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Modelos preditivos para o número de anulações em seguros de saúde

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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.
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
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