Prevendo o Risco de Mortalidade para Seguro de Vida no Reino Unido

Prever o risco de Mortalidade é super importante pra empresas de seguro de vida. Elas precisam saber qual a probabilidade de que as pessoas morram dentro de um certo período. Isso ajuda a definir quanto cobrar pelos seguros e a gerenciar o risco geral. Mas fazer previsões precisas pode ser complicado, especialmente quando não tem dados suficientes pra certos grupos. Esse é um grande problema pra quem tá tentando criar planos de seguro confiáveis.

#Problemas com a Disponibilidade de Dados

Eventos de mortalidade são raros. Isso significa que demora pra reunir dados suficientes, dificultando a vida dos seguradores em construir Modelos preditivos sólidos. Quando as seguradoras não têm bons dados, elas podem acabar fazendo avaliações de risco erradas, resultando em estratégias de preço ruins. Isso pode prejudicar os negócios, tornando mais difícil ser lucrativo e oferecer preços acessíveis pros clientes.

#Uma Solução: Transferência de Aprendizado

Uma abordagem promissora pra lidar com esses desafios é a transferência de aprendizado. Esse método permite que as empresas usem modelos que já foram treinados com dados de países onde tem bastante informação. Elas podem adaptar esses modelos pra funcionar em lugares com dados limitados. Isso significa que mesmo se a empresa não tiver dados locais, ainda pode fazer previsões confiáveis sobre taxas de mortalidade.

Enquanto pesquisas anteriores usaram modelos complexos, como redes neurais profundas, esses podem exigir muito poder computacional e podem ser difíceis de ajustar, especialmente com pouca informação. Em vez disso, usar máquinas de boosting por gradiente (GBMs) pode ser uma opção mais eficiente e compreensível. GBMs podem dar bons resultados sem precisar de tantos dados.

#A Abordagem do Estudo

Nesse estudo, a gente foca em usar GBMs pra prever taxas de mortalidade no Reino Unido, onde não existem dados locais de seguro de vida. Pra isso, coletamos dados sintéticos de países que são parecidos com o Reino Unido. Fazendo isso, conseguimos criar previsões de mortalidade confiáveis sem depender demais de conjuntos de dados locais. Além disso, adicionamos um modelo de drift ao nosso framework pra identificar e corrigir quaisquer diferenças que possam surgir entre as demografias de diferentes países.

#Perguntas de Pesquisa

Pra guiar nosso estudo, focamos em três perguntas principais:

1. Como podemos estimar as taxas de mortalidade em um país sem dados locais de seguro de vida?
2. Qual é a precisão das nossas previsões, e um modelo de drift pode ajudar a resolver discrepâncias entre a mortalidade prevista e as taxas reais?
3. Variáveis adicionais além da idade e do gênero podem melhorar nossas previsões de risco de mortalidade?

#Fontes de Dados e Métodos

Pra conduzir nossa pesquisa, usamos o Banco de Dados de Mortalidade Humana (HMD) como nossa principal fonte de dados externos. O HMD fornece dados de mortalidade pra vários países, organizados por idade e gênero. Mas a gente não tá buscando encontrar as taxas de mortalidade gerais no Reino Unido; ao invés disso, queremos entender as taxas de mortalidade específicas dentro do portfólio de seguro de vida de uma empresa que atua lá.

É importante notar que as taxas de mortalidade da população geral podem diferir bastante das que estão dentro de um portfólio específico de seguro de vida. Pra levar isso em consideração, coletamos dados de oito países pra ajudar a preencher a lacuna entre a mortalidade geral e as taxas específicas relevantes pra nossa empresa-alvo.

Analisamos três populações pra refletir cenários diferentes:

1. As taxas de mortalidade da população geral de cada país.
2. A população global segurada da empresa.
3. A população segurada da empresa em um país específico.

#Taxas de Mortalidade da População Geral

A gente obtém taxas de mortalidade específicas por idade e gênero do HMD pros países que participam. Embora essas taxas representem a população geral, elas nos permitem fazer conexões entre a mortalidade geral e a segurada. Pra tornar os dados mais relevantes, projetamos taxas de mortalidade de 2008 a 2018 usando métodos estatísticos que ajustam potenciais anomalias anuais.

