Fatores relacionados à compra de seguros: Uma investigação na aquisição de seguro de automóvel

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1 Centro de Ciências Sociais e Aplicadas Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis Fatores relacionados à compra de seguros: Uma investigação na aquisição de seguro de automóvel Raquel de Cássia Andrade São Paulo 2011

2 Raquel de Cássia Andrade FATORES RELACIONADOS À COMPRA DE SEGUROS: UMA INVESTIGAÇÃO NA AQUISIÇÃO DE SEGURO DE AUTOMÓVEL Dissertação apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Ciências Contábeis da Universidade Presbiteriana Mackenzie para obtenção do título de Mestre em Controladoria Empresarial Orientador: Profª. Dra. Ana Maria Roux Valentini Coelho César São Paulo 2011

3 A553f Andrade, Raquel de Cassia. Fatores relacionados à compra de seguros: uma investigação na aquisição de seguro de automóvel / Raquel de Cassia Andrade f. : il. ; 30 cm Dissertação (Mestrado em Controladoria Empresarial) Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, Bibliografia: f Tomada de decisão. 2. Aquisição de seguros. 3. Risco. 4. Ambiguidade. I. Título. CDD

4 Reitor da Universidade Presbiteriana Mackenzie Professor Dr. Benedito Guimarães Aguiar Neto Decano de Pesquisa e Pós-Graduação Professor Dr. Moisés Ari Zilber Diretor do Centro de Ciências Sociais e Aplicadas Professor Dr. Sérgio Lex Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis Professora Dra. Maria Thereza Pompa Antunes

5 As coisas que queremos e parecem impossíveis só podem ser conseguidas com uma teimosia pacífica. Mahatma Gandhi

6 Dedicatória A Deus, à minha família, à professora orientadora, aos amigos, aos colegas de trabalho por seu apoio, sua força, seu incentivo, seu companheirismo e sua amizade. Sem eles, nada disto seria possível.

7 AGRADECIMENTOS A Deus, por me amparar e dar força para superar as dificuldades, por mostrar os caminhos nas horas incertas e suprir em todas as minhas necessidades. A minha orientadora, professora Dra. Ana Maria Roux César, por incentivar-me e auxiliar-me em todos os passos. A minha família, a qual amo muito, por seu carinho, sua paciência e seu incentivo. Aos amigos, que fizeram parte desses momentos, sempre compreensivos e pacientes. Agradeço aos demais professores do mestrado e a Universidade Presbiteriana Mackenzie pelos preciosos ensinamentos que jamais serão esquecidos.

8 Resumo A presente dissertação busca identificar o comportamento do potencial consumidor de seguros de automóveis no que diz respeito à tomada de decisão em cenários de ambiguidade e risco, aliado ao montante da perda e ao autorrisco. O objetivo geral do estudo é: identificar o comportamento dos consumidores relacionados à intenção de compra de seguros, considerando-se cenários de risco/ambiguidade, o montante da perda, sua percepção de autorrisco e seu conhecimento da legislação sobre seguros. Na pesquisa, de abordagem quantitativa, os dados foram colhidos utilizando-se um survey enviado, por meio eletrônico, a 250 pessoas que se encaixavam no perfil de sujeito da pesquisa. Obteve-se resposta de 196 sujeitos, sendo a amostra final constituída por 95 sujeitos que responderam o questionário na íntegra. O questionário dividiu-se em dois grandes blocos, sendo o primeiro relacionado a dados demográficos do respondente, e o segundo, aos cenários de ambiguidade, risco, autorrisco, montante da perda e conhecimento da legislação. As escalas eram categóricas ou métricas. Antes da aplicação final, realizou-se um pré-teste com quatro respondentes, o que propiciou ajuste das questões. Os principais resultados obtidos foram: (i) nas questões referentes ao cenário de ambiguidade e risco, a intenção de compra se mostrou influente para o cenário de ambiguidade imprecisa aliado com as possibilidades de ocorrência do furto, que leva em conta a probabilidade de recuperação do veículo (cujo montante depende do estado do veículo), já que ambas as situações são totalmente imprevistas; (ii) quanto aos fatores de autorrisco que influenciam a intenção de compra em ambiente de ambiguidade imprecisa, encontrou-se que todos os fatores são significativos exceto ao grupo de direção perigosa; (iii) no que tange as variáveis demográficas, as que mais se destacam são nível de escolaridade e renda; (iv) como último achado o conhecimento da legislação mostrou-se positivamente influenciador da intenção de compra de seguros de automóvel. Palavras-chave: Tomada de decisão; aquisição de seguros; ambiguidade; risco.

9 Abstract This present dissertation seeks to identify the behavior of automobile insurance potential consumers, as regards decision-making in scenarios of ambiguity, coupled with the amount of the loss and the self-risk. General objective: Identify the consumer behavior related to the intention to purchase insurance considering ambiguity/risks scenarios, the amount of the loss, the perception of self-risk and insurance legislation knowledge. Through a survey applied directly under a pre-selected target audience, a total of 250 persons received the research profile. Although 196 participants answered the instrument, 95 respondents were regarded as valid (answered all the questions of the research). The survey instrument was split into two blocks: (i) demographic data and ambiguity and (ii) risk scenarios, self-risk, amount of loss and legislation knowledge. The scales used in the present study were categorical or metrics. Before the final application, pre-test was conducted with four respondents, allowing further adjustments. The main results were: (i) in matters relating to the scenario of ambiguity and risk, the intention to purchase proved influential for the scenario of imprecise ambiguity allied with the possibilities of occurrence of theft, which takes into account the probability of recovery of the vehicle (the amount of which depends on the State of the vehicle), since, where both are totally unforeseen circumstances; (ii) regarding the self-risk factors that influence buying intention in imprecise ambiguity environment, the results showed that all factors are significant except to the dangerous drive group; (iii) with respect to demographic variables, the more that stand out are education and income variables; (iv) as the last found, the knowledge of legislation proved to be a positive influence of the intention to purchase a car insurance. Keywords: Decision making; Purchasing insurance; ambiguity; risk.

10 Sumário 1. INTRODUÇÃO Contextualização do Estudo Questão de Pesquisa Objetivos do Estudo Objetivo geral Objetivos Específicos Variáveis do estudo Hipóteses de Pesquisa Justificativas Estruturação da Dissertação REFERENCIAL TEÓRICO Modelos de tomada de decisão Modelos cognitivos de tomada de decisão Modelos econômicos de tomada de decisão Modelos econômicos de tomada de decisão em seguros Modelos econômicos de demanda de Seguros Ambiguidade e risco nos modelos de tomada de decisão PANORAMA GERAL DO MERCADO DE SEGUROS Órgãos reguladores do mercado de seguros brasileiro PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Apresenta-se a seguir o enquadramento metodológico e os procedimentos propostos para este estudo Método e Tipo de Pesquisa População e Amostra Instrumento de pesquisa e procedimentos de Coleta de Dados Procedimentos de Tratamento de Dados Aspectos Éticos APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Ajuste do banco de dados Primeira etapa da análise de dados Análise descritiva dos dados demográficos Segunda etapa da análise de dados teste de hipóteses CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 77

11 APÊNDICE A - QUESTIONÁRIO Questionário APÊNDICE B Análise dos resíduos da RL Hipótese APENDICE C Análise dos residues hipótese APÊNDICE D Regressão Logistica para testar a Hipótese APENDICE E Análise dos resíduos do Modelo 1 da hipótese APENDICE F Análise dos resíduos do Modelo 2 da hipótese APENDICE G Análise dos resíduos do Modelo 3 da hipótese ANEXO A A LÓGICA DA REGRESSÃO LOGÍSTICA A Lógica da Regressão Logística ANEXO B CÓDIGO DAS VARIÁVEIS... 97

12 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Sinistralidade por seguradora Tabela 2 - IPCA e seus componentes: foco em seguro Tabela 3 - Paradoxo de Ellsberg Tabela 4 - Classificação de Risco de acordo com o grau de ambiguidade e de risco Tabela 5 - Evolução do mercado de seguros brasileiro Tabela 6 - Faixas de Renda Distribuídas por Gênero Tabela 7 - Proporções de IC por cenário de ambiguidade em diferentes níveis de perda Tabela 8 - Proporções de IC em diferentes cenários ambiguidades por nível de perda Tabela 9 - Coeficientes do modelo de regressão logística da intenção de compra Tabela 10 - Coeficientes Regressão Logística da IC com as variáveis demográficas Tabela 11- Intenção de compra e conhecimento legisl. de seguros ao nível de perda total Tabela 12 - Intenção de compra e conhecimento lei ao nível de perda parcial Tabela 13 - Intenção de compra por conhecimento lei em situação de roubo Tabela 14 - Regressão Logistica para testar a Hipótese Tabela 15 Código das Variáveis... 90

13 LISTA DE QUADROS Quadro 1 - Consolidação do Mercado de Seguros Brasileiro Quadro 2 - Classes e Seguros Quadro 3 - Perguntas do Estudo Quadro 4 - Questionário Quadro 5 - Sinopse das Hipóteses Quadro 6 - Resumo dos resultados... 72

14 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Modelo conceitual do processo individual de tomada de decisão Figura 2 - Curvas de Risco-Utilidade Figura 3 - Situação de Ambiguidade Figura 4 - Situação de Risco Figura 5 - Modelo de intenção de compra reformulado... 73

15 LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1 - Comparativo entre países Gráfico 2 - Predicted Probability I Gráfico 3 - Predicted Probability II Gráfico 4 - Análise dos residues hipótese 3 (Predicted Probability I) Gráfico 5 - Análise dos residues hipótese 3 (Predicted Probability II) Gráfico 6 - Análise dos resíduos do Modelo 1 da hipótese 4 (Predicted Probability I) Gráfico 7 - Análise dos resíduos do Modelo 1 da hipótese 4 (Predicted Probability II) Gráfico 8 - Análise dos resíduos do Modelo 2 da hipótese 4 (Predicted Probability I) Gráfico 9 - Análise dos resíduos do Modelo 2 da hipótese 4 (Predicted Probability II) Gráfico 10 - Análise dos resíduos do Modelo 2 da hipótese 4 (Predicted Probability I) Gráfico 11 - Análise dos resíduos do Modelo 2 da hipótese 4 (Predicted Probability I)... 93

16 16 1. INTRODUÇÃO O campo de estudos sobre decisões econômicas tem sido explorado por diversos autores, em diferentes perspectivas, muitas com apoio de teorias da área de Psicologia Cognitiva e, mais recentemente, com suporte de teorias de neurociência cognitiva. Os modelos econômicos clássicos consideram que a decisão seja eminentemente racional e que a decisão tomada representa sempre a alternativa de maior valor (VON NEUMANN; MORGENSTERN, 1944). Nesse tipo de modelo, frequentemente os aspectos subjetivos são representados por uma única variável, uma proxy. Um dos primeiros autores a contestar essa posição foi Simon (1957), propondo que a racionalidade era limitada. Outros autores já clássicos na área, Kahneman e Tversky (1979), trouxeram outras questões para o estudo de tomada de decisão, propondo aquilo a que denominaram Teoria do Prospecto, na qual destacam: o efeito da certeza nas decisões, a diferença entre possibilidade e probabilidade nas decisões sob risco, o efeito reflexo mostrando que decidir sobre ganho é diferente de decidir sobre perda, a influência da sequência com que as escolhas são feitas sobre a decisão final, dentre outros. Na área de seguros, os estudos têm como principal foco questões relacionadas à ambiguidade da informação, ao risco e ao montante da perda. Poucos estudos falam sobre o autorrisco. Os objetivos desses estudos estão relacionados à geração de ferramentas que possibilitem o gerenciamento de eventos de baixa probabilidade, mas de alta consequência, como ocorre em situações nas quais haja riscos de caráter natural ou tecnológico. Dentre os trabalhos sobre cenários de ambiguidade e situações de risco, este estudo se baseia em artigo de Cabantous et al. (2011), que investiga o comportamento dos precificadores sob cenários com duas fontes de ambiguidade: imprecisa (grupos de peritos concordam em uma gama de probabilidade, mas não em qualquer estimativa pontual) versus conflito (cada grupo de peritos fornece estimativas de probabilidade exata que diferem de um grupo para outro). No estudo de Cabantous et al. (2011), o objetivo era apresentar ao setor de seguros como os profissionais que precificam (visão das seguradoras) apresentam comportamentos distintos sob diferentes tipos de ambiguidade e risco, especialmente quando o objeto dos seguros são riscos catastróficos (inundações e furacões) e não catastróficos (incêndios domésticos).

17 17 As definições propostas por Cabantous et al. (2011) para ambiguidade e risco, bem como para montantes de perda, são adotadas nesta dissertação; todavia, o foco não está no sujeito que precifica, mas sim no potencial usuário, ou seja, aquele que compra seguros. Em termos de sinistro, a situação analisada é o seguro para automóveis, bastante diferente dos cenários relatados por Cabantous et al. (2011). Além disso, adicionam-se varáveis relacionadas à prospecção do autorrisco, ao montante da perda e ao conhecimento da legislação sobre seguros. No cenário de tomada de decisão em ambiente de seguros, a antecipação do resultado do sinistro é uma questão estratégica tanto para a seguradora quanto para o usuário: conhecer a probabilidade, o montante da perda e o autorrisco (de modo geral, conhecido apenas pelo comprador do seguro) pode propiciar diferentes decisões de lançamento de novos produtos (do ponto de vista da seguradora) ou de compra (do ponto de vista do possível comprador). Investigar o comportamento dos potenciais consumidores na tomada de decisão relacionada à compra de seguro de automóvel é a motivação central deste trabalho. Busca-se entender e comprovar empiricamente os fatores que levam o potencial consumidor de seguros a decidir a compra, considerando-se diferentes cenários de ambiguidade e risco sob diferentes condições de autorrisco, especialmente dentre diferentes perfis demográfico e de conhecimento sobre a legislação envolvendo seguros. Esse conhecimento é fundamental para as empresas atuantes no mercado securitário brasileiro, especialmente aquele relacionado ao autorrisco de seus potenciais consumidores. Outro aspecto relacionado ao autorrisco e à compra de seguros é o conhecimento do comprador sobre a legislação, uma vez que este pode alterar o relacionamento esperado entre as partes envolvidas (seguradora, corretor de seguros, segurado e o causador do sinistro). Esses conhecimentos podem alavancar outros fatores de competitividade das seguradoras além de permitir melhor acurácia na projeção de suas vendas por meio dos relatórios gerenciais de controladoria que levariam esse perfil em consideração Contextualização do Estudo Um recente estudo publicado em 2011 pelo IPEA Instituto de Pesquisa Econômica e Aplicada apontou que os brasileiros convivem com uma realidade de transporte público ineficaz, o que os leva a adquirir veículos para uso particular. Segundo dados desse estudo, a quantidade de motos cresceu 284,4% e de carros 83,5%, enquanto a frota de ônibus aumentou

