APPLYING SVR AND ESN TO FORECAST INSURANCE MARKET SERIES

• Main Author: JULIANA CHRISTINA CARVALHO DE ARAÚJO
• Other Authors: REINALDO CASTRO SOUZA
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2016
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28188@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28188@2

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === A previsão de seguros é essencial para a indústria de seguros e resseguros. Ela fornece subsídios para estratégias de negócios de longo-prazo, e pode servir como um primeiro passo para o planejamento de linhas específicas de produtos. No contexto brasileiro, a previsão de seguros é de especial relevância. O Brasil possui o maior mercado segurador da América-Latina e tem potencial para se tornar um dos mais importantes centros seguradores do mundo no médio-longo- prazo. A SUSEP e a CNseg realizam previsões de carteiras do mercado de seguros brasileiro com base em modelos estatísticos. Entretanto, as séries temporais de prêmios utilizadas para essas previsões exibem comportamento não estacionário e não linear. Assim, a utilização de algoritmos de machine learning, na modelagem de séries de seguros, se justifica em função da habilidade desses algoritmos em capturar componentes de natureza não linear e dinâmica que possam estar presentes nessas séries, sem a necessidade de realizar suposições sobre o processo gerador dos dados. Com base no exposto, este trabalho investiga o uso de redes neurais Echo State (ESN) e GA-SVR na previsão de prêmios de seguros do mercado brasileiro. A base de dados utilizada neste trabalho foi disponibilizada pela SUSEP e compreende as carteiras de Automóveis, Vida e Previdência. Foram realizadas previsões univariadas e multivariadas com ESN e GA-SVR para as três carteiras mencionadas. Os resultados demonstram superioridade preditiva da ESN. === Insurance forecasting is essential for the insurance industry. It provides support for long-term business strategies and can serve as a first-step for planning specific lines of products. In the Brazilian context, insurance forecasting is of special relevance. In the Latin American insurance market, Brazil is the leader in premium, and could become one of the most important insurance centers of the world in the medium- or long-term. SUSEP and CNseg forecast insurance products of the Brazilian market with statistical models. Nevertheless, premium time series exhibit nonstationary and nonlinear behavior. Therefore, the use of machine learning algorithms in the modeling of insurance series is justified, due to the ability of these algorithms in capturing nonlinear and dynamic components, which may be present in those series, without making assumptions about the data generating process. Based on this, this work investigates the use of Echo State neural networks (ESN) and GA-SVR in the forecast of insurance premium of the Brazilian market. The database used in this work was provided by SUSEP and consists of the products Automobiles, Life and Providence. Univariate and multivariate forecasts were made with ESN and GA-SVR for the three aforementioned products. The results show predictive superiority of ESN.