BOXE ESTATÍSTICO
BOXE ESTATÍSTICO Apresentando a técnica de projeção de arrecadação do mercado segurador Escolha de uma técnica única para o Mercado Segurador
Introdução Modelos de projeção de negócios são considerados, desde o século XVII, ferramentas necessárias para apoiar gestores na melhor tomada de decisão (Bernstein, 1996). Desde então, os métodos de previsão baseados em dados tiveram significativos avanços e passaram a contar com a ajuda de softwares específicos para a sua operacionalização. As previsões baseiam-se, resumidamente, em estudar os dados históricos e manipulá-los a fim de conhecer padrões de comportamen-to que possam ser extrapolados para a produção de previsões futuras, sejam de médio ou longo prazos. O setor de seguros tem relevância histórica para a economia, pois fornece proteção econômica para bens, responsabilidades, vida e saúde, e auxilia na formação de poupança individual, através de planos de previdência e títulos de capitalização, e de poupança nacional, através dos ativos que as sociedades seguradoras precisam gerir da forma mais eficiente possível. Em 2021, o setor arrecadou mais de R$ 306 bilhões de reais (sem considerar os dados de Saúde Suplementar e DPVAT), representando um crescimento de 11,9% sobre 2020. Pagou mais de R$ 190 bilhões de indenizações, resgates, benefícios e sorteios, aumento de 25% em relação ao ano anterior, e possui mais de R$ 1,2 trilhão em provisões (considerando seguradoras, EAPCs e empresas de capitalização).
Em razão da heterogeneidade do setor, prever como se comportará a arrecadação dos diversos ramos de seguros representa um grande desafio, pois os produtos respondem de forma diferente às mudanças do contexto econômico e do comportamento dos indivíduos. A pandemia da Covid-19 mostrou de forma clara essa heterogeneidade, quando seguros como residencial e de vida tiveram expressivo aumento de demanda. Como captar esses efeitos nas projeções? Existem diversas técnicas estatísticas e econométricas de modelagem voltadas à projeção, cada uma delas adequada a um determinado contexto, geralmente ligado às características dos dados disponíveis para a realização do exercício. A maior parte dos métodos de previsão é baseada em dados históricos a partir de uma série de tempo ou série temporal, que é uma série de observações da variável aleatória de interesse em relação ao tempo observado (Nogueira, 2009). Para escolha de uma técnica para as projeções do mercado segurador, não foram levadas em conta metodologias mais recentes que envolvem inteligência artificial, por demandarem grande quantidade de dados, muito mais ampla que a publicamente disponível hoje. Assim, temos que se Xi é uma variável aleatória de interesse no tempo i e as observações
CONJUNTURA CNseg | ANO 5 | NO 68 | MARÇO/2022
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SUMÁRIO
