O Laboratório de Risco Atuarial (LAR) e Inovação da Universidade Federal de Alfenas tem como finalidade:
- Apoiar a formação em nível de graduação e pós-graduação;
- Incentivar o intercâmbio entre profissionais e entidades públicas e privadas e;
- Propor convênios com outras instituições nacionais ou internacionais, visando o desenvolvimento do mercado segurador e saúde suplementar.
Ao proporcionar a interação entre o meio acadêmico e o mercado de trabalho, o Laboratório de Risco Atuarial e Inovação trabalha com parcerias, visando a gestão de projetos, treinamento e investimentos em pesquisas voltadas para o desenvolvimento da indústria de seguros e saúde. As pesquisas desenvolvidas no LAR são amplamente reconhecidas no cenário nacional e internacional.
Projetos atualmente desenvolvidos no LAR:
Análise espacial do seguro rural em 2023
Profa. Patrícia de Siqueira Ramos
Discente: Amanda Teodoro Andrade
O objetivo do estudo é analisar a variável total segurado considerando os dados de seguro rural de 2023 disponibilizados pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e referentes ao Programa de Subvenção ao Seguro Rural, um programa do governo federal para auxiliar produtores rurais. Tais informações serão agregadas por município e o foco será no estado de Minas Gerais. Serão produzidos mapas temáticos e os mapas LISA para identificar clusters de alta produtividade e de baixa produtividade no estado. O valor do I de Moran será usado para verificar se existe autocorrelação espacial.
Análise paralela do sistema previdenciário brasileiro e guineense: implicações do mercado de emprego nas estruturas previdenciárias
Prof.: Danilo Machado Pires
Discente: Mário da Silva
A previdência social desempenha um papel fundamental na política social de um país, sendo crucial para oferecer proteção aos cidadãos em situações de vulnerabilidade que dificultam sua capacidade de gerar renda de forma autônoma. O objetivo deste estudo é realizar uma análise paralela entre os sistemas previdenciários do Brasil e da Guiné-Bissau, analisando como o mercado de trabalho impacta essas estruturas e suas respectivas coberturas. Por meio de metodologias como revisão bibliográfica, análise documental e comparação, a pesquisa irá investigar as características e os desafios de cada sistema, além de avaliar a relação entre a informalidade e os critérios de elegibilidade das políticas previdenciárias. O foco estará nas regras de aposentadoria programada, alíquotas de contribuição, identificando semelhanças, diferenças e apontando qual sistema apresenta maior robustez ou fragilidade.
Aplicação de redes neurais artificiais na análise de risco de crédito
Prof. Leandro Ferreira
Discente: Bruno Vitorino Barbosa
Resumo: A análise de risco de crédito é fundamental para a tomada de decisão em instituições financeiras, permitindo a avaliação da probabilidade de inadimplência de um cliente. Esta pesquisa investiga a aplicação das redes neurais artificiais na análise de risco de crédito, comparando seu desempenho com métodos tradicionais. Serão exploradas arquiteturas de redes neurais, técnicas de treinamento e métricas de avaliação para determinar sua eficácia na previsão do risco de crédito.
Aposentadoria das mulheres no campo
Prof. Wesllay Carlos Ribeiro
Discente: Lays Reis
Avaliação de riscos climáticos extremos na indústria de seguros
Prof.: Reinaldo Marques
Discente: Mateus Martins
A incidência de eventos climáticos extremos, como secas prolongadas, tempestades intensas, ondas de calor e inundações, tem se tornado uma preocupação central em diversas áreas da sociedade, especialmente no setor de seguros. Esse fenômeno apresenta desafios inéditos para as seguradoras, que precisam se adaptar a uma realidade em que os riscos são cada vez mais complexos e severos. O objetivo do nosso projeto de pesquisa é analisar os impactos desses riscos climáticos no setor de seguros, focando na análise de vulnerabilidades e na formulação de estratégias para mitigar perdas financeiras e garantir a sustentabilidade do mercado de seguros.
Cálculo de improvement de mortalidade utilizando metodologia da sociedade americana de atuários
Prof.: Reinaldo Marques
Discente: André Ferreira
As principais informações utilizadas durante os cálculos atuariais dos produtos referentes a vida estão relacionadas com os níveis de mortalidade, considerando que eles variam ao longo do tempo dentro de uma população, a desconsideração dessa variação pode provocar prejuízos. Portanto, este trabalho visa mostrar o impacto que essa informação tem nos cálculos atuariais, além de apresentar formas e desenvolver ferramentas para projetar os níveis de mortalidade futuros através da projeção das taxas de mortality improvement. Com as informações apresentadas foi possível observar as diferenças nos cálculos atuariais provocadas pela aplicação das taxas de mortality improvement nos cálculos. Ressalta-se que o estudo de projeção das probabilidades de morte deve ser revisado continuamente de modo a verificar se os valores projetados foram atingidos e, caso necessário, realizar os devidos ajustes para evitar possíveis complicações financeiras.
