AFC. Consultoria Estatística. Treinamento Estatística Aplicada a Seguros

Transcrição

1 AFC Consultoria Estatística Treinamento Estatística Aplicada a Seguros

2 Apresentação É bastante conhecido pelas empresas seguradoras o ambiente competitivo em que estão inseridas. Também é conhecida a forma para se obter uma vantagem competitiva frente aos seus concorrentes: a qualificação de seus colaboradores. A qualificação dos colaboradores alinhada aos objetivos estratégicos da empresa contribui de forma decisiva para o atingimento dos resultados planejados. O capital intelectual da empresa é um ativo valioso para a sustentabilidade do negócio e o investimento na educação corporativa não é visto apenas como mais um benefício oferecido pela empresa. O colaborador percebe esta oportunidade como uma forma de estar continuamente atualizado, se sente valorizado e passa a agir com espírito empreendedor. Para a empresa esse investimento aumenta a produtividade e a eficiência do colaborador, é uma oportunidade de transferir valores culturais e formar colaboradores dentro de seu perfil organizacional, o que resulta em uma vantagem competitiva no mercado. Em um cenário onde a dinâmica dos negócios evolui rapidamente e a formação acadêmica dos profissionais não acompanha estas transformações com a mesma velocidade, a educação corporativa vem preencher esta lacuna oferecendo oportunidade de aprendizado contínuo com foco na estratégia da empresa, garantindo que as equipes estejam sempre preparadas para os desafios de um mercado competitivo. A educação corporativa na forma de cursos in company, oferecida por consultorias com expertise na área, permite à seguradora customizar o conteúdo do treinamento com flexibilidade de horário e a possibilidade de utilização das próprias dependências da empresa para realização do curso. Esta modalidade de ensino promove com assertividade e criatividade uma educação dirigida que atende as necessidades específicas de uma equipe de trabalho. Neste sentido, a AFC Consultoria Estatística oferece o Treinamento de Estatística Aplicada a Seguros a fim de contribuir com a qualificação do corpo técnico das empresas seguradoras, difundindo conhecimento de métodos estatísticos e atuariais aplicados ao mercado de seguros. Além de atender os 2

3 interessados na aplicação da estatística de uma forma geral, mais especificamente, damos subsídios para os profissionais envolvidos com provisionamento técnico de sinistros, modelagem da mortalidade e precificação de massificados. O programa foi desenvolvido de forma a permitir a sua oferta tanto de forma integrada quanto na sua forma modular. Para um grupo menor de colaboradores, oferecemos o mesmo treinamento em nossas instalações na Av. Paulista. Esta modalidade aberta de treinamento encontra-se em sua sétima turma, recebendo alunos de diversas empresas do mercado segurador, entre outras: Bradesco, Itaú, Allianz, Tokio Marine, Porto Seguro, Ace, Swiss Re, Munich Re. Estaremos sempre à disposição para esclarecer dúvidas e participar de discussões de trabalho. Aguardamos o seu contato. Atenciosamente, AFC Consultoria e Assessoria em Estatística Tel.: (11)

4 Introdução Em nosso dia a dia, vivemos constantemente rodeados por potenciais fontes de dados, que podem vir de funcionários de uma empresa (avaliação do desempenho após um treinamento), de objetos em uma linha de produção (quantidade de peças defeituosas produzidas), ou de índices econômicos (se nosso alvo são as análises e projeções financeiras). Por hora, vamos supor que estamos interessados em estimar o verdadeiro valor de sinistro médio de uma região A da cidade de São Paulo. É comum em várias situações práticas de não temos recursos financeiros ou mesmo tempo suficiente para entrevistar e coletar dados, principalmente, quando precisamos de dados sobre uma população de indivíduos. Não é o caso do nosso problema. Mas então, como estimar o verdadeiro sinistro médio se não conhecemos a população? Fazendo uso da massa de dados disponível na seguradora, ou seja, utilizando a amostra de segurados que a seguradora possui. Esta etapa é chamada de coleta de dados que é seguida do devido armazenamento dos mesmos. Uma vez reunidas e tabuladas as informações necessárias, frequentemente esses dados precisam passar por algum tratamento (transformação de variáveis ou escalas de medidas). Finalmente os dados estão prontos para a análise, que pode ser dividida em duas fases. A primeira é chamada de descritiva, na qual como o próprio nome diz descreveremos os dados. No exemplo sobre o valor de sinistro médio de uma região da cidade de São Paulo, poderíamos ter como primeiros resultados: o sinistro médio na amostra de segurados é de 1535 reais com um desvio padrão de 285 reais. Mas daí a dizer que este é o verdadeiro valor de sinistro médio da região A da cidade de São Paulo é um grande passo, que deve ser dado com muito cuidado. É então que entra a segunda parte da análise, denominada inferencial. Com a ajuda de testes estatísticos, poderemos afirmar qual o valor de sinistro médio da região A, mas também associar certa confiabilidade a tal conclusão. Finalmente, depois de tanto trabalho é hora de relatar as conclusões do estudo através de um relatório. Mas afinal, porque devemos realizar uma análise estatística? Simplesmente porque precisamos da confiabilidade que essa análise oferece em um momento de tomada de decisão. 4

