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Acesso aberto (Open Access)
Modelos de precificação atuarial de letra de risco e seguro para catástrofe climática no Brasil
(2025-11-19) Nora, Beatriz Pimenta; Ferreira, Leandro; Marques, Reinaldo Antânio Gomes; Pires, Danilo Machado
O objetivo deste trabalho foi analisar a viabilidade da adaptação dos Cat Bonds, instrumento de transferência de risco amplamente consolidado em mercados internacionais, ao contexto brasileiro. Para isso, revisou-se a evolução das estruturas de Insurance-Linked Securities (ILS) no cenário global e utilizaram-se dados de sinistros por inundações disponibilizados pela Susep para o período de 2016 a 2021, complementados por registros de eventos climáticos extremos recentes no Brasil. A modelagem contemplou três abordagens: os dois primeiros modelos, de base não sazonal, inspirados em estudos internacionais e fundamentados em simulações simplificadas, assumem intensidade constante ao longo do tempo; já o terceiro modelo incorporou explicitamente a sazonalidade dos eventos de inundação, permitindo capturar a concentração temporal das perdas nos meses de maior exposição. Os resultados mostraram que essa última abordagem, embora mais complexa, garante maior aderência à realidade do risco, reforçando a importância de considerar a sazonalidade na precificação de Cat Bonds em contextos marcados por padrões climáticos bem definidos
Acesso aberto (Open Access)
Precificação de seguros para veículos autônomos via sistemas baseados em regras fuzzy
(2025-12-10) Eduardo, Bernardo Paulo Dias de Melo; Ferreira, Leandro; Biazoli, Leonardo; Salgado, Silvio Antônio Bueno
Este trabalho desenvolve um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF) de precificação de seguros para veículos autônomos utilizando lógica fuzzy como ferramenta principal para avaliação de riscos tecnológicos. O modelo proposto incorpora duas variáveis: o nível de autonomia do veículo (NAV), baseado na classificação SAE J3016, e o nível de vulnerabilidade cibernética (NVC), avaliando exposição a ameaças digitais. A implementação computacional, realizada em Python com a biblioteca scikit-fuzzy, demonstrou capacidade efetiva em capturar relações entre essas variáveis, produzindo fatores multiplicadores que variam de 0,5 a 3,0 em relação à tarifa base convencional. A análise de múltiplos cenários revelou padrões consistentes, onde veículos com alta autonomia e baixa vulnerabilidade recebem reduções de até 34% no prêmio, enquanto aqueles com baixa autonomia e alta vulnerabilidade sofrem acréscimos de até 154%. Os resultados validam a eficácia do sistema fuzzy em traduzir complexidades técnicas em decisões de precificação, oferecendo às seguradoras uma ferramenta robusta para enfrentar os desafios da mobilidade autônoma. O trabalho contribui para o avanço das metodologias de avaliação de risco em seguros tecnológicos.