Dashboards: da escolha dos dados à visualização final
Prof.: Leonardo Biazoli
Este projeto desafia os alunos a desenvolverem dashboards interativos para análise de dados de pesquisa científica. Durante as atividades, eles aprenderão conceitos de visualização de dados, escolha de métricas relevantes e boas práticas de design. Ao final, cada aluno selecionará um conjunto de dados de sua escolha e criará um dashboard funcional, aplicando as técnicas adquiridas para comunicar insights de forma clara e impactante. Os encontros estão previstos para ocorrer semanalmente no laboratório de informática.
Desafios na precificação de seguros para veículos autônomos
Prof.: Leandro Ferreira
Discente: Bernardo Paulo Dias de Melo Eduardo
Resumo: O avanço da tecnologia dos veículos autônomos tem impulsionado transformações no mercado segurador, exigindo novas abordagens para a precificação de riscos e a formulação de políticas de seguro. Esta pesquisa investiga os desafios e oportunidades no desenvolvimento de produtos securitários para veículos autônomos, considerando aspectos como a redistribuição de responsabilidades entre fabricantes, operadores e seguradoras, a utilização de big data e inteligência artificial na modelagem de riscos e a adaptação da regulação vigente. A pesquisa busca contribuir para o entendimento do impacto dessa inovação no setor atuarial, destacando tendências e possíveis soluções para garantir a sustentabilidade desse mercado emergente.
Detecção de e-mails spam utilizando redes neurais artificiais: um estudo comparativo de modelos
Prof.: Leandro Ferreira
Discente: Rhuan Gonzaga da Cunha
Resumo: O aumento do volume de e-mails indesejados (spam) tem impulsionado o desenvolvimento de métodos automatizados para sua detecção. Esta pesquisa investiga a aplicação de redes neurais artificiais na classificação de e-mails como spam ou não spam. São exploradas diferentes arquiteturas de redes neurais, comparando seu desempenho com outras abordagens tradicionais. A pesquisa avalia métricas como acurácia e precisão, demonstrando a eficácia das redes neurais artificiais na filtragem de spam e contribuindo para a segurança e eficiência da comunicação eletrônica.
Diferenciais de mortalidade entre homens e mulheres no Brasil
Professores: Larissa Gonçalves Souza, Pamila Cristina Lima Siviero e Hisrael Passarelli Araújo
Projeto aprovado no edital 09/2020 da Unifal-MG
Financeirização do BPC
Prof.: Wesllay Carlos Ribeiro
Discente: Betânia Gaudêncio
Holding familiar como estratégia de planejamento da aposentadoria
Prof.: Wesllay Carlos Ribeiro
Discente: Ana Paula Costa
Judicialização de medicamento de alto custo
Prof.: Wesllay Carlos Ribeiro
Discente: Julio Cesar Menegaz
Modelagem da curva de potência de aerogeradores por meio de redes neurais artificiais
Prof.: Leandro Ferreira
Discente: Vinícius de Lira Teixeira
A previsão precisa da curva de potência de um aerogerador é essencial para otimizar a eficiência energética e a operação de parques eólicos. Esta pesquisa investiga o uso de Redes Neurais Artificiais para modelar a relação entre variáveis meteorológicas, como velocidade e direção do vento, e a potência gerada. A pesquisa compara diferentes arquiteturas de redes neurais e técnicas de treinamento, avaliando sua capacidade de generalização e acurácia. Os resultados indicam que o uso de redes neurais artificiais pode proporcionar modelos mais robustos e adaptáveis em comparação com abordagens tradicionais, contribuindo para a melhoria da gestão e planejamento energético.
Modelagem de múltiplas causas de morte para precificação de seguros de vida
Professores: Reinaldo Marques e Larissa Gonçalves
Discente: Guilherme Kenji de Melo Omura
Este estudo teve como objetivo estimar e prever a mortalidade da população, determinando os ganhos na expectativa de vida de homens e mulheres a partir da eliminação parcial de causas específicas de morte. O modelo Idade-Período-Coorte (APC) foi utilizado para prever a mortalidade e analisar os efeitos de período e coorte em séries temporais, proporcionando uma compreensão mais abrangente das tendências de mortalidade. Uma aplicação foi feita calculando-se dois produtos atuariais: um seguro de vida temporário e um seguro vitalício.
Modelos de precificação de seguros utilizando lógica fuzzy
Prof.: Leandro Ferreira
Pesquisa vinculada ao “Núcleo de estudos em matemática fuzzy” do CNPq, contando com a participação de discentes dos cursos de graduação do ICSA.
