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Provisões para sinistros: estudo do mercado segurador português

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Resumo(s)

As empresas de seguros transferem para si responsabilidades dos seus clientes, mediante o recebimento de um prémio. Não existe certezas sobre a ocorrência de custos associados, nem sobre a sua gravidade, pelo que a empresa, para o cálculo do valor deste prémio, tem de acautelar uma estimativa baseada na probabilidade de acontecimentos, para além de assegurar a sua margem de lucro. Para garantir o cumprimento das responsabilidades futuras assumidas perante os segurados, as empresas de seguros devem igualmente constituir e manter provisões técnicas adequadas. Esta é uma das grandes preocupações na gestão de uma seguradora porque a não constituição de provisões suficientes pode comprometer a solvência da mesma. De todas as provisões técnicas existentes, destacam-se, pela sua importância, especialmente no ramo não vida, as provisões para sinistros. A presente dissertação tem como principal objectivo analisar os montantes das provisões para sinistros, dos ramos não vida, com maior impacto no mercado segurador português (automóvel e acidentes de trabalho), divulgados pelo Instituto de Seguros de Portugal, no relatório da actividade seguradora em Portugal, do ano 2009. Existem várias metodologias para a estimação das provisões para sinistros, no entanto, é cada vez mais usual recorrer-se a métodos estatísticos de previsão, baseados na experiência passada. Neste trabalho foram utilizados, para a determinação das provisões para sinistros do ramo automóvel e do ramo acidentes de trabalho, o método determinístico Chain Ladder e o modelo estocástico Thomas Mack, para no final, efectuar-se a comparação dos resultados obtidos através destes modelos com os divulgados no Instituto de Seguros de Portugal.

Descrição

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Palavras-chave

Provisões para sinistros modelos determinísticos modelos estocásticos Chain Ladder Thomas Mack

Contexto Educativo

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