18 18 70,6% entre 2000 e Esses dados afetam diretamente o mercado de seguros brasileiro, por causa do seguro de veículos, tendo em vista que as motos normalmente não são seguradas (o alto custo do seguro, por vezes, aproxima-se do valor da compra de uma moto nova). Assim, vêm sendo registrados níveis consideráveis de crescimento do seguro de automóvel no mercado brasileiro. No período entre 2000 e 2010, de acordo com a Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), o crescimento do faturamento de seguro de automóvel foi de 11% ao ano, e a tendência é continuar nos níveis de crescimento de dois dígitos, segundo a SUSEP. Nesse cenário de crescimento de demanda por automóveis, torna-se cada vez mais premente o entendimento mais aprofundado sobre o comportamento do consumidor brasileiro em face da aquisição de seguros de automóvel. Estudos dessa natureza geralmente não levam em consideração o autorrisco tanto as seguradoras quanto as corretoras fazem um levantamento de perfil bastante genérico e mais relacionado (i) à existência física de mecanismos de proteção ao bem, como garagens; (ii) aos dados demográficos relacionados a gênero, idade, estado civil, número de filhos; (iii) aos possíveis condutores; (iv) à incidência prévia de sinistros. A literatura sobre seguros mostra que o risco influencia o comportamento humano em face de decisões de proteção. Diversas variáveis justificam essa influência, tais como a percepção do indivíduo com relação à propensão de sofrer algum prejuízo em cenários de risco e de ambiguidade. Há uma distinção importante entre risco e ambiguidade. A ambiguidade ocorre quando as chances de ocorrência de um evento em determinadas situações são tão imprecisas que não se consegue estimar sua probabilidade de ocorrência. Já o risco é definido como uma situação na qual o sujeito conhece as probabilidades do insucesso e sabe estimar sua vulnerabilidade (MIAO, 2009, p. 257). Além disso, o risco pode ter significados diferentes de pessoa para pessoa, como, por exemplo, (a) risco pavoroso (dread risk): sensação de perda de controle, eminência de potenciais catástrofes, possibilidade de consequências fatais e outras situações semelhantes; (b) riscos desconhecidos: percepção de aspectos que podem se transformar em riscos mais que não são conhecidos, observáveis (são presentes mais obscuros); ou (c) o alcance do risco: estimar o número de pessoas expostas ao risco, ou o montante das perdas decorrentes do risco (PLOUS, 1995). Quanto ao isso, o risco, no âmbito deste estudo, é segmentado em dois níveis: o conhecimento das probabilidades de perda e o montante da perda. Da mesma forma, o cenário

19 19 de ambiguidade, neste estudo, apresenta-se em dois pilares, conforme os ensinamentos de Kunrenther: ambiguidade imprecisa e de conflito. Pretende-se assim, utilizar esses conceitos para investigar os fatores de decisão levados em consideração pelos consumidores do mercado brasileiro, na aquisição de seguro de automóvel Questão de Pesquisa No estudo de Cabantous et al. (2011), os autores identificam que os precificadores atribuem maiores prêmios de seguro em face de situações de ambiguidade do que diante de situações de risco. Quando em situações de ambiguidade, os precificadores, em média, estabelecem prêmios de seguro, para o período de um ano, que são entre 25 a 30% superiores aos prêmios estabelecidos para danos de risco. O tipo de ambiguidade (de conflito ou imprecisa) interfere no comportamento dos precificadores. O que esta dissertação busca identificar é se questões de ambiguidade, risco interferem no comportamento do potencial consumidor de seguros envolvendo três tipos de sinistro relacionados a veículos, com diferentes montantes de perda: furto de veículo, perda total do veículo, perda parcial do veículo. Segundo estudo de Kunreuther et al. (1995, p.342), em situações de sinistro, estão envolvidas duas condições que se combinam: especificação da probabilidade de ocorrência do sinistro (bem especificada ou ambígua) e o montante da perda (conhecido ou incerto). Levando-se em consideração as combinações possíveis dentre essas condições, tem-se a seguinte questão de pesquisa: Como a intenção de compra de seguro de automóveis é influenciada pela ambiguidade da informação, pelo montante da perda, pelo autorrisco ou pelo conhecimento da legislação sobre seguros? 1.3. Objetivos do Estudo Objetivo geral Considerando-se o problema de pesquisa adotado, tem-se como objetivo geral: identificar o comportamento dos consumidores relacionados à intenção de compra de

20 seguros, considerando-se os cenários de risco/ambiguidade, o montante da perda, sua percepção de autorrisco e seu conhecimento da legislação sobre seguros Objetivos Específicos Consideram-se quatro objetivos específicos para este estudo: 1. Identificar a intenção de compra de seguros de automóveis dentre os diferentes níveis de ambiguidade (imprecisa ou de conflito) ou risco, e sob diferentes montantes de perda (perda total, furto e perda parcial) em sinistros envolvendo automóveis; 2. Identificar a percepção que o sujeito tem de seu autorrisco em relação a sinistro envolvendo automóveis; 3. Identificar o conhecimento dos sujeitos sobre a legislação relacionada a seguros; 4. Identificar a relação existente entre os comportamentos relacionados à intenção de compra de seguros de automóveis (nos diferentes cenários de risco ou ambiguidade, sob diferentes montantes de perda), autorrisco e conhecimento da legislação sobre seguros Variáveis do estudo Para responder à questão de pesquisa, o questionário considerou as seguintes variáveis independentes (VI): A percepção acerca dos montantes de perda (perda total, furto e perda parcial) em sinistros envolvendo automóveis; Definem-se os diferentes níveis de montantes de perda como: 1. Perda Total: é a maior de todas as perdas. É a perda certa em montante certo porque se conhece o valor do automóvel; 2. Perda Parcial: é uma perda em menor nível do que a total por isto é incerta (depende do tipo de sinistro e do comprometimento do bem);

21 21 3. Perda Decorrente de Furto: é uma perda totalmente incerta em termos de valores, porque o automóvel pode ser (i) encontrado com ou sem danos ou (ii) pode não ser encontrado. Percepção de autorrisco relacionado a sinistros. Autorrisco são os fatores de risco associados a perdas de automóveis e que são conhecidos pelo sujeito, mas não necessariamente pela seguradora. Foram eleitos para o estudo: 1. Cuidado ao dirigir; 2. Respeito às leis de trânsito; 3. Prática de direção perigosa; 4. Uso de celular ao dirigir; 5. Consumo de bebidas alcoólicas antes de dirigir ou durante a condução do veículo (independente da quantidade); 6. Realização revisões periódicas nos automóveis; 7. Prática de direção defensiva. Variáveis demográficas (idade, sexo, escolaridade, estado civil, renda, segmento de trabalho, tempo de aquisição da CNH, tempo de prática de direção). São considerados os seguintes questionamentos, tendo em vista que alguns são comumente analisados nos formulários que os agentes de seguro usam para levantar o perfil do comprador de seguros de automóveis. Aliado a cada item, apresenta-se a classificação das escalas (métrica ou categórica) usadas para mensuração das variáveis: 1. Idade ; 2. Gênero; 3. Estado Civil; 4. Filhos (tem ou não; número de filhos); 5. Renda média mensal; 6. Formação acadêmica;

22 22 7. Ocupação Segmento de trabalho; 8. Veículo tem seguro; 9. Sinistro (se já passou por ocorrência); 10. Sujeito no sinistro (causador ou vítima); 11. Segundo do sinistro (o proprietário envolvido, mas não causador). Conhecimento sobre a regulamentação de seguros. Há cinco variáveis relacionadas à legislação de seguros, comumente discutidas em situações de sinistro. A escala usada é categórica, uma vez que os sujeitos devem avaliar as afirmativas como verdadeiras ou falsas. Assim, foi construído um índice de conhecimento da legislação, expresso pelo número de acertos. É considerada variável dependente (VD): VD1: A intenção de compra de seguros de automóveis nos diferentes cenários de risco e ambiguidade (imprecisa e de conflito), sob diferentes montantes de perda. Essa variável é mensurada em escala categórica (compro/não compro) Hipóteses de Pesquisa Nesta dissertação, são testadas as seguintes hipóteses: H1: Há diferença de intenção de compra de seguros de automóveis nos diferentes níveis de ambiguidade (imprecisa ou de conflito) ou risco em diferentes situações de perda (perda total, parcial ou furto); H2. A percepção de autorrisco influencia a intenção de compra de seguros de automóveis em diferentes cenários com diferentes níveis de perda; H3. As variáveis demográficas influenciam a intenção de compra de seguros em diferentes cenários com diferentes níveis de perda; H4. O conhecimento da regulamentação de seguros influencia a intenção de compra de seguros de automóveis nos cenários de risco, para todas as situações de perda.

23 Justificativas Dentre as definições propostas por Birnberg (2009) para enquadramento dos estudos em contabilidade, este estudo está focado no indivíduo que decide em consonância com as proposta de Simon (1955) para o estudo da decisão. Esse campo de estudo, bastante explorado recentemente na área de Contabilidade, busca entender como os indivíduos resolvem problemas por meio das escolhas legítimas, sem considerar o comportamento de outros agentes. Estudos dessa natureza têm mostrado que o interesse individual é um fator que mais motiva a escolha dos sujeitos em situações de decisão. Considerando-se que o tema deste trabalho é analisar a intenção de compra do potencial comprador de seguros em diferentes cenários de ambiguidade e risco, a abordagem com foco no sujeito se mostra como uma possibilidade para investigação de aspectos que fogem aos normalmente considerados nos modelos econômicos clássicos, que consideram a decisão racional. Estudar como se comporta o consumidor em face da escolha em situações de risco pode trazer benefícios para a academia e, especificamente, para as áreas de Contabilidade e Economia, no que tange à identificação (i) da intenção de compra de produtos relacionados à proteção contra perda em face de situações de risco e ambiguidade e (ii) da intenção de compra desse tipo de produto de acordo com a percepção de autorrisco (percepção que o sujeito tem do risco de o sujeito vir a sofrer perdas). Conhecer esses aspectos pode melhorar a previsibilidade da demanda de produtos relacionados à proteção, como seguros de outros tipos de veículos. A venda de produtos de seguros depende de o sujeito entrar em contato com sua vulnerabilidade em face da situação de risco. Não é fácil imaginar-se perdendo um bem, uma pessoa, um emprego próspero. Também não é fácil antecipar, mentalmente, quais seriam os resultados dessa perda, seja pela magnitude da perda, seja pela ambiguidade do cenário, tendo em vista que não se sabe ao certo o que poderá ocorrer. Do ponto de vista prático, considerando-se o mercado crescente de seguros no Brasil, a contribuição deste trabalho pode levar à otimização da decisão relacionada ao lançamento de novos produtos ou à expansão para novos mercados. Pode, ainda, aprimorar o desenvolvimento de relatórios gerenciais de acompanhamento da carteira de clientes de modo que estes apresentem análises de acordo com os grupos e cenários identificados no presente

24 24 estudo. Isso significa a possibilidade de projeção, com melhor acurácia, das metas de crescimento da empresa, no plano estratégico, e a preparação do processo orçamentário. Outro fator importante oriundo deste estudo pode ser a melhor compreensão do autorrisco. Do ponto de vista da seguradora, há uma assimetria de informação sobre esse aspecto, uma vez que o consumidor sabe quanto está disposto a correr riscos, mas a seguradora desconhece essa disposição. Uma vez identificado o perfil de consumidores em face dos cenários deste estudo, a seguradora poderá ter ações para desenvolvimento de comportamento preventivo dos segurados, reduzindo, assim, a probabilidade de sinistros. Afinal, o sinistro é a maior despesa dentro da composição de gastos da empresa seguradora, conforme tabela 1.

25 25 Grupo Segurador Índice de Sinistralidade Bradesco 76,40% Banco do Brasil/Mapfre (média) 67,30% HDI 65,90% Sul América 59,20% Porto Seguro 57,80% Liberty 55,60% Allianz 53,30% Tabela 1 - Sinistralidade por seguradora (dados referentes a janeiro-dezembro 2010) Fonte: Elaborado pelo autor. A partir dos resultados deste estudo, pode-se testar modelos utilizando-se a base de dados da seguradora, de modo a caracterizarem-se, com maior acurácia, os perfis de consumidores de seguros, generalizando-se os resultados deste estudo Estruturação da Dissertação Esta dissertação está estruturada da seguinte forma: Capítulo 1 - contextualização do tema e da problemática a ser estudada; Capítulo 2 exposição de aspectos teóricos que fundamentam o problema de pesquisa; Capítulo 3 aspectos relacionados à dinâmica do mercado securitário brasileiro, contexto no qual o estudo foi desenvolvido; Capítulo 4 procedimentos metodológicos adotados; Capítulo 5 apresentação e discussão dos resultados; Conclusões retomada dos objetivos do estudo e discussões finais sobre os resultados alcançados.

26 26 2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1. Modelos de tomada de decisão A tomada de decisão vem sendo estudada por diversos autores há várias décadas. A busca pelo entendimento do processo decisório vislumbra o interesse da sociedade de melhor mapear esse processo para conduzir de forma ótima as organizações e, consequentemente, influenciar positivamente a sociedade que as cerca. A decisão envolve aspectos atitudinais e comportamentais. Compreender essa inter-relação é bastante importante para o mercado de seguros, uma vez que as decisões, nesse contexto, sempre trazem um risco intrínseco que nem sempre é antecipado, porque envolve aspectos afetivos associados à perda, ao montante da perda e, até mesmo, à morte. Assim, esse mercado é o contexto apropriado para entender como os consumidores agem perante situações de risco e ambiguidade, em face de montantes de perda distintos e aliado ao seu autorrisco. O sucesso das organizações está fortemente embasado na capacidade de tomar decisões rápidas e com alto nível de acerto. Não é à toa que a discussão sobre os modelos de tomada de decisão, em seus aspectos cognitivo e econômico, ganha ênfase em vários segmentos de negócios, especialmente para compreensão do comportamento dos consumidores. No mercado de seguros, o consumidor de seguro de automóveis se vê em face da possibilidade de ocorrência de sinistros e sabe qual é o seu risco pessoal, ou seja, quanto de seu comportamento pode desencadear a situação de sinistro. Mas a seguradora não tem esse conhecimento. Baseia-se em dados estatísticos relacionados a dados demográficos, como gênero e idade, e não em perfis comportamentais. Conhecer esse perfil é fundamental para a seguradora melhor precificar os riscos bem como para desenvolver ações preventivas e educativas especificas para mudança atitudinal ou comportamental do público de maior autorrisco ou de menor conhecimento sobre a legislação relacionada aos sinistros. Na maior parte do tempo, as pessoas tomam decisões baseadas em sua história de vida, em sua experiência passada, conforme afirmam Pereira, Lobler e Simonetto (2010): [...] o ser humano, ao desempenhar qualquer papel na sociedade ou nas organizações, procura agir de acordo com modelos construídos ao longo de sua vida (experiências/vivências). Estes modelos são utilizados para determinar suas atitudes, escolhas pessoais e a seleção das ações conscientes ou inconscientes, para realizar uma determinada tarefa (p. 261).