A presente pesquisa investiga a aplicação da lógica fuzzy na determinação de preços de seguros, buscando aprimorar a modelagem de incertezas e subjetividades inerentes ao processo. A pesquisa explora como a lógica fuzzy pode complementar abordagens tradicionais, proporcionando maior flexibilidade na avaliação de riscos e na definição de prêmios.
Nudge e Política Pública
Prof. Wesllay Carlos Ribeiro
Discente Francisco Rocha
Política Pública de repressão penal do dano ambiental por pessoa jurídica
Prof.: Wesllay Carlos Ribeiro
Discente: Thiago Ramalho
Precificação atuarial para seguro agrícola de proteção de margem
Prof.: Reinaldo Marques
Discente: Gesieli Rocha
O Seguro de Proteção de Margem (MP) é uma modalidade de seguro agrícola praticado nos Estados Unidos, que oferece cobertura contra perda inesperada na margem operacional, levando em consideração o rendimento e preços esperados de cada commodity no mercado. O objetivo deste trabalho é propor uma aplicabilidade das modalidades do seguro MP e seguro MP opção de preço de colheita (MP-HPO) para a cultura do café arábica no município mineiro de Guaxupé, considerando a safra de 2013 a 2024. No que se diz respeito aos cálculos de indenizações encontrados, os resultados mostram uma maior sensibilidade do seguro MP-HPO com as quedas no rendimento final, e houve uma maior resistência à perda de margem esperada quando o preço esperado foi estabelecidos com base nos contratos futuros de negociação do café arábica na Bolsa de Nova York e preço de colheita correspondente à média do preço à vista nesse período, do que quando o preço de colheita foi estimado por simulações de média e variância correspondente a variação percentual da média anual dos preços recebidos pelos produtores de café arábica BC Tipo 6 Duro MG.
Precificação de seguros
Prof.: Leandro Ferreira
Pesquisa vinculada ao Grupo de Pesquisa “Precificação de seguros” do PIEPEX, contando com a participação de discentes dos cursos de graduação do ICSA.
A presente pesquisa aborda modelos estatísticos e técnicas de machine learning para analisar dados históricos, identificar padrões e prever riscos, contribuindo para a melhoria da precificação de seguros e otimização da gestão atuarial. A pesquisa busca aprimorar a tomada de decisão no setor segurador.
Predição da ocorrência de sinistros em seguro de automóveis por meio de algoritmos de machine learning
Prof.: Leandro Ferreira
Discente: Caio Jun Hirata Kinzu
A presente pesquisa investiga a aplicação de técnicas de machine learning na análise da ocorrência de sinistros em seguros de automóveis. Para isso, são utilizadas bases de dados contendo informações sobre apólices, perfis dos segurados e histórico de sinistros, permitindo a construção de modelos preditivos. Diferentes algoritmos supervisionados, como regressão logística, árvores de decisão e redes neurais, são avaliados quanto à sua capacidade de prever a ocorrência de sinistros. Os resultados obtidos podem auxiliar seguradoras na precificação de seguros e na gestão de riscos.
Previsão de sinistros em seguro rural em 2023: uma comparação entre métodos de aprendizado de máquina
Profa.: Patrícia de Siqueira Ramos
Discente: Wellinton Oliveira Santos
Os sinistros em seguro rural podem ser previstos com base em variáveis dos dados disponibilizados pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e referentes ao Programa de Subvenção ao Seguro Rural, um programa do governo federal. Algumas dessas variáveis são: valor segurado, produção estimada, produção segurada, prêmio pago, subvenção recebida, valor da indenização, entre outras. Diferentes metodologias, como redes neurais artificiais e regressão logística, podem ser utilizadas para classificar uma apólice como potencial sinistro ou não. Essas técnicas serão comparadas por diferentes métricas, sendo algumas delas: acurácia, precisão, recall, F1-score e curva ROC. O resultado esperado é verificar qual das técnicas retorna melhores indicadores e qual seria mais indicada para o conjunto de dados estudado, considerando os dados de treinamento e de teste.
Transferência de riscos climáticos via letras de risco e seguros aplicado ao cenário brasileiro
Prof.: Reinaldo Marques
Discentes: Ana Victória e Beatriz Pimenta
Propomos explorar soluções financeiras inovadoras baseadas em títulos de catástrofe, adaptando-as ao contexto brasileiro a partir de diretrizes observadas em experiências internacionais (Morningstar, 2023; World Bank, 2023). Segundo o Banco Mundial (2021), países como México e Jamaica já implementam instrumentos como os Cat Bonds para a cobertura de riscos climáticos extremos, oferecendo proteção fiscal frente a desastres naturais. Neste projeto, buscamos investigar a viabilidade da aplicação dos Cat Bonds e seguros paramétricos em áreas urbanas brasileiras, considerando os desafios locais e a estrutura regulatória nacional, com o objetivo de fortalecer a resiliência climática e financeira do país.
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