5 Aplicação da Técnica de Regressão Linear A análise de regressão linear é uma metodologia Estatística amplamente utilizada em muitas áreas de estudo. Tem por objetivo descrever, na forma de uma equação matemática, a relação existente entre a variável resposta e uma combinação linear de variáveis explicativas. A proposta deste treinamento é dar subsídios para o desenvolvimento de modelos de regressão linear que se apliquem a três dos principais elementos da análise Atuarial: Provisão Técnica IBNR Tradicionalmente, a provisão para sinistros ocorridos mas não avisados (IBNR) é calculada por técnicas determinísticas, onde não é possível estimar a incerteza de seu valor. Será desenvolvido e aplicado um modelo de regressão linear para estimar o valor do IBNR de uma carteira de seguros, possibilitando inferir sobre o valor estimado. Tábua Biométrica Mortalidade O processo de construção de uma tábua de mortalidade resulta, em um primeiro momento, nas taxas brutas de mortalidade, que apresentam flutuações aleatórias. A graduação das taxas brutas produz tábuas alisadas com uma transição suave entre idades contíguas. Tradicionalmente, para se fazer essa graduação, são utilizadas funções não lineares, que dificultam a estimativa de seus parâmetros. Será desenvolvido e aplicado um modelo de regressão linear para graduação das taxas brutas. Esta técnica dá mais estabilidade aos parâmetros estimados e permite fazer o diagnóstico das probabilidades de morte alisadas. Tarifação de Seguros Massificados A comunidade atuarial já adotou os modelos lineares para precificação dos seguros massificados. Esta técnica será detalhadamente estudada e um modelo de tarifação será desenvolvido e aplicado. 5

6 Módulo I Estatística Básica Objetivo Introduzir os conceitos básicos da estatística, ressaltando as técnicas elementares e o raciocínio estatístico através de uma visão prática e didática. Conteúdo Definição da Estatística Tipos de Variáveis Análise Exploratória de Dados Tabelas e gráficos Medidas de tendência central: média, mediana, moda Medidas de dispersão: amplitude, variância e desvio padrão Medidas de posição: percentis e quartis Probabilidade Conceitos sobre distribuição de probabilidade Variáveis aleatórias discretas Variáveis aleatórias contínuas Inferência Estatística Estimação pontual Intervalos de confiança Testes de hipóteses Métodos de estimação de parâmetros Ajuste de Distribuição de Sinistros (Loss Distributions) Discretas: Binomial, Binomial Negativa e Poisson Contínuas: Normal, Lognormal, Gama, Exponencial e Pareto Validação por Métodos gráficos Validação por Testes de Aderência (Qui-quadrado e Kolmogorov-Smirnov) Duração: 60 horas (36 horas teóricas e 24 horas práticas). Pré-requisitos: Conhecimento básico de Excel e SAS Acadêmico, para resolução de exercícios. 6