27 27 Não é objetivo deste estudo a modelagem da decisão; o interesse é apresentar que, além dos modelos clássicos de tomada de decisão racional, existem outras linhas de pesquisa que tratam dos aspectos atitudinais e comportamentais. Kaheman e Tversky (1979) estão dentre os autores mais conhecidos na área de Economia, tendo em vista sua discussão sobre a quebra da racionalidade e todos os processos a isso relacionados quando se discute a tomada de decisão. Cesar et al. (2009) propuseram a inter-relação entre estudos na área de Neurociência e de Economia para estudo da modelagem do processo de tomada de decisão. Em seu estudo, apresentam os modelos econômicos clássicos: um modelo linear para a tomada de decisão, baseado em Pennings, Garcia e Hendrix (2005, p.113) e um modelo bidimensional apresentado por Camerer, Loewenstein e Prelec (2005, p.333). Sobrepuseram os modelos, criando um novo, e apresentaram a possibilidade de sua aplicação em diferentes ambientes de negócios. O ensaio apresenta a proposta de abrir uma linha de pesquisa e revela as devidas limitações. Apresenta-se, a seguir, a discussão sobre os modelos de tomada de decisão na nas abordagens cognitiva e econômica Modelos cognitivos de tomada de decisão Para Ramos e Pagotti (2008), o termo cognitivo tem a seguinte definição: [...] implica memorizar, comparar, associar, classificar, interpretar, hipotetizar, julgar, enfim, compreender os fenômenos [...] (p.9). A definição acima mostra os fenômenos cognitivos clássicos, ou seja, a forma como a informação é processada, desde sua captação até sua aplicação para a resolução de problemas presentes no dia a dia dos sujeitos. Esses fenômenos, em conjunto, possibilitam que os sujeitos escolham, dentre um conjunto de alternativas possíveis, qual será aquela que lhes dará a resposta para um problema imediato ou, em outras palavras, qual será a sua decisão. Segundo Simonetto et al. (2010), a cognição resume-se na maneira como as pessoas recebem, trabalham e utilizam as informações. Acrescenta ainda que profissionais de psicologia que analisam os aspectos cognitivos, estudam a maneira como as pessoas resolvem tarefas e criam os modelos para a solução destas. Essa preocupação com a decisão não é recente. Já em meados do século passado, Lindblom (1959) propunha uma abordagem denominada modelo incremental. Para o autor,

28 em vez de discutir como o sujeito analisa os possíveis resultados que um objetivo pode trazer (pay-off), seu trabalho restringe-se às ações desse sujeito ao longo do tempo, ou seja, ao seu histórico de decisão. Assim, considera que cada decisão seja incremental, porque sempre avança em relação às decisões anteriores. Segundo Lindblom (1959), que estudou o setor político público, menciona que os livros e até cursos voltados para gerar conhecimento sobre a tomada de decisão, focam na metodologia para modelagem da decisão, em vez de dispender energia na análise do processo decisório, ou seja, em como as pessoas decidiram. O autor defende que o processo decisório deve levar em conta os papéis e responsabilidades de cada executivo, ou seja, definir qual a forma de participação de cada agente decisor no processo. O importante da proposta de Lindblom (1959) é que o autor já discutia a influência de aspectos subjetivos sobre a decisão, contrariando a visão dominante, à época, de que a decisão era eminentemente racional. [ ] Os tomadores de decisão procuram um resultado satisfatório, mais do que atingir situações ideais, e aceitam a possibilidade de revisão contínua das ações tomadas. [ ] em se tratando de problemas de natureza complexa, os administradores abandonam a racionalidade e utilizam um modelo pelo autor denominado method of sucessive limited (branch method) (LINDBLOM,1959, p.199). 28 Os modelos cognitivos para decisão mostram exatamente como os sujeitos decidem, com ênfase nos aspectos que podem contrariar a análise racional, que é apenas uma parte do processo decisório. Um estudo feito em ambientes econômicos, baseando-se nesse modelo, é o de Pennings, Garcia e Hendrix (2005), apresentado no estudo de Cesar et al. (2009). O modelo desses autores apresenta aspectos cognitivos relacionados à transformação do estímulo em comportamentos decisórios, de modo a se chegar à decisão ótima. O modelo de Pennings, Garcia e Hendrix (2005, pp ) é linear e dá ênfase ao papel da intuição na decisão, tomando como base algumas das descobertas em Neurociência. Para Pennings, Garcia e Hendrix (2005, p.115), a tomada de decisão é um processo interativo e simultâneo, no qual existem duas fases: (i) a fase da Retransissão do Estímulo (SR stimuli-relay) que envolve a transformação do estímulo em percepções, aramzenadas no espaço perceptual multidimensional (MDPS multi-dimensional perceptual space); e (ii) a do Processamento Cognitivo Dinâmico (DCP dynamic cognitive processing) que envolve a transformação das percepções que se encontram no MDPS em resultados comportamentais, ou seja, em decisões. A Figura 1 apresenta uma adaptação das figuras propostas pelos autores.

29 29 M 2 Filtro estímulos relevantes transforma ção Fase de retransmissão do estímulo 5 6 Am bi ente SR MDPS DCP Deci são Aplicação 1 3 Passo computacional Fase do processamento cognitivo dinâmico 4 Resolu ção M objetivos BOS 4a otimiza ção M Alterna tivas Intuição Passo da intuição 4b Figura 1 - Modelo conceitual do processo individual de tomada de decisão Adaptado de Pennings, Garcia e Hendrix (2005, p. 115) Legenda: SR (fase da retransmissão do estímulo stimuli-relay); MDPS (espaço perceptual multidimensional multi-dimensional perceptual space); DCP (Processamento Cognitivo Dinâmico dynamic cognitive processing); BOS (espaço de resultados comportamentais behavioral outcome space); M (memória). No modelo de Pennings, Garcia e Hendrix (2005), o sujeito capta informações do ambiente (veja-se o item 1, na Figura 1), usa a atenção seletiva para filtrar essas informações e estas ficam no espaço de estímulos relevantes (2, na Figura 1), completando a fase de retransmissão do estímulo (SR 2, na Figura 1) (PENNINGS; GARCIA; HENDRIX, 2005, pp.116-7). Esses estímulos relevantes vão para o espaço perceptual multidimensional - MDPS (3, na Figura 1), que é um input para a fase seguinte do processo de tomada de decisão, a fase de Processamento Cognitivo Dinâmico (4, na Figura 1), na qual o tomador de decisão resolve qual será a sua resposta ao problema que lhe foi apresentado para decisão. A fase DCP é dividida em dois passos, que são complementares e que interagem: (1) Passo computacional (4a, na Figura 1); (2) Passo da intuição (4b, na Figura 1). No passo computacional, a primeira etapa do processo é a fase de resolução do problema em que o tomador de decisão avalia as informações e as alternativas possíveis. O resultado dessa análise é um conjunto de alternativas para decisão que ficam no Espaço de Resultados

30 30 Comportamentais (BOS 4a, na Figura 1). Essas soluções são analisadas buscando-se o ponto ótimo, o que é feito atribuindo-se pesos às soluções. Trata-se de um processo que mais se aproxima das decisões racionais. Todavia, os problemas que demandam mais informação, especialmente quando há percepção de ambiguidade dos estímulos presentes no meio ambiente, são resolvidos com outros mecanismos. É o que os autores chamam Intuição (4b, na Figura 1), definida como uma escolha feita sem análise formal [...]. [É] o processo latente que está rodando no background do tomador de decisão, requerendo menos capacidade de processamento do que o passo computacional (PENNINGS; GARCIA; HENDRIX, 2005, p. 121). Trata-se dos aspectos afetivos, motivacionais, da história de vida do sujeito, enfim, aspectos que, conforme disse Lindblom (1959), interferem na decisão. A decisão final (5, na Figura 1) é o resultado da interação entre os passos computacional (4a) e intuitivo (4b) na fase DCP (4, na Figura 1). Essa decisão também é afetada pela interação social entre diferentes tomadores de decisão, que determina o que é certo ou errado, por exemplo. No caso de seguros, seria acatar ou não as regras de segurança, a legislação, enfim, a influência social para a adoção de comportamentos preventivos ou de comportamentos de risco Modelos econômicos de tomada de decisão O processo decisório é estudado na Economia há várias décadas. Nessa área, as teorias para tomada de decisão são genericamente classificadas em dois tipos: o normativo, que apresenta como a decisão deve ser tomada para que se alcance a solução ótima, e o descritivo, que se baseia na forma como os sujeitos tomam decisões. Hebert Simon (1957), um dos precursores da linha de pesquisa voltada para a tomada de decisão, aponta que a racionalidade é limitada, criticando os modelos normativos vigentes à época, dentre eles a Teoria da Utilidade Esperada. Nessa Teoria, cujos autores principais são Von Neumann e Morgenstern (1944, apud WALD, 1947 p. 47 a 52), defende-se que as pessoas tomam decisões racionalmente e sempre escolhem a opção de maior valor esperado, assumindo-se: (i) há um conjunto de alternativas para escolha; (ii) há uma ordem de preferência por certos resultados em detrimento de outros. Algumas regras fazem parte dessa Teoria: (1) probabilidade: a valência de um resultado de escolha (valor) aumenta quando se sabe a probabilidade de uma alternativa gerar esse valor; (2) certeza: quando se sabe qual

31 31 alternativa, dentre as possíveis, gerará o maior valor, essa é a escolhida; (3) máximo-mínimo: para qualquer alternativa que seja escolhida, o pior resultado sempre terá menor valor (SIMON, 1957). As críticas de Simon à Teoria da Utilidade Esperada referem-se aos seguintes pontos: (i) (ii) (iii) há falta de evidências de que em situações de alta complexidade as pessoas sigam sempre o modelo racional; há escolhas que não são racionais porque as pessoas nem sempre escolhem a alternativa que gere maior valor; as pessoas frequentemente usam simplificações para decidir, não seguindo o caminho proposto pela racionalidade. Outra discussão feita por Simon (1955) refere-se ao nível de aspiração dos sujeitos: quando o sujeito percebe uma sequência de resultados possíveis, tende a aumentar o valor esperado à medida que as possibilidades se sucedem. No ambiente de seguros, é o caso do sujeito que recebe diferentes ofertas, de várias seguradoras, de prêmio de seguro para seu veículo, e acaba exigindo cada vez mais um preço menor, ainda que esse preço seja impraticável no sentido de manter a sustentabilidade do negócio (o que nem sempre é avaliado pelo comprador). Do ponto de vista da seguradora, trata-se de situação de alto risco, porque o valor pago pelo seguro não cobre os custos envolvidos com o seguro e com o sinistro. Dentre os estudos posteriores a Simon, considerados modelos descritivos, destaca-se a Teoria do Prospecto (Prospect Theory), criada por Kahneman e Tversky (1979), uma das mais discutidas no âmbito empresarial. Kahemann e Tversky discutem que a maneira como um problema é apresentado pode alterar a decisão e, na mesma linha de Simon (1957), que ninguém é capaz de gerar todas as respostas baseando-se nas informações obtidas, tendo em vista a limitação da capacidade cognitiva do ser humano e a impossibilidade de antecipar ou analisar todos os cenários possíveis. Em linhas gerais, os principais pilares abordados na Teoria do Prospecto são: 1. O fator certeza: as pessoas aumentam o peso dos resultados que são considerados certos, em detrimento dos incertos; 2. Probabilidade e possibilidade: quando a probabilidade é alta, o que conta na decisão é a probabilidade do ganho (montante). Entretanto quando o ganho é possível, mas não provável, o que conta é o valor do ganho;

32 32 3. O efeito reflexo: quando o valor é negativo, reverte-se a ordem de preferência, ou seja, o sujeito prefere um ganho certo, em menor montante, do que um ganho incerto, em maior montante todavia, prefere uma perda incerta em maior montante do que uma perda certa, em menor montante; 4. Isolamento: para simplificar o ordenamento de alternativas as pessoas descartam os aspectos comuns e focam nas diferenças. Um aspecto interessante discutido por Kahneman e Tversky (1979) é o seguro probabilístico. Em situações de seguro, como se explica que pessoas gastem valores para segurar um bem a um preço que excede o valor atuarial do bem? Na verdade, as pessoas se deparam com situações nas quais preferem a perda incerta (pagar pelo sinistro, uma vez que o bem não tem seguro) do que a perda certa, em menor valor (pagar o seguro do carro). Isso acontece porque, embora saibam que a probabilidade de ocorrência exista, não consideram que seja possível a ocorrência ( isto não vai acontecer comigo ). Logo, se puderem arcar com o valor da perda alta (provável), optam por não fazer seguro. O seguro probabilístico é uma ação protetiva na qual se paga certo custo para reduzir a probabilidade de ocorrência de um evento, embora não se elimine o evento. Por exemplo, o custo de se instalar um alarme contra roubo não elimina a probabilidade de ocorrência do roubo. As teorias normativas (como a Teoria da Utilidade Esperada - TUE) e as descritivas (como a Teoria do Prospecto) descrevem o risco de maneira diferente. Segundo a TUE, o investidor avalia o risco de acordo com a mudança proporcionada em seu grau de riqueza, ou seja, sempre opta pelo maior ganho; na Teoria do Prospecto, de Kahneman e Tversky (1979), a curva mostra que o risco não está associado apenas à possibilidade de obtenção de maior ganho, mas também à análise do que é possível. Além disso, conforme já discutido, muda a preferência quando a situação é de análise de ganho ou de perda. Figura 2 - Curvas de Risco-Utilidade Fonte: adaptado de Securato et al., 2007, p.5.

33 Modelos econômicos de tomada de decisão em seguros Segundo Shanteau (1992), a Teoria da Utilidade é inadequada para descrever decisões de seguro. Em seu estudo, voltado para identificar a vulnerabilidade em face de dois eventos enchente e seca, o autor identificou que o preço do seguro (prêmio) tem pouca relevância para a intenção de compra, pois o seguro é visto como um investimento, em vez de uma medida de proteção. Segundo o autor, os compradores de seguro esperam que esse investimento seja, em algum momento, recuperado, pois os riscos não podem ser evitados pelos donos das fazendas. Nos seguros de agronegócio, diferente do caso dos seguros de automóveis, os sujeitos estão totalmente à mercê de eventos externos, não vendo a possibilidade de medidas preventivas, como é o caso dos proprietários de automóveis. Os autores comentam que os segurados de agronegócio consideram o seguro uma transação comercial. Outro estudioso sobre modelos decisórios no ambiente de seguro, Bracha (2004) sugere incorporar considerações afetivas em modelos de tomada de decisão, em especial, decisões de seguros. Os resultados evidenciados com dados empíricos do mercado de seguros de vida, bem como evidências experimentais, mostram claramente a necessidade de se reavaliar a teoria da decisão econômica clássica. Ainda na linha de considerações afetivas influenciarem a decisão em ambiente de seguros, Khalid et al. (2010) discutem a questão da minimização da probabilidade de ocorrência de sinistros. Alguns acontecimentos nunca podem ser evitados (como a morte), mas pode haver esforços para minimizar os seus efeitos, embora essa discussão seja sempre carregada de aspectos afetivos. Em seu estudo, os autores mostram que decisões dessa espécie também são afetadas pelas condições do país, pelas seguradoras proponentes e por outras oportunidades de investimento. Analisando-se o estudo desses autores, pode-se considerar que as condições do país sejam aspectos culturais e econômicos relacionados às questões de vida e morte dentro do âmbito da sociedade, que vão desde aspectos religiosos até condições de qualidade de vida. O ambiente competitivo no qual a seguradora está inserida é abordado por Dutta et al. (2010). Objetivando conhecer a preferência do comprador de um produto de seguro com precisão, propôs um modelo multicriterioso de tomada de decisão, utilizando uma programação logarítmica para identificar os parâmetros chave e criar apólices de seguro adequadas a esses parâmetros. Os resultados apontam o aumento dramático da concorrência dentro do setor de seguros, em termos de fornecedores e, além disso, destacam a maior

34 34 consciência para a necessidade desse produto, o que tem impactado o resultado de diversas empresas. Como Dutta et al. (2010), Hamilton et al. (2003) estudaram, no mercado londrino, o estilo de comportamento de compra utilizando produtos financeiros, dentre eles o seguro, fazendo uso de survey e focus group. Seus achados explicitaram que, independente do desejo e de artifícios que possam influenciar a intenção de compra, os potenciais consumidores estão sujeitos a uma estrutura de cartel, ou seja, uma estrutura muito rígida, deixando pouca flexibilidade para que esses potenciais consumidores possam optar por produtos e/ou preços diferenciados e interferir em preço e canais de venda desses produtos. Também discutem que as empresas que ofertam produtos financeiros ficam mais focadas em padronizar do que em reter clientes lucrativos e elaborar estratégias de venda casada de alto valor agregado. Na perspectiva de tamanho de perda, um interessante assunto abordado por Swarthout et al. (2009) apresentou evidências que mostraram uma tendência de aquisição de seguros maior quando a probabilidade de ocorrência do evento sinistro é baixa do que quando existe uma probabilidade alta de ocorrer. A população estudada fica localizada em Atlanta e mostrase mais propensa a não comprar seguro quando o risco de catástrofe existe. Esse dado contraria as teorias econômicas e, segundo os autores, pode ser explicados pelo fato de os consumidores considerarem outras variáveis além de somente a probabilidade de perda. Um dos pontos levantados pelos autores é o fato de as pessoas serem limitadas para diferenciar baixa e alta probabilidade. Palmer e Burnett (1983) levantaram uma temática que levou em consideração aspectos demográficos e psicológicos dos respondentes, comparando a intensidade de aquisição de seguro de vida por aqueles que o adquiriam via corretor de seguros ou por outras vias. O estudo revelou que a compra de seguros por meio de agentes é a mais utilizada. Dentre os que assim compram e que possuem apólice de seguro com maiores valores, tem-se o seguinte perfil: mulheres, jovens (faixa de até 40 anos), não formadoras de opinião e solteiras. Esse estudo revela a importância de se observarem variáveis demográficas em cenários de tomada de decisão com cenário de risco para melhor reproduzir e projetar o comportamento do consumidor, atual e futuro, do objeto a ser segurado. Tendo como base os estudos sobre tomada de decisão, no âmbito do setor de seguros, muitos aspectos devem ser levados em consideração além da aplicação de teorias econômicas, devido a limitações de análise dessas teorias. Aspectos culturais, influências de diversos agentes (como o governo), redes de relacionamento (via internet ou não) e experiência pessoal em face da situação de risco são aspectos fundamentais para a tomada de decisão de seguros,

