1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. DEX - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPala, Luiz Otávio de Oliveira-
dc.creatorCarvalho, Marcela de Marillac-
dc.creatorGuimarães, Paulo Henrique Sales-
dc.creatorSáfadi, Thelma-
dc.date.accessioned2020-10-06T20:59:33Z-
dc.date.available2020-10-06T20:59:33Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationPALA, L. O. de O. et al. Vehicle claims in the south of Minas Gerais: an approach using classification models. Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas, Londrina, v. 41, n. 1, p. 79-86, Jan./June 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.5433/1679-0375.2020v41n1p79.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43330-
dc.description.abstractWith the changes in the patterns of risk, new insurance products are available on the market. Consequently, pricing models are restructured to manage levels of risk and create premiums that maintain the well-being of insurers. This work analyzed the Logistics and Random forests models in the classification of total loss events in the south of Minas Gerais using original and artificial samples, built by the ROSE resampling method, which is a procedure for constructing artificial samples in a smoothing bootstrap. A total loss of a vehicle is considered when the repair costs for the same event exceed a percentage established by contract. As a result, it was obtained that the models with artificial data improved the balanced accuracy rate on unbalanced data.pt_BR
dc.languageenpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Londrinapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceSemina: Ciências Exatas e Tecnológicaspt_BR
dc.subjectRandom forestpt_BR
dc.subjectRandom over sampling examplespt_BR
dc.subjectLogistic regressionpt_BR
dc.subjectFloresta aleatóriapt_BR
dc.subjectAmostra aleatóriapt_BR
dc.subjectRegressão logísticapt_BR
dc.titleVehicle claims in the south of Minas Gerais: an approach using classification modelspt_BR
dc.title.alternativeOcorrência de sinistros em veículos no sul de Minas Gerais: uma abordagem via modelos de classificaçãopt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoCom as mudanças nos padrões de risco, novos produtos de seguros são disponibilizados no mercado, atendendo as demandas do consumidor. Consequentemente, os modelos de precificação são reestruturados de modo a gerenciar os níveis de risco e estabelecer prêmios que mantenham o bem estar atuarial, alocando apólices em carteiras através de modelos de classificação e clusterização. Este trabalho analisou o desempenho dos modelos Logísticos e Random forests na classificação de ocorrências de sinistros do tipo colisão por perda total no sul de Minas Gerais utilizando amostras de treino originais e artificiais via método de reamostragem ROSE, que é um procedimento de construção de amostras artificiais em uma suavização bootstrap. Considerase a perda total de um veículo quando os custos de reparos do sinistro de um mesmo evento superarem um percentual estabelecido contratualmente. Como resultado, obteve-se que os modelos com amostra artificial apresentaram resultados de acurácia balanceada superiores aos demais, indicando a melhoria através de métodos de reamostragem durante o treino.pt_BR
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