#Dados da População Segurada

A gente também utiliza um conjunto de dados agrupados de diferentes países pra treinar nosso modelo de GBM pra prever taxas de mortalidade na população segurada globalmente. Esse conjunto inclui características compartilhadas como idade, gênero e valor da cobertura. Combinando esses dados com a mortalidade da população geral, criamos um conjunto abrangente de características pra trabalhar.

Nosso conjunto de dados consiste em dados de apólices de um provedor global de seguro, incluindo quase 10 milhões de anos de exposição e cerca de 10 mil mortes registradas. Analisamos esses dados agrupando em combinações únicas, o que nos permite resumir as contagens de mortes e o tempo de exposição pra cada combinação de características nos países envolvidos no estudo.

#Características Específicas da População Segurada

Além das características globais, incluímos características locais de cada país com base nos dados disponíveis. Essas características locais podem incluir fatores como ocupação, que variam entre regiões. Depois de treinar nosso modelo geral, a gente refina usando essas características locais pra melhorar a precisão pro país específico que focamos, nesse caso, o Reino Unido.

#Gerando Dados Sintéticos

Como não temos dados reais de mortalidade pro Reino Unido, criamos conjuntos de dados sintéticos pra superar essa limitação. Combinando informações dos K países, usamos técnicas de amostragem pra gerar dados que imitam as características da população do Reino Unido. Isso nos permite explorar previsões de mortalidade sem contar exclusivamente com conjuntos de dados locais.

#Refinando o Modelo com um Modelo de Drift

Pra melhorar ainda mais nossas previsões, aplicamos um modelo de drift. Esse modelo nos ajuda a identificar quaisquer discrepâncias restantes entre nossas previsões e os resultados esperados. Ao examinar as diferenças nas taxas de mortalidade, conseguimos determinar fatores que contribuem pra possíveis imprecisões no nosso modelo.

#Métricas de Concordância e Avaliação do Modelo

Pra medir o quanto nossas previsões se alinham com as taxas de mortalidade esperadas, usamos várias métricas de concordância. Isso inclui verificar correlações entre nossa mortalidade prevista e as taxas esperadas. Avaliar nosso modelo dessa forma garante que temos uma boa compreensão da sua precisão.

#Aplicação do Framework de Transferência de Aprendizado no Reino Unido

Quando aplicamos nosso framework de transferência de aprendizado no Reino Unido, conseguimos aproveitar nossos achados dos outros países. Essa etapa é crucial, pois estabelece a base pra nossa análise. Observamos que os países da Europa apresentam uma correspondência mais próxima com o Reino Unido, permitindo previsões mais precisas.

#Abordando Discrepâncias Restantes

Uma vez que estabelecemos que nosso processo de transferência de aprendizado é eficaz, analisamos quaisquer diferenças restantes nas nossas previsões em comparação com as taxas estabelecidas no Reino Unido. Investigando fatores específicos como idade e gênero, conseguimos identificar as pequenas variações que existem. Embora nossas previsões possam mostrar algumas subestimações, entender os motivos por trás disso nos permite melhorar nossa abordagem no futuro.

#Variáveis Adicionais pra Melhorar Previsões

Nosso estudo também investiga a inclusão de variáveis adicionais além de idade e gênero. Avaliando esses fatores extras, conseguimos entender melhor como eles podem influenciar o risco de mortalidade. Isso permite que as seguradoras ajustem suas estratégias de preços de forma mais precisa com base no perfil de risco dos clientes.

#Conclusão

O framework de transferência de aprendizado que desenvolvemos demonstra um método eficaz pra prever taxas de mortalidade no Reino Unido, mesmo sem dados locais. Ao usar dados de países semelhantes e refiná-los pra levar em conta padrões locais de mortalidade, conseguimos produzir previsões confiáveis pra empresas de seguro de vida. Nossos achados sugerem que mesmo com dados locais limitados, é possível criar um modelo forte que fornece insights valiosos pra avaliação de risco e estratégias de preços.

Olhando pra frente, os achados desse estudo podem ter aplicações mais amplas em outras regiões que carecem de dados locais suficientes. Continuando a refinar nossos métodos e explorando variáveis adicionais, podemos melhorar o poder preditivo dos modelos de risco de mortalidade enquanto ajudamos as seguradoras a tomar decisões mais bem informadas.