Publicação
Modelos preditivos para o número de anulações em seguros de saúde
| Resumo: | Este estudo surge no âmbito de um estágio profissional e analisa as dinâmicas de anulação de seguros de saúde no mercado português, com foco na Multicare, líder do setor e instituição de acolhimento desta dissertação de mestrado. O projeto explora os desafios enfrentados pelas seguradoras num mercado em crescimento, com o objetivo principal de estimar o número de anulações de seguros de saúde. Para isso, foram aplicadas metodologias empíricas e teóricas, inicialmente centradas na maturidade da pessoa segura, e, posterior mente, em regressões lineares e análises de sazonalidade para identificar padrões. Foram desenvolvidos modelos preditivos para estimar as anulações mensais e anuais com base em variáveis como novas adesões, pessoas em vigor, maturidade e fatores externos, onde foram utilizados testes de hipótese, regressões lineares múltiplas, métodos de seleção de variáveis, análises de multicoli nearidade, funções de autocorrelação e autocorrelação parcial e intervalos de previsão. Os resultados revelaram que 50% das anulações ocorrem nos primeiros dois anos de contrato, eviden ciando a necessidade de criação de estratégias que melhorem a retenção de pessoas seguras. Além disso, os modelos desenvolvidos demonstraram que, com base na relação direta entre pessoas seguras novas e anuladas, é possível propor estratégias para otimizar a gestão da carteira, aprimorar o planeamento do orçamento e identificar tendências de mercado. Uma das principais contribuições deste trabalho foi a criação de modelos preditivos robustos, capazes de estimar anulações mensais com margens de erro reduzidas, reafirmando que a combinação de dados históricos, análises estatísticas e uma compreensão do mercado pode oferecer informações valiosas para o crescimento sustentável das seguradoras a longo prazo. |
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| Autores principais: | Magrinho, Tiago Miguel Calado |
| Assunto: | Anulações Cancelamento do seguro Regressão múltipla Modelos de previsão Seleção de variáveis Teses de mestrado - 2025 |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Este estudo surge no âmbito de um estágio profissional e analisa as dinâmicas de anulação de seguros de saúde no mercado português, com foco na Multicare, líder do setor e instituição de acolhimento desta dissertação de mestrado. O projeto explora os desafios enfrentados pelas seguradoras num mercado em crescimento, com o objetivo principal de estimar o número de anulações de seguros de saúde. Para isso, foram aplicadas metodologias empíricas e teóricas, inicialmente centradas na maturidade da pessoa segura, e, posterior mente, em regressões lineares e análises de sazonalidade para identificar padrões. Foram desenvolvidos modelos preditivos para estimar as anulações mensais e anuais com base em variáveis como novas adesões, pessoas em vigor, maturidade e fatores externos, onde foram utilizados testes de hipótese, regressões lineares múltiplas, métodos de seleção de variáveis, análises de multicoli nearidade, funções de autocorrelação e autocorrelação parcial e intervalos de previsão. Os resultados revelaram que 50% das anulações ocorrem nos primeiros dois anos de contrato, eviden ciando a necessidade de criação de estratégias que melhorem a retenção de pessoas seguras. Além disso, os modelos desenvolvidos demonstraram que, com base na relação direta entre pessoas seguras novas e anuladas, é possível propor estratégias para otimizar a gestão da carteira, aprimorar o planeamento do orçamento e identificar tendências de mercado. Uma das principais contribuições deste trabalho foi a criação de modelos preditivos robustos, capazes de estimar anulações mensais com margens de erro reduzidas, reafirmando que a combinação de dados históricos, análises estatísticas e uma compreensão do mercado pode oferecer informações valiosas para o crescimento sustentável das seguradoras a longo prazo. |
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