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Vehicle claims in the south of Minas Gerais: an approach using classification models
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Universidade Estadual de Londrina
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Resumo
Com as mudanças nos padrões de risco, novos produtos de seguros são disponibilizados no mercado,
atendendo as demandas do consumidor. Consequentemente, os modelos de precificação são reestruturados de
modo a gerenciar os níveis de risco e estabelecer prêmios que mantenham o bem estar atuarial, alocando
apólices em carteiras através de modelos de classificação e clusterização. Este trabalho analisou o desempenho
dos modelos Logísticos e Random forests na classificação de ocorrências de sinistros do tipo colisão por perda
total no sul de Minas Gerais utilizando amostras de treino originais e artificiais via método de reamostragem
ROSE, que é um procedimento de construção de amostras artificiais em uma suavização bootstrap. Considerase a perda total de um veículo quando os custos de reparos do sinistro de um mesmo evento superarem um
percentual estabelecido contratualmente. Como resultado, obteve-se que os modelos com amostra artificial
apresentaram resultados de acurácia balanceada superiores aos demais, indicando a melhoria através de
métodos de reamostragem durante o treino.
Abstract
With the changes in the patterns of risk, new insurance products are available on the market. Consequently, pricing models are restructured to manage levels of risk and create premiums that maintain the well-being of insurers. This work analyzed the Logistics and Random forests models in the classification of total loss events in the south of Minas Gerais using original and artificial samples, built by the ROSE resampling method, which is a procedure for constructing artificial samples in a smoothing bootstrap. A total loss of a vehicle is considered when the repair costs for the same event exceed a percentage established by contract. As a result, it was obtained that the models with artificial data improved the balanced accuracy rate on unbalanced data.
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PALA, L. O. de O. et al. Vehicle claims in the south of Minas Gerais: an approach using classification models. Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas, Londrina, v. 41, n. 1, p. 79-86, Jan./June 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.5433/1679-0375.2020v41n1p79.
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