7 Módulo II Modelos de Regressão Linear Objetivo A análise de regressão é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas para investigar e modelar o relacionamento existente entre uma variável de interesse (variável resposta) e outra(s) variável (variáveis) auxiliar(es). A aplicação desta técnica possibilita, entre outras, a previsão do comportamento da variável de interesse em situações não observadas no conjunto de dados em estudo. Conteúdo Modelo de Regressão Linear Simples e Multivariada Estimação dos parâmetros por mínimos quadrados Avaliação do modelo Estimador da variância Decomposição da soma de quadrados Tabela de análise de variância Propriedades dos estimadores Distribuições amostrais dos estimadores dos parâmetros Intervalos de confiança e testes de hipóteses em regressão linear Análise de resíduos gráficos e testes estatísticos Multicolinearidade Métodos de seleção de variáveis Aplicação Prática Provisão Técnica IBNER Tábua Biométrica Mortalidade Tarifação de Seguros Massificados Duração: 32 horas/treinamento (20 horas teóricas e 12 horas práticas). Pré-requisitos: Estatística Básica. 7

8 Módulo III Modelos Lineares Generalizados (GLM) Objetivo Discutir e apresentar o problema da tarifação de seguros. Apresentar a teoria dos Modelos Lineares Generalizados (GLM) e suas aplicações em seguros. Conteúdo O problema da tarifação de seguros Modelos Lineares Generalizados GLM Métodos Clássicos Componentes do modelo (distribuição, função de ligação e preditor linear) Estimação dos parâmetros e testes de hipóteses Adequação do modelo e função desvio Aspectos computacionais Exemplos didáticos Modelo de Regressão Logística (variável resposta binária) Estimação de parâmetros e testes de hipóteses Adequação do modelo e interpretação dos resultados Exemplo didático Modelo de Regressão Poisson (variável resposta discreta) Estimação de parâmetros e testes de hipóteses Adequação do modelo e interpretação dos resultados Exemplo didático Modelo de Regressão Gama (variável resposta contínua) Estimação de parâmetros e testes de hipóteses Adequação do modelo e interpretação dos resultados Exemplo didático Aplicação Prática Provisão Técnica IBNR Tábua Biométrica Mortalidade Tarifação de Seguros Massificados Duração: 36 horas/treinamento (24 horas teóricas e 12 horas práticas). Pré-requisitos: Estatística Básica e Análise de Regressão Linear. 8

9 Coordenação e Instrutores Aldy Fernandes da Silva (Coordenador e Instrutor) Bacharel em Estatística pela UFMG, onde atuou como docente, Mestre em Estatística pelo IME/USP e Doutor em Engenharia de Produção pela POLI/USP. Atualmente, é Professor Extra-carreira na Fundação Getúlio Vargas EAESP e Professor Pesquisador do Mestrado em Ciências Contábeis da Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP), onde desenvolve pesquisa na área de modelagem de risco em seguros e métodos estatísticos aplicados à administração, contabilidade e atuária. Foi instrutor, na FECAP, do curso de extensão Estatística Aplicada a Seguros (2005 a 2009). Atuou como consultor em estatística em projeto da Escola Politécnica da USP (sob financiamento da FINEP), na Secretaria da Fazenda do Estado de São Paulo (junto à FUNDAP). Foi Prof. Pesquisador Principal de projeto de pesquisa financiado pela FAPESP. É consultor e sócio-administrador da AFC Consultoria e Assessoria em Estatística S/C Ltda, onde atuou como consultor em modelagem estatística na área de provisões técnicas da Itaú Seguros, entre outras. Realizou treinamentos de modelagem estatística in company e para colaboradores de diversas empresas como Itaú Seguros, Unibanco Seguros, Bradesco Vida e Previdência, Brasilprev, Allianz, Tokio Marine, Porto Seguro, entre outras. Antonio Aurelio Duarte (Instrutor) Bacharel em Ciências Atuariais pela Universidade de São Paulo (USP) e Mestre em Contabilidade e Finanças pela Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP), com especialização em Engenharia Econômica e Gestão Financeira/Atuarial. Atuou por dez anos no mercado financeiro como operador de mesa de aplicação e possui vinte anos de experiência profissional como Atuário de consultoria e instituições financeiras de grande porte, atuando na precificação, controle de solvência e provisionamento técnico de Seguros, Previdência e Capitalização. 9