35 podendo nortear com maior acurácia as decisões dos agentes atuantes no setor para aperfeiçoar ganhos e participação de mercado Modelos econômicos de demanda de Seguros Os modelos econômicos de demandas de seguros baseiam-se em variáveis que diferem entre si, dependendo do ramo de atuação. Por exemplo, o mercado de saúde é caracterizado por demanda mais inelástica do que o mercado de seguros de automóvel. Conforme a Tabela 2 - IPCA e seus componentes: foco em seguro, abaixo, dentre as variáveis que compõe o IPCA (índice de preços ao consumidor), a inflação medida do seguro saúde é bem mais estável, revelando a demanda mais regular. Anos Inflação Seguro automóvel (%) Inflação Seguro Saúde (%) ,5 12, (14,9) 8, ,2 6, (4,3) 6, (3,5) 6,9 Tabela 2 - IPCA e seus componentes: foco em seguro Fonte: BACEN Banco Central do Brasil. O seguro de transporte de carga, por exemplo, considera o furto de mercadorias como uma variável determinante para precificar e estimar a demanda. Da mesma forma, o seguro de saúde individual considera a população de beneficiários de saúde e suas respectivas decisões com relação a contração de coberturas específicas, como transplante, hospitais requintados e tratamentos específicos. Em geral, todos os modelos são regressões estatísticas para estimar a equação que responde à demanda esperada do produto. Kimura et al. (2011 p. 33) discute modelos de demanda de seguros a partir das teorias do Prospecto e da Utilidade Esperada. Com relação à Utilidade Esperada, os autores concluem:

36 [...] (i) quanto maior a probabilidade de ocorrência de um evento que cause perda ao valor do imóvel, maior o premio máximo que se paga pelo seguro, (ii) quanto maior o valor do imóvel, maior o prêmio máximo do seguro (iii) quanto maior os ativos sem risco, ou seja, quanto maior a riqueza que não está sob risco menor o prêmio máximo que se paga para proteger o bem. (KIMURA et al.,2011, p.33). 36 Dessa forma, os autores acrescentam ainda que o valor do seguro pago à empresa seguradora (prêmio) pode ser ajustado, levando-se em consideração o seu risco e a cobertura ótima em uma situação de perda parcial. Ao tratar a Teoria do Prospecto, concluem que os resultados são semelhantes, ou seja, [...] quanto maior a probabilidade do evento de perda, maior o prêmio máximo que o indivíduo estaria disposto a pagar pelo seguro (KIMURA et al., 2011 p.57). Exemplificando-se com o mercado de saúde, a demanda de seguros saúde segue uma tendência mais estabilizada, conforme Tabela 2 - IPCA e seus componentes: foco em seguro. Existe uma necessidade potencial por seguro de cuidados de longo prazo e este é um dos riscos potenciais tanto para idosos quanto para filhos adultos que podem se defrontar com a necessidade de ter de cuidar de seus pais idosos, caso venham a ter necessidades dessa natureza. Esse tipo de preocupação se torna mais presente tanto pelo fato de haver aumentado a expectativa de vida das pessoas quanto pelas novas configurações familiares, nas quais o número de membros diminui (muitas vezes, há só um filho), e as mulheres têm outras ocupações além das atividades domésticas. Em alguns países, essa preocupação com o futuro dos idosos é muito presente até porque a legislação exige que os filhos se responsabilizem pelos pais idosos quando esses não têm capacidade financeira para arcar com suas necessidades. Esse é o caso da França, da Alemanha e da Áustria. Apesar dessa aparente crescente demanda, não há muita procura por seguros desse tipo. Muitos seguros de saúde não dão cobertura para esse tipo de cuidado especial. Assim, a opção basicamente fica entre duas alternativas: contar com um apoio institucional, seja por meio de internações em ambientes especializados, seja por contratação de equipe de home care, ou organizar uma rotina doméstica para cuidar do idoso, o que muitas vezes exige que algum membro da família renuncie a outras atividades que desenvolva. Dentro desse tema, Zhou-Richter et al. (2010) desenvolveram estudo no qual buscam identificar (i) a percepção de jovens adultos sobre os riscos de seus pais virem a precisar de cuidados de longo prazo; (ii) a informação que esses jovens têm sobre dados reais relacionados a risco, custo de tratamentos de longo prazo, horas de dedicação diária a pessoas com esse tipo de necessidades, dentre outras questões relacionadas e a intenção desses jovens

37 37 contratarem seguros para esse tipo de cuidado para seus pais. Ao mesmo tempo, os autores tinham como objetivo identificar se o fato de pais e filhos conversarem sobre a possibilidade desse tipo de risco influenciava os pais na busca de seguros desse tipo para si próprios. Zhou-Richter et al. (2010) identificaram ainda que a deficiência de informação sobre problemas associados a cuidados de longo prazo diminuem muito a demanda por seguros dessa espécie. Segundo os autores, esses dados são coerentes com estudos feitos sobre demanda por seguros de inundações. Além disso, pessoas com baixa informação sobre o risco e/ou com informações errôneas sobre o seguro saúde (achando que cobrem cuidados de longo prazo, quando de fato não o fazem) podem inviabilizar a aquisição desse produto por outros potenciais consumidores. Este estudo mostra que informação sobre riscos é fundamental para que o sujeito tome decisão de compra de seguros. A falta de informação acurada também pode se dar tanto pela assimetria da informação quanto pela ambiguidade delas. Nesses casos, o sujeito que decide tem alguma informação, mas ela é incompleta ou confusa. No item seguinte, apresenta-se uma discussão diferenciando os conceitos ambiguidade e risco. 2.2 Ambiguidade e risco nos modelos de tomada de decisão. Na análise econômica, as crenças de um tomador de decisão representam a probabilidade que ele atribui a um dado evento sobre o qual tenha que decidir (MIAO, 2009). Todavia, o fato de as probabilidades serem conhecidas ou não afeta a decisão, conforme já discutido neste texto. Quando as probabilidades são conhecidas, diz-se que se tem uma situação de risco, ou seja, o decisor sabe quais são suas chances de acerto ou erro com sua decisão. Todavia, quando as probabilidades são desconhecidas, o decisor se vê em face de uma situação de ambiguidade, pois as probabilidades são muito incertas, dificultando suas apostas em uma dada direção de resposta (KUNREUTHER et al., 1995; MIAO, 2009; HSU et al., 2005). Essa questão da ambiguidade pode ser vista no Paradoxo de Ellsberg, no seguinte experimento: dentro de uma urna existem 90 bolas, vermelhas, pretas ou amarelas. 30 dessas bolas são vermelhas e as demais são distribuídas em proporções desconhecidas. O sujeito sorteia uma bola da urna e terá o seu pagamento dependendo da cor da bola retirada (PLOUS,

38 , p. 87). O experimento é feito em duas etapas, sendo que, na primeira etapa, o sorteio de uma bola amarela terá zero ganho e, na segunda, um ganho de $100,00. A Tabela 3 - Paradoxo de Ellsberg mostra o esquema de pagamento de acordo com as bolas retiradas em cada uma das etapas do experimento. Paradoxo de Ellsberg 30 bolas 60 bolas Alternativas Vermelhas Pretas Amarelas Etapa 1 do experimento 30 BOLAS 60 BOLAS Alternativa 1: retirar uma bola vermelha $100 $0 $0 Alternativa 2: retirar uma bola preta $0 $100 $0 Etapa 2 do experimento Alternativa 1: retirar uma bola vermelha ou amarela $100 $0 $100 Alternativa 2: retirar uma bola preta ou amarela $0 $100 $100 Tabela 3 - Paradoxo de Ellsberg Fonte: elaborado pelo autor. Pode-se ver que nas duas etapas do experimento há diferenças nos valores pagos ao sorteio da bola amarela. Na primeira etapa, o valor pago é $0, e, na segunda, é $100. As demais condições de pagamento das bolas vermelhas e pretas são mantidas nas duas etapas, sendo diferentes nas alternativas: na 1, paga-se $100 pela bola vermelha e zero pela preta; na 2, inverte-se o pagamento. Na primeira etapa, a maioria dos sujeitos escolhe a alternativa 1, ou seja, conhece a probabilidade de ser sorteada uma bola vermelha; a probabilidade de sorteio das bolas amarela e preta é desconhecida, logo, há ambiguidade, e não risco. Pode ser que a probabilidade de sortear uma bola preta fosse de 60%, ou seja, se não houvesse nenhuma bola amarela na urna. Todavia, os sujeitos preferem apostar numa probabilidade menor de acerto do que numa possibilidade de probabilidade maior, mas que é totalmente incerta. Na segunda etapa, as escolhas recaem sobre a alternativa 2, ou seja, as pessoas preferem apostar numa probabilidade certa de 60% de sorteio de uma bola preta ou amarela; embora não saibam a probabilidade exata da distribuição das cores, como qualquer uma das cores gera um resultado de $100, as pessoas escolhem mais esta alternativa do que a

39 39 alternativa de 30% de probabilidade de sair uma bola vermelha e uma probabilidade desconhecida de sair uma bola amarela (alternativa 1). Novamente, as pessoas apostam na probabilidade conhecida e não na desconhecida. Na escolha racional proposta pela Teoria da Utilidade Esperada um dos princípios é o cancelamento, ou seja: [...] se duas alternativas incluem idêntica probabilidade de resultados entre suas possíveis consequências a escolha entre duas alternativas vai depender apenas dos resultados que diferem não dos resultados que são iguais nas duas alternativas. (PLOUS, 1995, p. 81). Segundo esse princípio, as pessoas deveriam manter as mesmas alternativas escolhidas tanto no experimento 1 quanto no 2, porque nos dois experimentos as alternativas da bola amarela são mantidas constantes nas alternativas (no experimento 1, tanto na alternativa 1 quanto na 2 o valor de pagamento da bola amarela é $0, e no experimento 2, é $100). Todavia, vários experimentos feitos por diferentes autores (MIAO, 2009; HSU et al., 2005; VISCUSSI; CHESSON, 1999; KUNREUTHER et al., 1995; PLOUS, 1995; CAMERER; WEBER, 1992; HOGARTH; EINHORN, 1990) mostram que as pessoas sempre escolhem o certo em vez do duvidoso. Hsu et al. (2005) apresentam três tipos de ambiguidade de informação. O primeiro deles se refere ao Paradoxo de Ellsberg, mostrando as escolhas que os sujeitos fazem quando escolhem uma carta dentre um conjunto de cartas. As pessoas podem escolher entre apostar numa carta azul ou vermelha, com probabilidades desconhecidas, gerando um ganho de $10, se a carta escolhida for aquela que era tida como alvo pelo experimentador e apostar em um ganho certo de $3, independente da escolha da carta. O segundo tipo de ambiguidade se refere ao conhecimento sobre eventos ou fatos. Imagine-se uma pessoa que mora em São Paulo (SP). A ambiguidade está presente quando essa pessoa tem de escolher entre a chance de chover ou não em Islamabad durante o mês de janeiro. Ora, se fosse para prever a chuva em São Paulo, a pessoa que mora na cidade conheceria as probabilidades de isso ocorrer (logo, seria risco); todavia, prever as condições meteorológicas em uma cidade da qual a pessoa pode não ter qualquer tipo de informação (quanto menos de clima!) é totalmente ambíguo. O terceiro tipo de ambiguidade se refere ao caso no qual o oponente contra o qual se joga tem informação privilegiada (assimetria de informação) sobre a probabilidade de ocorrência de um evento sobre o qual se decide. Por exemplo, no jogo de escolha entre cartas azuis e vermelhas, o jogador sabe que o oponente já virou três cartas do baralho antes de o

40 40 jogador fazer sua escolha; assim, o jogador considera que o oponente tem maior chance de acertar a probabilidade de sair uma carta azul ou vermelha porque seu ranking para escolha é menor (já viu algumas cartas). Assim, o jogador acha que o oponente tem menor ambiguidade do que ele. A Figura 3 - Situação de Ambiguidade mostra uma adaptação destes três tipos de ambiguidade apresentados por Hsu et al. (2005), além de mostrar qual seriam as opções para escolha se a situação fosse de risco, e não de ambiguidade. Figura 3 - Situação de Ambiguidade Fonte: adaptado de Hsu et al., 2005, p Figura 4 - Situação de Risco Fonte: adaptado de Hsu et al., 2005, p Os dois primeiros tipos de ambiguidade apresentam uma situação em que falta ao sujeito informação sobre as probabilidades de ocorrência de um evento. No terceiro tipo, falta ao sujeito o conhecimento sobre probabilidades que seu oponente tem. O primeiro tipo de

41 41 risco apresenta informação precisa sobre as probabilidades de ocorrência de cada carta (dá a distribuição das cartas pelas cores); no segundo risco, o sujeito que mora em São Paulo tem vivência anterior com o fenômeno de chuva em São Paulo e deve saber a probabilidade esperada de ocorrência pluvial no mês de janeiro (sabe que historicamente é alta). No terceiro tipo de risco, sabe que o oponente não virou cartas, logo, tem a mesma probabilidade de acerto ou erro do jogador. No estudo de Hsu et al. (2005), os resultados sugerem que o cérebro atua de forma unificada no tratamento do risco ou da ambiguidade, ou seja, considera as duas situações como casos-limite de um sistema geral de avaliação de risco. Segundo os autores, em situações de risco, o cérebro é alertado sobre o fato de que há perda de informação e que as escolhas, nessa situação, podem trazer conseqüências desconhecidas (e potencialmente perigosas). Assim, tanto aspectos cognitivos quanto comportamentais entram em ação para buscar informação adicional no ambiente (HSU et al., 1995, p. 1683). A questão que se apresenta neste estudo está em definir a intenção de compra de seguros em situações de ambiguidade ou de risco. Kunreuther et al. (1995) apresentam várias definições para o conceito de ambiguidade de acordo com diferentes teóricos das áreas de Economia ou Psicologia. As definições englobam desconhecimento da probabilidade precisa; confiança depositada sobre aquele que faz as estimativas de probabilidades incertas; uso de heurísticas de ancoragem e ajustamento; sentimento de competência pessoal para avaliar o conhecimento acerca da probabilidade correta. Para os autores, a ambiguidade depende da especificação da probabilidade de perda (bem especificada ou ambígua); o risco refere-se ao montante da perda (conhecido ou incerto). O risco seria decorrência da combinação entre ambiguidade e risco. A tabela 3, adaptada de Kunreuther et al. (1995, p. 342), mostra essa classificação de risco.

