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Publicação
Predicting Lapse Rate in Life Insurance: An Exploration of Machine Learning Techniques
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
The implementation of machine learning techniques for the prediction of the lapse
rate in life insurance is investigated in this study. The lapse rate, which refers to the
rate of policy cancellations or expirations, plays a crucial role in the viability of life
insurance companies as they determine pricing strategies, manage risk, and plan for
the future.
Data was collected through a risk survey administered to policyholders, covering
their characteristics, policy details, and historical lapse patterns. A variety of machine
learning algorithms were then applied to the collected data to evaluate their
performance in predicting the lapse rate.
The results of the study demonstrate the effectiveness of machine learning methods
in forecasting the lapse rate in life insurance. The Extreme Gradient Boosting, C5:0,
and random f orest algorithms produced the best results when applied to the dataset.
Additionally, several key policy and customer characteristics were identified as having
significant predictive power in regards to the lapse rate.
However, the limitations of the study must be taken into consideration. Further
research is necessary to validate the results on larger and more diverse datasets and to
examine the practical applications of the models in the life insurance industry.
In conclusion, this study makes a contribution to the existing body of knowledge
on the use of machine learning in the insurance industry and holds the potential
to inform the development of more efficient risk management practices in the life
insurance sector.
Os seguros de ramo vida são uma importante rede de segurança financeira para muitos indivíduos e famílias. Um fator-chave na viabilidade de uma seguradora é o risco de lapso, ou seja, a taxa de cancelamento ou expiração de apólices por parte dos segurados. A previsão precisa desta taxa de lapso é essencial para as seguradoras poderem preçar corretamente as apólices, gerir os riscos e planear o futuro estrategicamente. Neste estudo, foi explorado o uso de métodos preditivos de Data Mining para prever a taxa de lapso em seguros de vida. Teve como base a análise e tratamento de dados, tendo em conta um questionário de risco com as características dos segurados, detalhes das suas apólices e padrões históricos de lapso. Com esta informação foi aplicada uma gama de métodos preditivos e feita uma avaliação de performance relativa à previsão da taxa de lapso. Os nossos resultados mostraram que os métodos preditivos podem ser eficazes e coerentes na previsão da taxa de lapso em seguros de vida. Em particular, foi encontrada uma boa performance de resultados nos algoritmos Extreme Gradient Boosting, C5:0 e Random Forest. Além disso, com este estudo foi possivel identificar várias características importantes para conseguir prever as apólices e clientes em risco de lapso. Embora os nossos resultados apontem para uma promessa no uso de metódos preditivos na antevisão da taxa de lapso, também existiram algumas limitações. É sugerido uma maior pesquisa para validar os resultos encontrados e aplicacões de modelos com um conjunto maior de dados e mais diversificados. De modo geral, esta pesquisa contribui para o desenvolvimento do uso de métodos preditivos na indústria de seguros e grande potencial em informar e gerir riscos antecipados no setor segurador no ramo de Vida. Palavras-chave: Ramo Vida, Seguros, Gestão de Risco, Métodos Preditivos de Data Mining, Problema de Classificação, Risco de Lapso, Classificação de Risco.
Os seguros de ramo vida são uma importante rede de segurança financeira para muitos indivíduos e famílias. Um fator-chave na viabilidade de uma seguradora é o risco de lapso, ou seja, a taxa de cancelamento ou expiração de apólices por parte dos segurados. A previsão precisa desta taxa de lapso é essencial para as seguradoras poderem preçar corretamente as apólices, gerir os riscos e planear o futuro estrategicamente. Neste estudo, foi explorado o uso de métodos preditivos de Data Mining para prever a taxa de lapso em seguros de vida. Teve como base a análise e tratamento de dados, tendo em conta um questionário de risco com as características dos segurados, detalhes das suas apólices e padrões históricos de lapso. Com esta informação foi aplicada uma gama de métodos preditivos e feita uma avaliação de performance relativa à previsão da taxa de lapso. Os nossos resultados mostraram que os métodos preditivos podem ser eficazes e coerentes na previsão da taxa de lapso em seguros de vida. Em particular, foi encontrada uma boa performance de resultados nos algoritmos Extreme Gradient Boosting, C5:0 e Random Forest. Além disso, com este estudo foi possivel identificar várias características importantes para conseguir prever as apólices e clientes em risco de lapso. Embora os nossos resultados apontem para uma promessa no uso de metódos preditivos na antevisão da taxa de lapso, também existiram algumas limitações. É sugerido uma maior pesquisa para validar os resultos encontrados e aplicacões de modelos com um conjunto maior de dados e mais diversificados. De modo geral, esta pesquisa contribui para o desenvolvimento do uso de métodos preditivos na indústria de seguros e grande potencial em informar e gerir riscos antecipados no setor segurador no ramo de Vida. Palavras-chave: Ramo Vida, Seguros, Gestão de Risco, Métodos Preditivos de Data Mining, Problema de Classificação, Risco de Lapso, Classificação de Risco.
Descrição
Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Risk Analysis and Management
Palavras-chave
Life Insurance Lapse Risk Machine Learning Classification Problem Risk Management Risk Assessment Ramo Vida Seguros Gestão de Risco Métodos Preditivos de Data Mining