Avanços na Análise de Perdas de Seguro com Modelos de Zero-Inflacionamento

Análise de perdas de seguros é o estudo de como prever e gerenciar riscos relacionados a reivindicações de seguros. Isso inclui coletar dados sobre reivindicações passadas e usar essas informações para criar modelos que ajudem as seguradoras a entender o quão provável é que uma reivindicação aconteça e quanto dinheiro pode precisar ser pago. Esse processo é vital para as companhias de seguros, pois ajuda a determinar quanto dinheiro reservar para cobrir futuras reivindicações.

No passado, as seguradoras costumavam usar modelos de duas partes para analisar reivindicações. Esses modelos olham para dois fatores principais: quantas reivindicações ocorrerão e quanto cada reivindicação custará. A primeira parte prevê a frequência das reivindicações, enquanto a segunda parte se concentra na severidade, ou custo, dessas reivindicações.

No entanto, um desafio significativo nos dados de seguros é a ocorrência de muitas reivindicações zero, ou seja, existem muitos segurados que não registram nenhuma reivindicação. Modelos padrão podem ter dificuldades em prever resultados com precisão quando há tantos zeros nos dados.

Para resolver esse problema, uma abordagem modificada conhecida como "Modelo Tweedie inflacionado por zeros" é proposta. Esse modelo oferece uma maneira melhor de quantificar riscos ao ajustar como as reivindicações zero são consideradas.

#O Modelo Tweedie

O modelo Tweedie é útil porque combina elementos de frequência e severidade em um único modelo. Ele leva em conta o fato de que alguns segurados podem não registrar nenhuma reivindicação. O modelo consegue capturar efetivamente o comportamento tanto da contagem de reivindicações quanto dos valores pagos por essas reivindicações.

Com o aumento do Aprendizado de Máquina, métodos tradicionais estão sendo cada vez mais atualizados com algoritmos que podem aprender com os dados e melhorar previsões com base nesse aprendizado. Um método popular é chamado de "gradiente boosting", que constrói um modelo de previsão forte combinando vários modelos mais simples, ou "aprendizes fracos".

Boosting funciona refinando previsões em etapas. A cada etapa, um novo modelo é criado que tenta corrigir os erros dos modelos anteriores. Isso resulta em um modelo final poderoso que consegue capturar padrões e relações complexas nos dados.

#Melhorias no Modelo Tweedie

O modelo Tweedie inflacionado por zeros melhora o modelo Tweedie padrão ao abordar especificamente a questão das reivindicações zero. Neste modelo aprimorado, a probabilidade de uma reivindicação zero é tratada como um fator separado influenciado pelo tamanho médio da reivindicação.

Ao incorporar essa camada adicional, o modelo Tweedie inflacionado por zeros pode prever melhor não só a frequência das reivindicações, mas também seus valores típicos. Esse modelo é especialmente útil para setores de seguros com altos níveis de reivindicações zero, como seguro de automóvel e saúde.

#CatBoost: Um Algoritmo de Boosting

CatBoost é uma ferramenta de aprendizado de máquina projetada para gradiente boosting. Ele é particularmente bom em lidar com características categóricas, que são comuns em dados de seguros. Suas capacidades fazem dele uma escolha popular para seguradoras que buscam analisar dados de reivindicações de forma mais eficaz.

O algoritmo funciona iterativamente para criar árvores de decisão. Cada árvore é construída para melhorar os erros cometidos pelas árvores anteriores. O CatBoost também possui técnicas especiais para garantir que os dados sejam tratados corretamente, especialmente quando se trata de variáveis categóricas que não têm uma ordem natural.

Uma das principais vantagens de usar o CatBoost é sua capacidade de processar dados que anteriormente eram difíceis de gerenciar. Isso significa que ele pode produzir previsões mais precisas sem a necessidade de uma extensa preparação de dados.

#Aplicando o Modelo Tweedie Inflacionado por Zeros com CatBoost

A combinação do modelo Tweedie inflacionado por zeros e CatBoost permite uma análise mais eficaz das reivindicações de seguros. Especificamente, essa abordagem pode lidar com as complexidades introduzidas pelos zeros nos dados enquanto maximiza a precisão das previsões.

O algoritmo CatBoost é empregado para implementar o modelo Tweedie inflacionado por zeros. Ao fazer ajustes em como as reivindicações zero são modeladas, torna-se possível criar um único modelo que captura tanto o tamanho médio da reivindicação quanto a inflação de reivindicações zero. Espera-se que esse novo modelo forneça melhores resultados em comparação com métodos tradicionais.

