade, mortalidade e migração. Deste modo, o objetivo é analisar as transições entre os estados conjugais classificados por sexo e idade da população brasileira por região para o ano de 2019 utilizando tábuas de multiestado. A tábua de vida "multiestado" é um método eficaz para analisar o efeito do casamento porque permite rastrear uma coorte (real ou hipotética) expostos a um conjunto de taxas de casamento, divórcio, viuvez e mortalidade por estado conjugal. Desta forma, esta metodologia é uma ferramenta capaz de sintetizar a dinâmica do casamento pois fornece um esquema detalhado para analisar tendências e diferenças na formação e dissolução da família. Por fim, chega-se à conclusão que dentro do mesmo país, os dados variam muito entre eles.