Ciências Atuariais
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/2607
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Item 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 BuenoEste 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.Item 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 MachadoO 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