Vencedor do terceiro lugar na categoria Pesquisa Científica do 1º Prêmio SUSEP de Pesquisa em Seguros.

O elevado nível de incerteza faz com que o setor de seguros agrícolas seja considerado arriscado quando comparado com os demais setores, gerando impacto na precificação e na mensuração de provisões técnicas. Estratégias para a pulverização e administração do risco tornam-se, então, ferramentas importantes para as seguradoras.

Tendo em vista a importância de se explorar metodologias para a precificação e a análise das perdas nesse ramo, o objetivo deste trabalho foi construir um modelo de regressão que possibilite analisar a distribuição das indenizações e as probabilidades de sinistros em seguros de soja no Brasil, dada a relevância da cultura em termos do número de apólices e da sua contribuição com a economia nacional.

O estudo foi direcionado aos seguros de soja do sub-ramo produtividade que receberam subvenção do Governo Federal através do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR) entre os anos 2017 e 2021, englobando substancialmente as apólices com vigência encerrada entre 2017 e 2020, em função da disponibilidade dos dados na data de extração.

Como resultados, observou-se que a adoção do modelo de regressão com resposta Gama Zero Ajustada (ZAGA) pode contribuir a formação do prêmio do seguro de soja, possibilitando também o estabelecimento de métricas de risco, como a quantificação da probabilidade de indenizações extremas, e a formação de provisões técnicas.

Por: Luiz Otávio de Oliveira Pala e Thelma Sáfadi

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