#O Papel das Características Categóricas

Os dados de seguros geralmente incluem características numéricas e categóricas. Características categóricas são aquelas que podem ser divididas em diferentes grupos, como tipos de cobertura, locais e demografia. Lidar corretamente com esses tipos de características é crucial para criar Modelos Preditivos precisos.

O CatBoost se destaca em lidar com características categóricas transformando-as em valores numéricos de uma forma que preserva as relações entre diferentes categorias. Isso dá ao modelo uma chance melhor de fazer previsões corretas.

#Realizando Análise Empírica

Para avaliar a eficácia do modelo Tweedie inflacionado por zeros usando CatBoost, uma análise abrangente é realizada. Essa análise compara o novo modelo com modelos tradicionais que não consideram a inflação zero. Um grande conjunto de dados sintéticos representando dados reais de seguros é usado para esse propósito.

O conjunto de dados consiste em muitos registros, com um número significativo de apólices mostrando nenhuma reivindicação. Ao empregar diferentes modelos, a análise busca identificar qual deles fornece as melhores previsões para reivindicações de seguros.

#Métricas de Avaliação

Várias métricas são usadas para avaliar o desempenho dos modelos. Elas incluem:

• Desvio Absoluto Médio (MAD): Uma medida da diferença média entre os valores previstos e os valores reais. Valores mais baixos indicam melhor precisão.
• Desvio: Isso mede o quão bem o modelo se ajusta aos dados em comparação a um modelo perfeito. Um desvio mais baixo indica um melhor ajuste.
• Teste de Vuong: Um teste estatístico que compara modelos não aninhados para ver qual deles é mais preciso. Isso ajuda a determinar a eficácia geral de diferentes abordagens de modelagem.
• Índice de Gini: Uma métrica que avalia o poder preditivo do modelo comparando os ranks dos valores previstos.

#Resultados da Análise

A análise mostra que os modelos Tweedie inflacionados por zeros superam os modelos tradicionais em termos de precisão das previsões. Especificamente, eles apresentam pontuações de MAD e desvio mais baixas, indicando que produzem melhores previsões para reivindicações de seguros.

Curiosamente, os ajustes feitos para a inflação zero mostram benefícios significativos, especialmente quando comparados a modelos que não consideram esse fator. A complexidade dos dados, incluindo muitos zeros e valores extremos, desempenha um papel crítico nesses resultados.

#Insights sobre Importância das Características

Ao utilizar o CatBoost, é possível obter insights sobre quais características são mais importantes na previsão de reivindicações de seguros. Os valores de importância das características indicam quanto cada variável influencia as previsões, permitindo que as seguradoras identifiquem fatores de risco chave.

Dados de telemática, como o número de milhas percorridas e o comportamento de direção, costumam surgir como indicadores críticos de possíveis reivindicações. Compreender essas relações ajuda as seguradoras a refinarem ainda mais seus modelos de precificação e avaliações de risco.

#Abordando Dados Composicionais

Os conjuntos de dados de seguros frequentemente contêm dados composicionais, ou seja, certas características somam a um valor constante. Isso pode criar desafios ao modelar, porque as características não são independentes entre si.

A abordagem Tweedie inflacionada por zeros, combinada com o CatBoost, demonstra robustez ao lidar com dados que possuem características composicionais sem precisar de ajustes complexos. Essa característica é particularmente vantajosa ao analisar dados de telemática, reforçando ainda mais a eficácia do modelo.

#Conclusão

A análise de perdas de seguros é crucial para gerenciar efetivamente as reivindicações e reservar os valores corretos. Modelos tradicionais têm suas limitações, especialmente ao lidar com a inflação de zeros nos dados de reivindicações. A introdução do modelo Tweedie inflacionado por zeros, combinada com as poderosas capacidades do CatBoost, oferece uma maneira mais precisa e eficiente de avançar.

Essa sinergia permite que as seguradoras prevejam melhor as reivindicações, otimizando assim suas estratégias de gerenciamento de riscos. A capacidade de avaliar riscos com precisão e entender as relações entre várias características nos dados pode levar a uma tomada de decisão mais informada, melhores estratégias de precificação e melhores resultados financeiros gerais para as companhias de seguros.