42 42 PERDA Tipos Conhecida Incerta Bem especificada PE, PC PE, PI PROBABILIDADE Ambígua I PA, PC II PA, PI III IV Tabela 4 - Classificação de Risco de acordo com o grau de ambiguidade e de risco. Legenda: PE probabilidade bem especificada; PA probabilidade ambígua; PC Perda certa; PI perda incerta. Fonte: adaptado de Kunreuther et al., 1995, p Na Tabela 4 - Classificação de Risco de acordo com o grau de ambiguidade e de risco., vêse que o menor risco está no quadrante I, pois a probabilidade de ocorrência de um evento é bem especificada e o montante da perda é conhecido. O maior risco está no quadrante IV, no qual a probabilidade de ocorrência é ambígua, e o montante da perda é incerto. Nesse quadrante IV, o sujeito tem que decidir completamente às cegas. Ainda dentro da linha de ambiguidade e risco, Kunreuther et al. (2009, pp ) estudaram o efeito do risco no comportamento dos indivíduo fazendo uso do jogo determinístico do dilema do prisioneiro (PD). O objetivo foi comparar o comportamento entre os participantes e identificar se eles aprendem com a experiência um dos outros. Este artigo fornece evidências de que, no jogo de dilema do prisioneiro, há muito mais probabilidade de os indivíduos cooperarem, quando os pagamentos são deterministas, do que quando há alguma chance de que alguém não vai sofrer uma perda, mesmo se não se investir na proteção. Em outro artigo, Kunreuther e Michel-Kerjan (2009) analisam as razões pelas quais existe pouca demanda sobre seguro de propriedade, mesmo com a grande incidência de eventos catastróficos, como no caso de enchentes e furacões. Antes de um desastre, muitos indivíduos percebem o risco de uma inundação ou um furacão de ser baixo o suficiente para que eles tomem alguma atitude de se proteger financeiramente. Ao não incorporar as recompensas de longo prazo de investir em uma redução de perdas, os custos iniciais são suscetíveis a parecer pouco atraentes. De fato, se o indivíduo planeja mudar-se dentro dos

43 43 próximos anos e o valor do imóvel não reflete o investimento em medidas de adaptação, esse comportamento faz sentido econômico para eles. Mais recentemente o estudo de Kunreuther e Michel-Kerjan (2009) é retomado por Cabantous et al. (2011), autores que introduzem o conceito de ambiguidade que se utiliza nesta dissertação: ambiguidade pode ser de dois tipos, imprecisa e conflitual. Os estudos de Kunreuther e Michel-Kerjan (2009) e Cabantous et al. (2011) foram feitos sob a ótica dos precificadores, ou seja, na visão da seguradora. O contexto do estudo de Cabantous et al. (2011) é o seguinte: os sujeitos são profissionais que precificam o risco das seguradoras, ou seja, analisam as probabilidades de ocorrência de um evento e o montante de perda para cada evento, caso este venha a ocorrer. Consideram-se os seguintes cenários: (1) Ambiguidade imprecisa, situação na qual um grupo de especialistas define a probabilidade de ocorrência de um evento (sinistro), mas não oferece um ponto exato, ou seja, ambos utilizam uma faixa entre 5% e 10%; (2) Ambiguidade conflitual, segundo a qual cada grupo de especialistas define a probabilidade em valor exato, mas não há concordância entre os grupos, como por exemplo: grupo A estima a probabilidade de ocorrência de um evento como sendo de 5%. O grupo B estima que é 10%, e o grupo C acredita em 15%. Os achados de Cabantous et al. (2011) observaram que esses profissionais se comportam de maneira diferente sob situações de risco e sob diferentes tipos de ambiguidade, quando estão precificando seguros para riscos catastróficos (como enchentes e furacões) e riscos não catastróficos (como incêndio de residência). Os profissionais que fazem precificação de seguros e que, portanto, são especialistas em tomar decisões em cenários de risco, comportam-se como sendo mais agressivos para precificar riscos que têm uma baixa probabilidade de ocorrência, mas efeitos potencialmente catastróficos (probabilidade especificada, perda conhecida). Também observaram que o tipo de ambiguidade tende a estabelecer maiores prêmios quando há ambiguidade de conflito do que quando há ambiguidade imprecisa para conseqüências catastróficas (como furacões e enchentes); todavia, não agem assim para situações não catastróficas, como é o caso de incêndio de residência. A partir desses resultados, discute-se que previsões diferentes para uma mesma situação (ambiguidade conflitual) talvez sejam interpretadas como falta de competência por parte dos especialistas que fazem as previsões; por outro lado, a estimativa dentro de uma

44 44 margem (ambiguidade imprecisa) talvez seja interpretada não como decorrência da competência dos especialistas, mas sim como decorrência da dificuldade de se prever o fenômeno em si. Outro aspecto comentado nesse artigo, diz respeito à influência das experiências prévias dos precificadores sobre seus julgamentos de risco, dentro da linha de discussão proposta por Kahneman e Tversky (1979), com a Teoria do Prospecto, que trata sobre padrões comportamentais influenciarem a tomada de decisão. Os precificadores podem saber que há estimativas relativamente precisas para incidência de incêndios em uma determinada área. Todavia, no que tange aos furacões e às enchentes, talvez achem que os dados não sejam tão precisos. Por essa razão, podem considerar a ambiguidade de conflito como uma forma de risco de conhecimento sobre um evento, e a ambiguidade imprecisa como risco aleatória. Quando acham que o caso se encaixa como uma situação de ambiguidade de conflito, podem solicitar a estimativa de probabilidade de ocorrência do evento para outros especialistas; todavia, quando acham que se encaixa como uma situação em que haja ambiguidade de risco, eles não podem reduzir a sua chance de erro. Assim, consideram que o fenômeno não pode ser claramente predito e, portanto, tem alto risco, seja pela ambiguidade da informação, seja pelo desconhecimento do efeito da ocorrência do risco (probabilidade ambígua, perda incerta, quadrante IV da Tabela 4).

45 45 3. PANORAMA GERAL DO MERCADO DE SEGUROS Com a sétima posição no ranking de maior economia do mundo em 2010, e refletindo a robustez econômica de diversos setores, dentre eles o de seguros, o Brasil se revela próspero. Atualmente. é o maior mercado de seguros da América Latina, com cerca de 45% do prêmio (faturamento) total da região, e o setor representa 3,5% de participação PIB do país (STAIB; BEVERSE, 2008). Conforme já observado, o mercado de seguro Brasileiro apresenta crescimento de dois dígitos, por diversas razões (NAPOLITANO; GARÇOM, 2009), tais como: Economia estabilizada; Mercado Consumidor em ampla ascensão população emergente; Investimentos em Infraestrutura (Programa de Aceleração do Crescimento) e eventos como Copa do Mundo e Olimpíadas; Concentração do Setor: foco em resultados operacionais ao invés de somente financeiros com as aplicações; Diversidade da Matriz Energética. Ramos de seguro % Crescimento ( ) Mix 2010 Vida 14% 24% Automóvel 14% 31% Saúde 11% 23% P&C 6% 22% Tabela 5 - Evolução do mercado de seguros brasileiro P&C: Property & Casualty: Patrimonial PEL Prêmio Emitido Líquido (Receita Bruta) Fonte: SUSEP Fonte: elaborado pelo autor. Apesar de o crescimento do mercado brasileiro ser consistente e sólido, mundialmente a representatividade do setor de seguros brasileiro no Produto Interno Bruto (PIB) ainda é pequena quando comparado com outros países. De acordo com relatório publicado pela

46 seguradora Swiss Re (2008), a média mundial de penetração dos prêmios de seguros no PIB é de 7,5% em Gráfico 1 - Comparativo entre países Fonte: Adaptado de Swiss Re e Sul América Sigma, Mesmo tendo a ciência da possibilidade de ser enviesada essa comparação entre os países, já que existem diferenças consideráveis nos sistemas de proteção de cada um e do papel do Estado em prover serviços de seguro, o patamar de penetração de seguro o PIB Produto Interno Bruto dos 5 primeiros do ranking é acima de 10%. Observamos, assim, o grande caminho que o Brasil tem pela frente para desenvolver os produtos de seguro. Países com rede pública ineficiente passam a desenvolver mecanismos com a iniciativa privada, aumentando, assim, as estatísticas do mercado privado. Exemplo disso é a África do Sul, que, conforme Gráfico 1 - Comparativo entre países, apresenta uma penetração maior do PIB (12,9%) quando comparado a países desenvolvidos como Estados Unidos e Hong Kong por exemplo. Devido à baixa participação do faturamento do mercado de seguros no PIB brasileiro e, ainda assim, sendo considerado o maior mercado da América Latina, o Brasil por diversos fatores, tais como população emergente, economia estabilizada, diversidade de mercado para

47 47 o seguro, possui grande potencial de crescimento para se aproximar dos mercados maduros como Reino Unido e Holanda, por exemplo. Para manter e intensificar a posição no mercado de seguros, as empresas atuantes no setor, atualmente mais de 100 empresas de seguros operam no país, passam por processo de consolidação objetivando obter ganhos de escala e acentuando a competitividade, conforme Quadro 1 - Consolidação do Mercado de Seguros Brasileiro. Ano Fusões, parcerias, aquisições Descrição da operação 2009 Banco do Brasil e Sul América Sul América comprou a parte acionária de saúde do Banco do Brasil e entregou a carteira de automóvel para o Banco Itaú Unibanco e Porto Seguro Após a fusão dos dois dos maiores bancos do país (Itaú e Unibanco), o Itaú se associa com a maior seguradora independente: Porto Seguro 2010 Banco do Brasil e Mapfre Fusão dos ativos cria seguradora de R$ 11 bilhões 2011 Banco Santander e Zurich Parceria para a América Latina toda Quadro 1 - Consolidação do Mercado de Seguros Brasileiro Fonte: elaborado pelo autor. Isso tudo ocorre aliado ao fato de a crescente população emergente tornar favorável o cenário atual de seguros, pois esse novo consumidor, com renda, pode adquirir serviços e produtos antes inacessíveis economicamente e ter acesso a eles. Dessa forma, com ambiente mais competitivo, aumento do profissionalismo do setor e o fato de o nível de exigência da população ser alto, este estudo vem a colaborar com as seguradoras no sentido de tentar proporcionar o maior entendimento sobre a população, principalmente sobre a parcela de potenciais novos consumidores advindos das classes econômicas menos beneficiadas e que apresentam um poder aquisitivo mais robusto, no entanto possuem um marginal hábito de aquisição de seguros em sua cesta de consumo. De acordo com os dados da Pesquisa de Orçamento Familiar, realizada anualmente pelo IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, o consumo de seguro no Brasil é realizado por 67% da população. As parcelas de menor poder aquisitivo, classes C, D e E, juntas somam cerca de 21%, conforme Quadro 2 - Classes e Seguros abaixo:

48 48 Classe Seguros Seguro de veículos Classe E 1,45 0,05 Classe D 4,19 0,09 Classe C 15,6 1,15 Classe AB 46,17 13,64 Quadro 2 - Classes e Seguros Fonte: POF/IBGE A participação cai para cerca de 1% quando analisamos o seguro de veículos, apresentando, assim, o vasto mercado emergido para as seguradoras desenvolverem produtos específicos para essa parcela da população. Outro objetivo idealizado nesta dissertação é apresentar a possibilidade de agregar fatores do perfil dos consumidores para projetar e estabelecer decisões de curto prazo, tais como o processo orçamentário. Mais a adiante, existe uma parte específica que trata dos aspectos comportamentais serem aplicados em relatórios da área de controladoria, mais especificamente na justificativa, item 1.6 Capítulo Órgãos reguladores do mercado de seguros brasileiro A estrutura que regulamenta o setor brasileiro de seguros está muito atrelada às regras rigorosas de capital mínimo e à solvência para garantir a liquidez do sistema. Nenhuma empresa seguradora local sofreu perdas que levassem a solicitação de liquidação extrajudicial como o ocorrido em outros países, citando o caso da A.I.G. American Insurance Group no mercado norte-americano em Sobre as regras de capital mínimo, de acordo com a SUSEP, o valor é composto por uma parcela fixa, denominada capital-base, que a empresa seguradora tem que manter, e outra parte variável, que se refere a um montante obrigatório que varia de seguradora para seguradora, conforme regulamentação específica, e visa a garantir os riscos relacionados à operação. Trata-se da resolução do Conselho Nacional Seguros Privados, número 155, de

49 A respeito das regras de solvência, a partir de 2008, passou-se a considerar a composição de três variáveis para cálculo do valor ideal por empresa seguradora: volume de negócios (faturamento e sinistro), ramo de atuação (o risco varia de produto segurado) e as regiões de atuação (existem seguradoras que atuam localmente regiões sul e sudeste, por exemplo, a seguradora HDI). A forte regulamentação do mercado brasileiro coloca regras aos agentes desse mercado para melhor gerir suas reservas e garantir um mercado sólido resistente às crises internacionais. Dessa forma, o aparato legal que embasa o setor de seguros no Brasil é vasto e rigoroso, haja vista as empresas serem sujeitas á fiscalização de órgãos federais distintos. Por exemplo, o Sistema de Saúde Suplementar está sob a jurisdição do Ministério da Saúde, e a previdência privada fechada, sob a do Ministério da Previdência. Como forma de melhor situar e apresentar o papel de cada instituição atuante no setor segue a relação dos organismos e suas respectivas atribuições: Conselho Nacional de Seguros Privados (CNSP): Criado pelo Decreto-Lei nº 73, de 21 de novembro de 1966, o Conselho Nacional de Seguros Privados (CNSP) é o órgão normativo das atividades de seguro do país, foi, diploma que institucionalizou, também, o Sistema Nacional de Seguros Privados, do qual o citado Colegiado é o órgão de cúpula. Possui como atribuições principais: fixar às diretrizes e normas da política de seguros privados, regular a constituição, organização, funcionamento e fiscalização dos que exercem atividades subordinadas ao Sistema Nacional de Seguros Privados, bem como a aplicação das penalidades previstas, fixar as características gerais dos contratos de seguros, previdência privada aberta e capitalização, estabelecer as diretrizes gerais das operações de resseguro, prescrever os critérios de constituição das Sociedades Seguradoras, de Previdência Privada Aberta e de Capitalização, com fixação dos limites legais e técnicos das respectivas operações e disciplinar a corretagem do mercado e a profissão de correto. Atualmente a composição do CNSP consiste em: Ministro da Fazenda Presidente; Superintendente da Superintendência de Seguros Privados (SUSEP) - Presidente Substituto; Representante do Ministério da Justiça; Representante do Ministério da Previdência e Assistência Social; Representante do Banco Central do Brasil;

50 50 Representante da Comissão de Valores Mobiliários. Superintendência de Seguros Privados (SUSEP): Consiste em ser o órgão regulador e fiscalizador do mercado de seguros, de capitalização e de previdência privada aberta. Está vinculado ao Ministério da Fazenda, criado pelo mesmo decreto do CNSP, cabendo à função de executor da política trançada pelo CNSP, responsável a autorizar o funcionamento de companhias seguradoras e de corretoras; regulamentar as operações de seguros; fiscalizar as empresas do setor, intervindo ou promovendo liquidação, quando necessário. IRB Instituto de Resseguro Brasileiro: Até 2007, o IRB, sociedade de economia mista controlada pelo governo, responsável, juntamente com o CNSP e a SUSEP, pela regulamentação das operações de resseguro, cosseguro e retrocessão, bem como pela promoção do desenvolvimento do mercado brasileiro de resseguro. A partir de janeiro de 2007, com a promulgação da Lei Complementar nº 126/07, essas competências foram transferidas para o CNSP e para SUSEP. Entretanto, a SUSEP somente passa a exercer esses poderes regulatórios quando a Lei Complementar nº 126/07 regulamentar. Em 17 de julho de 2007 foi editada a Resolução CNSP nº 164 que estabeleceu regras transitórias para as operações de resseguro e retrocessão do IRB-Brasil RE, nas operações para contratação de resseguro em moeda estrangeira. Atualmente, o IRB é controlado por bancos privados também, tais como Banco Bradesco e Itaú Seguros. Agência Nacional de Saúde (ANS): Sob a jurisdição do Ministério da Saúde, a ANS tem poderes para regular e supervisionar os serviços de saúde suplementar, inclusive o relacionamento entre as operadoras de planos privados de assistência à saúde e os consumidores, que, no caso das companhias de seguro de saúde, estavam anteriormente sujeitos à supervisão da SUSEP Superintendência de Seguros Privados. O escopo de atuação da ANS consiste em propor políticas e diretrizes gerais para o Conselho de Saúde Suplementar, estabelecer os termos gerais dos contratos a serem adotados pelas operadoras privadas de assistência à saúde, determinar os critérios para o credenciamento e o descredenciamento das operadoras privadas de assistência à saúde, estabelecer os parâmetros e os indicadores de qualidade e de cobertura das operadoras privadas de assistência à saúde, regulamentar os conceitos de doença e lesão preexistentes, autorizar os reajustes e revisões de preço dos planos privados de assistência à saúde, determinar os padrões para o envio de informações de natureza econômico-financeira pelas operadoras, com vistas à homologação de reajustes e revisões, autorizar o registro e o

51 51 funcionamento das operadoras de planos privados de assistência à saúde, bem como sua cisão, fusão, incorporação, alteração ou transferência do seu controle societário e, sem prejuízo do disposto na Lei nº 8.884, de 11 de junho de 1994, supervisionar o cumprimento das normas aplicáveis pelas entidades de assistência privada à saúde e/ou fazer cumprir as penalidades e liquidar as operadoras privadas de assistência à saúde que tiverem suas autorizações cassadas. Além dos órgãos reguladores mencionados, existem agentes fundamentais que executam os negócios do setor: as seguradoras e os corretores de seguros, pois ambos têm suas atividades securitárias normatizadas e fiscalizadas pela Susep. As características principais delas são: Seguradoras: empresas autorizadas a operar em seguros privados. Atualmente, de acordo com a SUSEP, o operando no país existem mais de 100 empresas de diversos ramos distribuídas em todo território nacional. Corretores: canal autorizado de venda de seguros. O corretor de seguro é o agente que realiza a intermediação da contratação de seguro, uma vez que a lei impõe essa condição. Nos termos da lei o corretor é o representante do segurado junto às seguradoras. Aproximadamente corretores de seguros estão em operação autorizados a operar na intermediação da venda do seguro. Entende-se que, anos prósperos, serão vislumbrados não somente nos produtos massificados, mas também nos grandes riscos com os eventos esportivos movimentando o setor para assumir os riscos advindos da Copa do Mundo e os Jogos Olímpicos. Apenas isso seria suficiente para justificar a intensificação do interesse por este setor no Brasil.

