Seleção dos fatores de risco nas políticas de seguro de automóveis: uma maneira de aprimorar os lucros das companhias de seguro
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2015
- handle: 10670/1.q1cgnj
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Revista Brasileira de Gestão de Negócios - RBGN
Mots-clés
Administración y Contabilidad malus” fatores de risco sistema de “bonus teoria de Rough Set inteligência artificialSujets proches
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María-Jesús Segovia-Vargas et al., « Seleção dos fatores de risco nas políticas de seguro de automóveis: uma maneira de aprimorar os lucros das companhias de seguro », Revista Brasileira de Gestão de Negócios, ID : 10670/1.q1cgnj
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Résumé
"Objetivo – o objetivo deste trabalho é testar a validade do uso de níveis “bonus-malus” (BM) para classificar satisfatoriamente os segurados. Método – A fim de alcançar o objetivo proposto e mostrar a evidência empírica, um método de inteligência artificial, a teoria de Rough Set, foi aplicado. Resultados – A evidência empírica mostra que os fatores de risco comuns empregados pela companhia de seguros são boas variáveis explicativas para classificar políticas dos segurados. Além disso, a variável do nível de BM aumenta ligeiramente o poder explicativo dos fatores de risco a priori. Implicações práticas – Para aumentar a capacidade de previsão do nível de BM, questionários psicológicos poderiam ser usados para medir as características ocultas dos segurados. Contribuições – A principal contribuição é que a metodologia utilizada para realizar a pesquisa, teoria de Rough Set, não foi ainda aplicada a esse problema."