52 52 4. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Apresenta-se a seguir o enquadramento metodológico e os procedimentos propostos para este estudo. 4.1 Método e Tipo de Pesquisa O método de pesquisa é a estratégia geral do trabalho e as técnicas são as ferramentas empregadas para serem atingidos os objetivos do estudo. Seguindo o enquadramento proposto por Diehl e Tatim (2004), o método adotado neste estudo é hipotético-dedutivo, pois parte de uma situação problema a ser investigada e a partir da mesma, são formuladas hipóteses a serem empiricamente testadas. Segundo a abordagem do problema, este estudo foi de natureza quantitativa, pois se fez uso de dados quantitativos e métodos de estatística para análise dos dados. Este estudo baseou-se em trabalhos desenvolvidos na área de seguros, considerando-se que já havia um corpo de conhecimentos estabelecido, mas adaptado para a realidade brasileira. Dessa forma, o presente estudo se caracterizou como descritivo, uma vez que pretendia observar como ocorre o fenômeno de decisão por compra de seguros numa população estabelecida. Em termos de propósito da pesquisa, o estudo tinha dois propósitos distintos: descrever como sujeitos declaram sua intenção de compra de seguros e quais critérios estão relacionados a este comportamento e como os conhecimentos gerados por essa descrição podem alimentar projetos para lançamento de novos seguros, permitir estratégias de comunicação e venda diferenciadas baseado no que for identificado e, por fim, gerar projeções por meio do uso de relatórios gerenciais de controladoria, para preparação de orçamento de curto e projeções de longo prazo. Considerando-se os objetivos do estudo, escolheram-se como procedimentos técnicos o desenvolvimento e a aplicação de um survey proposto para captar as dimensões que se pretendia descrever da amostra extraída da população alvo. A pesquisa descritiva é a considerada adequada para esta dissertação, uma vez que ela se apoia em estatística descritiva, procedimento de amostragem (não probabilístico), ou seja, os sujeitos da amostra são escolhidos de forma não aleatória, conforme no próximo item será apresentado o corte de perfil de respondentes para esta dissertação. Dessa forma, existiu um procedimento de seleção dos elementos da população segundo regras instituídas pelo pesquisador.

53 População e Amostra O recorte para esta dissertação levou em consideração diversas particularidades dos respondentes, que deviam ter: Entre 30 e 65 anos; Comprado o carro com recursos próprios ou com recursos oriundos de financiamentos, sendo que neste caso os sujeitos devem ser os responsáveis pelo pagamento do financiamento; Renda mensal suficiente para arcarem com os custos de manutenção ou outros relacionados ao carro (impostos, seguro, equipamentos instalados, etc.) de sua propriedade; CNH Carteira Nacional de Habilitação; Naturalidade e cidadania brasileiras; Residência no Brasil. Escolheu-se esse recorte e essa faixa etária porque há maior probabilidade de concentração de pessoas que compraram o carro com recursos próprios e que tenham maior interesse de segurar o seu bem. Entende-se que esse perfil deve ser diferente do jovem que usa um carro de família, ou que é proprietário de seu próprio carro, mas que não foi responsável pela compra e nem é responsável pelo custo de manutenção ou outros relacionados ao carro (impostos, seguro, equipamentos instalados etc.). O procedimento de amostragem foi não probabilístico, ou seja, foi não aleatório, pois os membros não tinham uma chance conhecida e diferente de zero de serem incluídos na amostra (COOPER; SCHINDLER, 2004, p. 152). A opção pela amostragem probabilística geraria um número muito grande de sujeitos, tendo em vista o tamanho da população, e fugiria do escopo do presente trabalho. Dentre um total de 196 respondentes, 95 foram considerados no estudo, tendo em vista que apenas esses responderam o questionário na íntegra ou que não apresentaram respostas inválidas.

54 Instrumento de pesquisa e procedimentos de Coleta de Dados Para a coleta de dados foi utilizado um questionário estruturado, com questões fechadas. O instrumento de coleta foi desenvolvido especialmente para este estudo com base em no estudo de Kunreuther et al. (1995) que também analisou decisões em ambiente de risco. O Quadro 3 - Perguntas do Estudo apresenta as questões relacionadas aos diferentes cenários e aos diferentes montantes de perda. A principal diferença dentre as questões utilizadas nesta dissertação para as desenvolvidas por Kunreuther et al. (1995) está no que tange ao tipo de evento de dano (no estudo original os eventos eram catástrofes naturais ou incêndios) e ao proponente da probabilidade de ocorrência (no original eram empresas especializadas em análise de risco e no atual estudo, as seguradoras). Isso porque o público alvo do estudo original eram precificadores e, no presente estudo, são os consumidores finais. Também varia a resposta esperada. No estudo original, os precificadores diziam se confiavam ou não na modelagem. No presente estudo, os respondentes manifestam a intenção ou não de compra do seguro.

55 55 Perguntas questionário original (foco seguradoras) Perguntas adaptadas para o presente estudo (foco consumidor de seguros) Risco Você pediu a duas empresas de modelagem com quem você geralmente trabalha para avaliar a probabilidade anual de uma inundação, danificando seriamente residências. As duas empresas de modelagem estimam que há chance de 1 em 100 que uma inundação irá danificar seriamente as casas nesta área este ano (ou seja, o probabilidade anual é 1). Os dois estão confiantes em sua estimativa. As seguradoras Fique Seguro e Super Seguro estimam que o índice de acidentes com perda total 1 aumente em 1% ao mês até o fim deste e ambas estão seguras sobre esta perspectiva 1: Total de 3 questões, onde se diferenciam pelo tamanho da perda (total/parcial/furto) e o nome das seguradoras Ambiguidade Imprecisa Você pediu a duas empresas de modelagem com quem você geralmente trabalha para avaliar a probabilidade anual de um furacão ter danificar casas na região. As duas empresas de modelagem reconhecem é difícil fornecer uma estimativa de probabilidade exata, no entanto concordam que a probabilidade de um furacão afetar severamente este ano varia entre 1 em 50 e 200 (ou seja, eles têm convergido para o mesmo intervalo de probabilidade de 0,5 a 2). As seguradoras Tranquila e Vida Segura estimam que o índice de acidentes com perda parcial 1 aumente até o fim deste ano e ambas estão seguras de que o aumento estará entre 0,5% a 2% em relação ao nível de acidentes deste tipo em : Total de 3 questões, onde se diferenciam pelo tamanho da perda (total/parcial/furto) e o nome das seguradoras Ambiguidade Conflito Você pediu a duas empresas de modelagem com quem você geralmente trabalha para avaliar a probabilidade anual de um incêndio ter danificado seriamente uma casa em uma área. Existe um forte desacordo entre os dois de modelagem empresas. Uma empresa de modelagem com confiança estima há 1 em 200 a possibilidade de que um incêndio irá danificar seriamente casas nesta área este ano (isto é, uma probabilidade anual de 0,5). Uma outra empresa de modelagem confiável diz que as chances de que um incêndio ocorrer nesta área este ano são muito maiores: 1 em 50 oportunidade (ou seja, o probabilidade anual é 2). V49. Duas seguradoras Auto Seguro e Seguro Barato estimam aumentos distintos para o índice de acidentes com perda parcial 1 a primeira estima que o aumento seja de 0,5% e a outra empresa estima que o aumento seja de 2% em relação aos índices de : Total de 3 questões, onde se diferenciam pelo tamanho da perda (total/parcial/furto) e o nome das seguradoras Quadro 3 - Perguntas do Estudo Fonte: Adaptação das perguntas do estudo de Cabantous et al., As escalas utilizadas no questionário são, em sua maioria, categóricas. Muitas delas, em escala binária (zero ou um), conforme propõe Money et al (2006):

56 [ ] as escalas categóricas são escalas de opiniões nominalmente mensuráveis que tem duas ou mais categorias de resposta ( ). Escalas categóricas frequentemente são usadas para mensurar características dos respondentes, como gênero, nível de instrução. Mas pode ser utilizada para medir outros conceitos [ ](p.196). 56 Além das questões sobre cenários, também havia outros blocos de questão, como, v.g., dados demográficos do respondente, questões sobre o perfil de autorrisco do respondente, sobre o conhecimento que o respondente tem da legislação sobre sinistros envolvendo automóveis, sobre perda e montante de perda. Os dados demográficos do sujeito captavam o seu perfil em termos de idade, gênero, renda média mensal, formação acadêmica, ocupação atual, experiência em direção de automóveis, compra anterior de seguros, participação em sinistros envolvendo automóveis. Os dados sobre autorrisco, por sua vez, captavam aspectos como uso do telefone celular ao dirigir, uso de direção defensiva, consumo de álcool além do limite, dentre outros. Os dados sobre perda envolviam, além dos níveis apresentados junto a cenários, a estimativa de custo médio de reparo de um acidente dentro de danos de diferentes escalas de perda (pequeno, médio, grande, perda total), o tempo médio de retenção do veículo para reparos em cada um dos níveis de dano, a extensão dos planos de seguro de carros para danos contra terceiros ou danos de pequeno montante, a regulamentação legal do mercado de seguros. Os dados sobre legislação envolviam a captação do conhecimento sobre legislação relacionada a sinistros. O Quadro 4 - Questionário apresenta as questões relacionadas a cada uma das variáveis do estudo e o Apêndice A apresenta o questionário na íntegra.

57 57 I) Informações demográficas 1) Idade: anos 2) Genero: ( ) masculino ( ) feminino 3) Estado civil: ( ) solteiro ( ) casado (a) ou relação estável ( ) viúvo (a) ( ) divorciado ou separado 4) Tem filhos? ( ) sim ( ) não ( ) de R$ ( ) de R$ ) Renda média mensal ( ) de ( ) > 8000 ( ) ensino fundamental ( ) ensino médio 6) Indique sua formação acadêmica ( ) ensino superior incompleto ( ) ensino superior completo ( ) pós graduação 7) Você trabalha? ( ) sim ( ) não 8) Qual segmento? ( ) indústria ( ) comércio ( ) serviço 9) Há quanto tempo tem CNH carteira nacional de habilitação? anos 10) Há quantos anos dirige? anos 11) Há quanto tempo comprou seu primeiro carro? anos 12) Há quanto tempo comprou seu carro atual? anos 13) Qual o valor do prêmio de seguro do seu carro atual? 14) Já vivenciou alguma ocorrência de sinistro? 15) No último sinistro vivenciado, você foi: ( ) Vítima ( ) Causador 16) Seu carro atual tem seguro? ( ) sim ( ) não 17) Você teve cobertura de seguro neste seu último sinistro vivenciado? ( ) sim ( ) não II) Auto-risco 18) Auto-risco 1: Sempre sou extremamente cuidadoso ao dirigir 19) Auto-risco 2: Sempre respeito todas as leis de trânsito. 20) Auto-risco 3: Faço parte dos motoristas que fazem uso de direção perigosa 21) Auto-risco 4: Atendo ou realizo ligações via celular quando estou dirigindo. 22) Auto-risco 5: Dirijo alcoolizado ainda que tenha bebido pequena quantidade. ( ) sim ( ) não ( ) ás vezes 23) Auto-risco 6: Faço revisões periódicas em meu carro. ( ) sim ( ) não ( ) ás vezes. Faço revisões periódicas a cada (meses) III) Percepção de Valor e Tempo em caso de sinistro 24) Auto-risco 7: Já fiz curso de direção defensiva 25) Auto-risco 8: Considerando que você tenha seguro, informações a meu respeito que influenciam o meu nível risco para a seguradora, mas que a seguradora desconhece 26) Indique o valor corresponde para cada tipo de indenização de sinistro: 27) Indique em dias o tempo corresponde para cada tipo de indenização de sinistro: 28) Qual o % de dano de um automóvel para os casos de: 26.1) Pequeno dano (até 15% do valor do carro) 26.2) Médio dano (até 30% do valor do carro) 26.3) Grande dano (mais de 30% do valor do carro) Pequeno dano Médio dano Grande dano ( ) sim ( ) não ( ) ás vezes Perda Total (% do valor do carro) Furto (% do valor do carro) - considerando o resgate do automóvel Perda Parcial (% do valor do carro) IV) Conhecimento Legislação 29) Questões sobre conhecimento da legislação. Sabe-se 3 alternativas são falsas 29.1) Deverá ser previsto contratualmente que, uma vez efetuado o pagamento da indenização integral, os salvados passam a ser de inteira responsabilidade da corretora de seguros. 29.2) Não será caracterizada a indenização integral quando os prejuízos resultantes de um mesmo sinistro, atingirem ou ultrapassarem a quantia apurada a partir da aplicação de percentual previamente determinado sobre o valor contratado (F) 29.3) Caso a sociedade seguradora pratique critérios de cálculo de prêmio baseados em informações constantes do questionário de avaliação de risco, este deverá ser encaminhado ao DETRAN. (F) 29.4) Deverá ser prevista contratualmente a livre escolha de oficinas pelos segurados, para a recuperação de veículos sinistrados. (V) 29.5) Entende-se como valor de novo o valor do veículo zero quilômetro constante da tabela de referência quando da liquidação do sinistro (V) Risco V20. As seguradoras Fique Seguro e Super Seguro estimam que o índice de acidentes com perda total aumente em 1% ao mês até o fim deste e ambas Perda Total estão seguras sobre esta perspectiva. V34. As seguradoras "E se?" e Proteção estimam que o índice de furtos aumente em 1% ao mês até o fim deste ano e ambos estão seguros sobre Furtos esta perspectiva. ( ) Compra ( ) Não compra V47. As seguradoras Fiel e Seguro Sempre estimam que o índice de acidentes com perda parcial aumente em 1% ao mês até o fim deste e Perda Parcial ambos estão seguros sobre esta perspectiva ( ) Compra ( ) Não compra V) Intenção de Compra Ambiguidade Imprecisa Ambiguidade Conflito V21. As seguradoras Tranquila e Vida Segura estimam que o índice de acidentes com perda total aumente até o fim deste e ambas estão seguras de Perda Total que o aumento estará entre 0,5% a 2% em relação ao nível de acidentes deste tipo em ( ) Compra ( ) Não Compra V35. Duas renomadas seguradoras Alerta e Cautela estimam que o índice de furtos aumentem até o fim deste e ambas estão seguras de que o aumento Furtos estará entre 0,5% a 2% em relação ao nível de furtos em 2010 ( ) Compra ( ) Não compra V48. As seguradoras Seguro de Verdade e Hiper Seguro estimam que o índice de acidentes com perda parcial aumente até o fim deste e ambas estão Perda Parcial seguras de que o aumento estará entre 0,5% a 2% em relação ao nível de acidentes deste tipo em V22. Duas seguradoras Felicidade e Super Confiança estimam aumentos distintos para o índice de acidentes com perda total: a primeira estima que o Perda Total aumento seja de 0,5% e a outra empresa estima que o aumento seja de 2% em relação aos índices de 2010 ( ) Compra ( ) Não compra V36. As seguradoras Seguro Total e Segurança Agora estimam aumentos distintos entre o índice de furtos, a primeira estima que o aumento seja de Furtos 0,5% e a outra empresa estima que o aumento seja de 2% em relação ao aumento no índice de furtos em 2010 ( ) Compra ( ) Não compra V49. Duas seguradoras Auto Seguro e Seguro Barato estimam aumentos distintos para o índice de acidentes com perda parcial: a primeira estima que o Perda Parcial aumento seja de 0,5% e a outra empresa estima que o aumento seja de 2% em relação aos índices de 2010 ( ) Compra ( ) Não compra Quadro 4 - Questionário Fonte: elaborado pelo autor.

58 58 Os questionários foram enviados por para uma lista de pessoas, às quais solicitou que os repassassem pessoas de seu círculo de relacionamento. Esse comunicado eletrônico informava que os dados seriam mantidos sobre sigilo e que os respondentes deveriam manifestar consentimento previamente ao início das questões. Foram usados os contatos do Linkedin, rede social destinada ao mercado corporativo, no qual são cadastrados profissionais em busca de troca de experiências. Foi feita uma chamada para grupos específicos, dentro dessa rede, deixando-se disponível o endereço para acesso ao questionário. Na chamada para cooperação, foram apresentados os critérios de inclusão na amostra. Fez-se um pré-teste antes da inclusão da chamada para acesso ao link. Quatro pessoas com o perfil do público alvo responderam a pesquisa e fizeram comentários sobre sua compreensão dos textos das questões e sobre as escalas usadas. Após os seus comentários, optou-se por acabar com a segmentação das questões nas partes dois e três do questionário. As perguntas referentes a essas partes foram randomizadas, de modo que não ficasse claro, para o sujeito, qualquer tendência relacionada, especialmente, aos cenários de ambiguidade apresentados Procedimentos de Tratamento de Dados Os dados foram tratados com estatística descritiva e multivariada, considerando-se a especifidade das técnicas para os tipos de dados (muitos deles, não paramétricos). Assim, usou-se a estatística Teste Q de Cochranpara análise das diferenças de médias entre diferentes cenários de ambiguidade e risco, ou entre diferentes níveis de perda; usou-se regressão logística para a análise de situações de influência de variáveis consideradas independentes sobre as consideradas dependentes. Os dados foram tratados com o apoio do software estatístico SPSS, versão 19, banco de dados.sav, juntamente com as planilhas auxiliares do programa Windows, mais especificamente, o Microsoft Excel 2010.

59 59 Hipóteses H1: Há diferença de intenção de compra de seguros de automóveis nos diferentes níveis de ambiguidade (imprecisa ou de conflito) ou risco em diferentes situações de perda (perda total, parcial ou furto). Técnicas Estatísticas Teste Q de Cochran H2. A percepção de autorrisco influencia a intenção de compra de seguros de automóveis em diferentes cenários com diferentes níveis de perda. Regressão logística H3. As variáveis demográficas influenciam a intenção de compra de seguros em diferentes cenários com diferentes níveis de perda. Regressão logística H4. O conhecimento da regulamentação de seguros influencia a intenção de compra de seguros de automóveis nos cenários de risco, para todas as situações de perda. Regressão logística Quadro 5 - Sinopse das Hipóteses Fonte: elaborado pelo autor Aspectos Éticos Os procedimentos adotados neste estudo estão de acordo com as normas estabelecidas pelo comitê de ética da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Nos questionários enviados, havia uma página inicial na qual os sujeitos eram informados sobre o projeto e podiam decidir se aceitavam ou não fazer parte da amostra. Os questionários não tinham identificação obrigatória.

60 60 5. APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Para as seguradoras, a discussão sobre ganho e perda é crucial, porque é o que sustenta o negócio, afinal, trata-se de convencer o cliente de que os riscos são prováveis (nível de risco) e possíveis. É preciso lidar com a informação sobre a perda, o que muitas vezes é evitado pelas pessoas, de modo geral. Afinal, ninguém gosta de antecipar mentalmente a possibilidade de perda de alguém da família, de um bem como a casa ou o veículo, dentre outras possibilidades de sinistro. Neste estudo, buscou-se ampliar o conhecimento acerca da intenção de compra de seguros, colocando-se os sujeitos diante de situações nas quais eles têm de antecipar a possibilidade de ocorrência de sinistros. Os sinistros envolvendo automóveis foram analisados, neste estudo, em termos de perda do veículo, não de vidas decorrentes de acidentes considerados fatais. Assim, os aspectos afetivos envolvidos com a decisão não foram considerados. Apresentam-se, a seguir, os tratamentos feitos no banco de dados para as análises bem como os resultados obtidos em cada uma das hipóteses que foram testadas. 5.1 Ajuste do banco de dados Para análise dos dados, as variáveis foram recodificadas e renomeadas, de modo que as tabelas com as saídas identificassem mais facilmente as variáveis envolvidas (as originais eram numericamente nomeadas) ou de modo a permitir algumas das análises. Além disso, conforme já dito nos procedimentos metodológicos, constam do banco de dados apenas as respostas dos sujeitos que completaram os questionários. Assim, não foram feitos tratamentos para substituição de dados perdidos. Também não foram detectados outliers nas distribuições no banco de dados com 95 sujeitos. Também foram criadas novas variáveis. No banco de dados original, havia nove tratamentos possíveis envolvendo três cenários (de ambiguidade imprecisa, de conflito e de risco), distribuídos em três níveis de perda (total, parcial e furto). Cada tratamento deste era uma variável no banco de dados. Para algumas análises, foi necessário criar uma única variável que contivesse a resposta de todos os sujeitos para todos os tratamentos. Assim, essa variável modificada contou com 855 casos (nove vezes 95 sujeitos) e foi denominada IC

61 61 (Intenção de Compra), conforme descrição feita a seguir sobre a renomeação e codificação das variáveis. Dessa forma, segue a descrição individual de cada uma das variáveis analisadas no estudo. 1. Intenções de compra (aquisição) foi rotulada como (IC), com duas categorias (1-sim; 2- não), todas as respostas possíveis (855) foram concentradas em uma única variável; 2. Nível de ambiguidade, denominada por (Niv_amb), apresenta três categorias (1 risco; 2 ambiguidade; 3 conflito); 3. Situação de perda, rotulada por (Sit_perda), apresenta três categorias (1 PT; 2 PP; 3 Roubo); 4. Autorrisco, rotulada por (Cuidadoso, Respeito, Dir_Perigosa, Uso_Celular, Alcoolizado, Revisão, Tp_Revisão, Curso, Omissão), possui, respectivamente, três categorias e foi reordenada da seguinte maneira (1-não; 2-às vezes; 3- sim). 5. Conhecimento da Lei, constituída por três categorias, de acordo com o número de acertos das questões (0 ou 1 1 = baixo conhecimento; 2 ou 3 = moderado conhecimento; 4 ou 5 = conhecimento elevado ou 2; relativas à legislação de seguros); 6. Quanto às variáveis demográficas, sua rotulação foi mantida. 5.2 Primeira etapa da análise de dados Análise descritiva dos dados demográficos O survey aplicado diretamente ao público alvo pré-selecionado resultou numa amostra não-probabilística com 196 respondentes, dos quais 95 foram considerados na amostra final por apresentarem respostas válidas em todas as questões de interesse na pesquisa. Em relação ao perfil dos respondentes, os dados da pesquisa revelam que 69 (62,1%) respondentes são do gênero feminino, enquanto 39 (37,9%), do gênero masculino. Quanto ao estado civil, 20 (21,1%) são solteiros; 70 (73,7%), casados; 4 (4,2%), viúvos; e 1(1.1%), desquitado. Quase a totalidade dos respondentes trabalha: 92 (96,8%), amostra da qual 29 (30,5%) desempenham função na indústria; 12 (12,6%), no comércio; e 54 (56,8%), no segmento de serviços. As faixas de rendas dos entrevistados estão indicadas na Tabela 6.

62 62 Renda Total 1000 a a a 8000 maior que 8000 Gênero Masculino Feminino Total Tabela 6 - Faixas de Renda Distribuídas por Gênero Fonte: dados da pesquisa. Os dados indicam ainda que 49 (51,6%) respondentes têm filhos; 74 (77,9%) sofreram algum tipo de sinistro, dos quais 27 (28,4%) como vítimas e 47 (49,5%) como causadores. Os demais resultados obtidos na primeira etapa de processamento dos dados concernentes a rotulação, codificação e categorização das variáveis estão sintetizados no Apêndice B Segunda etapa da análise de dados teste de hipóteses A segunda etapa do processamento dos dados está pautada pela análise das relações entre os potenciais fatores de influência e a intenção de compra (IC). O processamento dos testes está dividido em quatro fases, em consonância com as hipóteses do estudo, e os resultados de cada fase serão apresentados de acordo com a seguinte estrutura: (1) enunciado da hipótese a ser testada; (2) apresentação dos resultados extraídos do programa SPSS e (3) interpretação das significâncias estatísticas e suas implicações. A primeira fase está relacionada com a hipótese de existência de diferenças significativas na IC nos diferentes cenários de ambiguidade e níveis de risco. Nela, serão testados 6 modelos (3 com diferentes níveis de perda em cada cenário de ambiguidade e 3 com diferentes cenários de ambiguidade em cada nível de perda). A hipótese primeira hipótese a ser testada é:

63 63 H1: Há diferença de intenção de compra de seguros de automóveis nos diferentes níveis de ambiguidade (risco, imprecisa ou de conflito) ou risco em diferentes situações de perda (perda total, parcial ou furto). Como se lê, a hipótese envolve variáveis categóricas relacionadas. Para tal situação, a literatura concernente aos testes não-paramétricos indica a utilização do Teste Q de Cochran (MAROCO, 2010; SIEGEL; CASTELLAN, 2006; FAVERO et al.,2009). Os resultados dos testes de Q de Cochran, para cada modelo de ambiguidade nos diferentes níveis de perda, estão representados na Tabela 7. Modelo 1 Modelo 2 Modelo Risco_PT Ambig_PT Conflito_PT Risco_PP Ambig_PP Conflito_PP Risco_Furtos Ambig_Furtos Conflito_Furtos N 95 N 95 N 95 Cochran's Q 2,133(a) Cochran's Q 6,167(a) Cochran's Q 2,000(a) df 2 df 2 df 2 Asymp. Sig. 0,344 Asymp. Sig. 0,046 Asymp. Sig. 0,368 a 1 is treated as a success. a 1 is treated as a success. a 1 is treated as a success. Tabela 7 - Proporções de IC por cenário de ambiguidade em diferentes níveis de perda Fonte: dados da pesquisa. Como pode ser observado na Tabela 7, somente a significância do modelo de Ambiguidade Imprecisa ficou abaixo de 5% (Q=6,167; sig=0,046), ou seja, somente nesse cenário de ambiguidade existem diferenças nas proporções para a intenção de compras nos diferentes níveis de perda. Os resultados indicados na Tabela 8 se referem ao Teste de Cochran para diferenças nas proporções de IC em diferentes cenários de ambiguidade em cada nível de perda. Como pode ser observada, somente a significância do Modelo 5 está abaixo de 5% (Q=8,909;

64 sig=0,012), ou seja, existem diferenças nas proporções de IC nos diferentes cenários de ambiguidade somente no nível de furto. 64 Modelo 3 Modelo 4 Modelo Risco_PT Risco_PP Risco_Furto Ambig_PT Ambig_PP Ambig_Furto Confl_PT Confl_PP Confl_Furto N 95 N 95 N 95 Cochran's Q 4,667(a) Cochran's Q 2,133(a) Cochran's Q 8,909(a) DF 2 df 2 DF 2 Asymp. Sig. 0,097 Asymp. Sig. 0,344 Asymp. Sig. 0,012 a 1 is treated as a success. a 0 is treated as a success. a 0 is treated as a success. Tabela 8 - Proporções de IC em diferentes cenários ambiguidades por nível de perda Fonte: dados da pesquisa. Os resultados do teste da Hipótese 1 mostram que não há diferença de intenção de compra de seguros dentre os diferentes tratamentos, exceção feita para o nível de ambiguidade imprecisa e para o nível de perda decorrente de furto, quando os dados são desagregados, conforme mostram os modelos de 1 a 6. Do ponto de vista de seguradora, pode-se pensar que talvez sejam importantes fatores para decisão de compra a apresentação de um nível impreciso de ambiguidade e com o cenário de que as possibilidades de ocorrência do furto bem como de recuperação do veículo (cujo montante depende do estado do veículo) são totalmente imprevistas. Esses resultados são diferentes dos obtidos por Cabantous et al. (2011), no aspecto de cenário: precificadores tendem a super valorizar a precificação no cenário de ambiguidade de conflito, mais do que o de ambiguidade imprecisa. Por outro lado, tendem a valorizar a precificação em cenários catastróficos, cujo montante de perda é totalmente imprevisível, à semelhança da perda decorrente de furto, para o proprietário do veículo. Corrobora com o

65 65 presente estudo o trabalho de Cabantous et al. (2011), no qual as diferenças encontradas só foram identificadas quando os dados foram desagregados. Os achados são coerentes com a Teoria do Prospecto Kahneman e Tversky (1979), quando se discute que a forma de apresentação da situação sobre a qual se decide pode modificar a resposta do sujeito. A segunda fase está pautada pela análise da relação entre a Intenção de Compra e as variáveis de auto-risco enunciada na segunda hipótese do estudo a saber: H2. A percepção de autorrisco influencia a intenção de compra de seguros de automóveis em diferentes cenários com diferentes níveis de perda. As pessoas têm um nível de risco que é estimado pela seguradora a partir de séries históricas sobre sinistros. Conhecer esse nível de risco pessoal (autorrisco) é essencial para a seguradora. Sob o ponto de vista econômico, quanto melhor a estimativa do perfil do segurado, melhor se garante a perpetuidade do negócio. No caso de seguro de automóveis, os potenciais consumidores, por vezes, adotam medidas preventivas (como fazer revisões periódicas, alinhamento de pneus, troca de bateria), considerando que essas eliminem o risco de ocorrência de sinistro. Na verdade, é como o seguro probabilístico: paga-se por algo que pode reduzir a probabilidade, mas que não elimina o risco (KAHNEMAN; TVERSKY, 1979). O autorrisco pode ser parte dos fatores que o sujeito considera ao avaliar a compra de um seguro. Pode impactar na sua decisão de compra, porque pode ser considerado como um sujeito de baixo risco e estender essa percepção a fatores externos a ele, como possibilidade de furto ou mesmo de sofrer acidente (como segundo, não o causador). Neste estudo, não foram levantados aspectos culturais relacionados à visão das pessoas sobre sinistros, como religião, costumes étnicos, dentre outros, conforme discutido por Khalid et al. (2010). São aspectos interessantes que merecem uma investigação específica. Nesta fase, a estatística de Regressão Logística será utilizada e processada pelo método Enter, conforme recomendam Favero et al.(2009), Hair et al.(2009) e Maroco (2010), por tratar-se de relação de dependência entre uma variável dicotômica (Intenção de Compra) e as diversas variáveis categóricas métricas e não-métricas da percepção de autorrisco (Cobertura, Extremamente Cuidadoso, Respeito as Leis, Grupo Direção Perigosa, Uso

66 66 Celular, Dirijo Alcoolizado, Faço Revisão Periódica, Tempo Revisão Periódica, Curso de direção Defensiva, Omissão Informações). O modelo logístico da intenção de compra será testado levando-se em consideração os diversos os cenários de ambiguidade e níveis de perdas conjuntamente, assumindo-se um ponto de corte de 23%, uma vez que essa é a proporção de sucesso estimada para a intenção de compra. Contudo, a Regressão Logística requer a verificação de outliers e medidas de erro que podem influenciar os coeficientes do modelo. Para tal, empreendeu-se a análise gráfica dos resíduos padronizados ao nível de significância 5% (Studentized 1,96 e dfbeta<2) e o diagnóstico de casos influentes, tomando-se como referência a Distância de Cook (Cook s distance<1). Os resultados do processamento indicaram que as observações (1, 2, 172, 191, 192, 362, 381, 382, 552, 644, 666, 667 e 854) apresentaram resíduos padronizados acima de 1,96, contudo esses valores não influenciaram significativamente os coeficientes do modelo, uma vez que nenhuma das medidas dfbeta foi superior a 2 (0 dfbeta 0,80) e que a Distância de Cook ficou abaixo de 1 (0 Cook s distance 0,16). Esses resultados podem ser conferidos no Apêndice B. O processamento da Regressão Logística pelo método Enter produziu os valores Qui- Quadrado para a estatística Wald, utilizada para testar a hipótese nula de que os coeficientes estimados da Regressão Logística são iguais a zero. Os resultados estão na Tabela 9. B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a Cuidadoso -,843,240 12,379 1,000,431 Respeito Dir_Perigosa Uso_Celular Alcoolizado Revisão Tp_Revisão Curso Omissão Constant 1,121,241 21,591 1,000 3,069 -,042,165,066 1,798,959 -,301,104 8,376 1,004,740,523,151 12,052 1,001 1,687 -,362,153 5,572 1,018,696 -,042,025 2,958 1,085,959,569,214 7,091 1,008 1,767,848,200 18,043 1,000 2,335-1,423,753 3,573 1,059,241 a. Variable(s) entered on step 1: Cuidadoso, Respeito, Dir_Perigosa, Uso_Celular, Alcoolizado, Revisão, Tp_Revisão, Curso, Omissão. Tabela 9 - Coeficientes do modelo de regressão logística da intenção de compra Fonte: dados da pesquisa.

67 67 Os resultados indicam que todas as variáveis de autorrisco apresentaram significâncias inferiores a 5%, exceto as variáveis Dir_Perigosa ( 2 Wald=0,066; sig=0,799) e Tp_ Revisão ( 2 Wald = 2,958; sig=0,085). Portanto, excetuando-se essas duas variáveis, todas as demais influenciam significativamente a Intenção de Compra de seguros de automóveis. As seguradoras não têm a informação de autorrisco, estimado com base em histórico de ocorrência de sinistros. Regressões são feitas geralmente sobre dados demográficos dos sujeitos para estimar o potencial autorrisco. Os resultados do presente estudo sinalizam que talvez seja interessante desenvolver questionários de perfil do segurado que sejam mais detalhados de modo a tentar captar o autorrisco (embora o sujeito possa mentir ) ou fazer campanhas focadas para prevenção de tipos específicos de autorrisco. A terceira fase está orientada ao teste da relação de dependência entre a Intenção de Compra e as variáveis demográficas dos respondentes. Conforme se discutiu, as seguradoras detêm informações sobre o perfil demográfico dos segurados e tomam decisões de precificação, estratégia de atuação, busca de público alvo, dentre outras, baseadas nos dados de que dispõem. Para se verificar a influência desses perfis, considerando-se os cenários de ambiguidade e os níveis de perda, testou-se a Hipótese 3: H3. As variáveis demográficas influenciam a intenção de compra de seguros em diferentes cenários com diferentes níveis de perda. Por tratar-se de uma relação de dependência entre uma variável dicotômica (Intenção de Compra) e as diversas variáveis demográficas categóricas métricas e não-métricas (Idade, Gênero, Estado Civil, Filhos, Número de Filhos, Renda, Formação, Trabalha, Segmento, Tempo de CNH, Tempo que Dirige, Tempo Primeiro Carro, Tempo Carro Atual, Possui Seguro, Valor do Prêmio do Seguro, Sinistro, Tipo de Sinistro e Cobertura), a relação será testada por meio do processamento da Regressão Logística pelo método Enter, levando-se em consideração os diversos cenários de ambiguidade e níveis de perdas. A análise gráfica dos resíduos padronizados ao nível de significência 5% (Studentized 1,96 e dfbeta<2) e o diagnóstico de casos influentes pela Distância de Cook (Cook s distance<1) revelaram que as observações (514, 644, 854, 120, 328, 310, 138, 348 e 158) apresentaram resíduos padronizados acima de 1,96. Contudo, somente a observação 514 apresentou valor acima de 1 para a distância de Cook (Cook s distance = 3,84). A retirada

68 68 dessa observação resultou numa pequena variação da estatística -2LL (que passou de 501,00 para 479,90) e uma variação de 2,3% da estatística Nagelkerke R square (que passou de 0,520 para 0,543). Considerando-se a pequena melhoria reunida ao modelo, resolveu-se manter a observação no processamento. A análise gráfica dos resíduos pode ser conferida no Apêndice E. O processamento do modelo de Regressão Logística da IC com as variáveis demográficas pelo método Enter produziu os coeficientes e as significâncias estatísticas indicadas na Tabela 10. B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper Step 1 a Idade,268,036 54,629 1,000 1,307 1,217 1,403 Genero(1) EstadoCivil EstadoCivil(1) EstadoCivil(2) EstadoCivil(3) Filhos(1) Renda Renda(1) Renda(2) Renda(3) Formação Formação(1) Formação(2) Formação(3) T rabalha(1) Segmento Segmento(1) Segmento(2) CNH Dirige Prim_Carro Car_Atual Seguro(1) Sinistro(1) T iposinistro T iposinistro(1) T iposinistro(2) Cobertura Cobertura(2) Cobertura(3) nfilhos Constant -,979,343 8,126 1,004,376,192,737 34,911 3,000 17, ,556,000 1, ,8, , ,556,000 1, , , ,556,000 1, ,685,000.,182,487,139 1,709 1,199,461 3,116 69,224 3,000 6,127,925 43,860 1, ,101 74, ,454,799,539 2,199 1,138 2,222,773 6,386-1,296,482 7,237 1,007,274,106,703 39,836 3,000-8,285 1,505 30,296 1,000,000,000,005 1,142,784 2,121 1,145 3,133,674 14,575-3,527,727 23,545 1,000,029,007,122-3,398 1,057 10,322 1,001,033,004,266 7,987 2,018,889,384 5,357 1,021 2,432 1,146 5,163 -,832,569 2,134 1,144,435,143 1,329 -,093,068 1,861 1,172,911,798 1,041,174,043 16,088 1,000 1,190 1,093 1,296 -,130,037 12,144 1,000,878,816,945,303,119 6,450 1,011 1,354 1,072 1,710 4,005,632 40,182 1,000 54,850 15, ,200-2,118,627 11,393 1,001,120,035,411 19,713 2,000 3,718,869 18,311 1,000 41,193 7, ,182 1,617,436 13,787 1,000 5,039 2,146 11,832 16,850 2,000 1,245,385 10,441 1,001 3,473 1,632 7,391 1,965,504 15,214 1,000 7,133 2,658 19,143-1,454,321 20,523 1,000,234,125,438-31, ,556,000 1,998,000 a. Variable(s) entered on step 1: Idade, Genero, EstadoCivil, Filhos, Renda, Formação, Trabalha, Segmento, CNH, Dirige, Prim_ Carro, Car_Atual, Seguro, Sinistro, TipoSinistro, Cobertura, nfilhos. Tabela 10 - Coeficientes Regressão Logística da IC com as variáveis demográficas Fonte: dados da pesquisa. 95,0% C.I.for EXP(B) Os resultados indicam que todas as variáveis demográficas incluídas na análise influenciam significativamente a Intenção de Compra de seguros de automóveis em diferentes cenários de ambiguidade e níveis de perda, exceto a variável Filhos ( 2 Wald= 0,139;

69 69 sig=0,709) e a variável CNH ( 2 Wald=1,861; sig=0,172), que apresentaram significâncias superiores a 5%. A quarta fase de processamento está relacionada com o teste da influência do conhecimento a respeito da legislação sobre a intenção de compra de seguros para automóveis, enunciada na quarta hipótese do estudo: H4. O conhecimento da regulamentação de seguros influencia a intenção de compra de seguros de automóveis nos cenários de risco, para todas as situações de perda. Novamente, por tratar-se da relação de dependência entre uma variável dicotômica Intenção de Compra - IC) e uma variável independente não-métrica policotômica (Conhecimento da Regulamentação Lei4), a quarta hipótese será testada com o processamento da Regressão Logística, considerando três modelos de intenção de compra definidos segundo os níveis de perda (Perda Total, Perda Parcial e Furto). A variável Conhecimento da Legislação foi operacionalizada a partir do número de acertos obtidos em cinco questões de legislação de seguros e categorizada da seguinte forma: 0 e 1 baixo; 2 e 3 moderado; 4 e 5 elevado. A análise gráfica dos resíduos padronizados revelou que, no nível de significância 5%, as observações (4, 26, 56, 289, 311, 340, 341, 348, 596 e 626) apresentaram resíduos padronizados acima de 1,96, mas esses valores não distorcem significativamente os coeficientes estimados de regressão logística do Modelo1, uma vez que em nenhuma delas a distância de Cook foi superior a 1 (0,001 Cook s distance 0,094), conforme pode ser verificado no Apêndice F. Os resultados do processamento da Regressão Logística pelo método Enter são apresentados na Tabela 11.

70 70 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1(a) Lei4 6,071 2,048 Lei4(1) 1,105,532 4,319 1,038 3,018 1,065 8,554 Lei4(2),863,384 5,046 1,025 2,371 1,116 5,037 Constant -2,116,335 39,970 1,000,120 Tabela 11- Intenção de compra e conhecimento legislação de seguros ao nível de perda total Fonte: dados da pesquisa. a Variable(s) entered on step 1: Lei4. Como pode ser observada na Tabela 11, a estatística de Wald ( 2 Wald= 6,071; sig=0,048) indica que ao nível de perda total existe influência significativa do conhecimento da legislação sobre a intenção de compra de seguros de automóveis Os mesmos procedimentos estatísticos utilizados no processamento do Modelo 1 foram adotados para processar o Modelo 2, no qual a relação entre a intenção de compra e o conhecimento da legislação de seguros foi testada para o nível de perda parcial. A análise gráfica dos resíduos padronizados revelou que, ao nível de significância 5%, as observações (99, 121, 150, 151, 158, 384, 406, 436, 669, 691, 721, 725) apresentaram resíduos padronizados acima de 1,96 e que a distância de Cook não foi superior a 1 (0,001 Cook s distance 0,073), logo essas observações não distorcem significativamente os coeficientes do modelo conforme pode ser verificado no Apêndice G. O resultado do processamento da Regressão Logística pelo método Enter indica que a significância da estatística de Wald ( 2 Wald= 8,277; sig=0,016) ficou baixo de 5%, logo o conhecimento da legislação influencia a intenção de compra de seguros de automóveis..

71 71 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1(a) Lei4 8,277 2,016 Lei4(1) 1,363,489 7,766 1,005 3,908 1,498 10,192 Lei4(2),761,360 4,473 1,034 2,140 1,057 4,332 Constant -1,910,309 38,110 1,000,148 Tabela 12 - Intenção de compra e conhecimento lei ao nível de perda parcial Fonte: dados da pesquisa. a Variable(s) entered on step 1: Lei4. A análise gráfica dos resíduos padronizados do Modelo 3 de Regressão Logística da intenção de compra pelo conhecimento da legislação para o nível de perda roubo revelou que as observações (194, 216, 246, 501, 531, 786, 816 e 820) apresentaram resíduos padronizados acima de 1,96, ao nível de significância 5%, conforme pode ser verificado no Apêndice G, mas os valores da distância de Cook não excederam patamar de referência igual a 1 (0,001 Cook s distance 0,115), portanto essas observações foram mantidas no modelo. Os resultados do processamento da Regressão Logística pelo método Enter, indicam que, no nível de perda de roubo, existe influência significativa do conhecimento da legislação sobre a intenção de compra de seguros de automóveis ( 2 Wald= 6,428; sig=0,040). B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1(a) Lei4 6,428 2,040 Lei4(1) 1,174,568 4,263 1,039 3,234 1,061 9,852 Lei4(2) 1,000,418 5,719 1,017 2,718 1,198 6,168 Constant -2,363,370 40,835 1,000,094 Tabela 13 - Intenção de compra por conhecimento lei em situação de roubo a Variable(s) entered on step 1: Lei4.

72 72 Portanto, os três modelos mostram que conhecimento da legislação de seguros influencia a intenção de compra nos diferentes níveis de perda. No levantamento bibliográfico feito para o estudo, não havia referências para autorrisco ou para o conhecimento da legislação. Esses aspectos representam uma inovação proposta neste estudo, podendo gerar, para a seguradora, oportunidades de desenvolvimento de ações que possam minimizar o autorrisco e que ajustem a precificação de acordo com o autorrisco, além de educar sujeitos para melhor conhecimento da legislação relacionada aos sinistros de automóveis. Os resultados dos testes de hipótese estão sintetizados no Quadro 6 a seguir. Hipóteses Técnicas Estatísticas Status H1. Há diferença de intenção de aquisição de seguros de automóveis nos diferentes cenários de ambiguidade (risco imprecisa ou de conflito) em diferentes níveis de perda (perda total, parcial ou furto). Teste Q de Cochran Não houve evidências para suportar a Hipótese H2. A percepção de auto-risco influencia a intenção de aquisição de seguros em diferentes cenários de ambiguidade com diferentes níveis de perda. A Hipótese foi suportada H3. Os dados demográficos influenciam a intenção de aquisição de seguros em diferentes cenários de ambiguidade com diferentes níveis de perda Regressão Logística A Hipótese foi suportada H4. O conhecimento da regulamentação de seguros influencia a intenção aquisição de seguros de automóveis nos diferentes níveis de perda Quadro 6 - Resumo dos resultados Fonte: o autor da pesquisa. A Hipótese foi suportada Diante dos resultados obtidos e da inexistência de suporte estatístico para a Hipótese 1, propõe-se, na Figura 5, um novo modelo para explicar a intenção de compra de seguros a ser testado em estudos posteriores.

73 73 Figura 5 - Modelo de intenção de compra reformulado Fonte: elaborado pelo autor. Esse modelo é suportado pelos testes de hipótese desenvolvidos e pode ser testado em estudos posteriores de modo a se analisar qual o poder de classificação de potenciais compradores a partir do conhecimento das variáveis relacionadas ao autorrisco, conhecimento da legislação e dados demográficos. Colher esse tipo de informação é um desafio para as seguradoras, todavia se elas desenvolverem instrumentos adequados para obtê-los, e se o modelo apresentar um ajuste adequado, o ganho pode ser muito grande. As seguradoras sempre buscam aumentar sua lucratividade e, para isso, devem mensurar os riscos do negócio, de cada apólice de seguro, por meio de uma precificação que estime todos os possíveis eventos é condição de subsistência. Nesse sentido, a fonte que alimenta a empresa seguradora de forma que tente se precaver e mensurar os possíveis riscos pauta-se basicamente em trabalhar com informação de qualidade. Obtê-la é o grande desafio. Por isso, as seguradoras sempre têm que dispor de mecanismos de busca estruturada de informação de uma forma sistemática, confiável e atualizada. A riqueza extraída das informações, aliada às técnicas estatísticas e à parte analítica dos profissionais de seguro, levam as empresas seguradoras a atuar na gestão dos riscos que aceitam, de forma mais concisa, em busca da acurácia e a lucratividade para um negócio sustentável.

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