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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBRANCO, Karoline Pereira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0124221177252187por
dc.contributor.advisor1BEIJO, Luiz Alberto-
dc.contributor.advisor-co1MARQUES, Reinaldo Antônio Gomes-
dc.contributor.referee1MARQUES, Reinaldo Antônio Gomes-
dc.contributor.referee2LISKA, Gilberto Rodrigues-
dc.contributor.referee3FONSECA, Thais Cristina de Oliveira da-
dc.contributor.referee4CARVALHO, Helton Graziadei de-
dc.date.accessioned2023-08-23T19:17:13Z-
dc.date.issued2023-06-29-
dc.identifier.citationBRANCO, Karoline Pereira. Inferência probabilística para seguro paramétrico. 2023. 81 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2023.por
dc.identifier.urihttps://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2297-
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi elaborar e aplicar um método de modelagem para contratos de seguros agrícolas paramétricos com cobertura para a ocorrência de eventos climáticos extremos, visando a determinação de gatilhos indenizatórios com risco base reduzido. O método proposto utilizou a distribuição generalizada de valores extremos (GEV) para modelar os eventos climáticos extremos e empregou as probabilidades de excedência encontradas para os quantis extremos como variável explicativa de um modelo logístico previsor de perdas na safra. A inferência bayesiana foi aplicada para a estimação dos parâmetros da distribuição GEV e dos coeficientes do modelo logístico. Posteriormente, verificou-se a acurácia e o custo para seguradora e segurado para todos os possíveis gatilhos contratuais, com a intenção de fornecer embasamento técnico para que o gestor do contrato identifique o gatilho mais seguro e com custos viáveis para o produto. Após a apresentação do método foi realizado um estudo de caso visando a sua aplicação para a elaboração de um contrato para a proteção de lavouras de café contra a ocorrência de veranicos extremos no período da florada em algumas cidades do Estado de Minas Gerais. Foram ajustados dois modelos, um com distribuição a priori informativa para a estimação dos parâmetros das distribuições GEV e outro com distribuição a priori não informativa. Os resultados encontrados foram promissores. O modelo proposto apresentou 87,5% de acurácia para as duas estruturas de distribuição a priori ao relacionar o evento climático com a ocorrência de perdas na safra, mesmo em um cenário de escassez de dados. Além disso, com a utilização a priori informativa foi possível encontrar um gatilho ótimo em relacionar o evento climático e a ocorrência de perdas e que trouxe um custo viável de comercialização para ambos os agentes envolvidos. A utilização da abordagem inferencial bayesiana possibilitou, por meio de intervalos de credibilidade, que a incerteza do processo fosse quantificada com precisão razoável em todas as etapas da modelagem, fornecendo maior grau de embasamento para os gestores do contrato tomarem decisões. Conclui-se que o método aqui proposto mostrou-se promissor e pode ser adaptado para contratos de diferentes culturas e eventos climáticos.por
dc.description.abstractThe objective of this work was to develop and apply a modeling method for parametric agricultural insurance contracts with coverage for the occurrence of extreme weather events, aiming at determining indemnity triggers with reduced base risk. The proposed method used the generalized distribution of extreme values (GEV) to model extreme weather events and used the exceedance probabilities found for the extreme quantiles as an explanatory variable for a logistic model that predicts crop losses. Bayesian inference was applied to estimate the parameters of the GEV distribution and the coefficients of the logistic model. Subsequently, the accuracy and cost for the insurer and insured for all possible contractual triggers were verified, with the intention of providing a technical basis for the contract manager to identify the safest trigger and with viable costs for the product. After presenting the method, a case study was carried out aiming at its application for the elaboration of a contract for the protection of coffee plantations against the occurrence of extreme dry spells during the flowering period in some cities of the State of Minas Gerais. Two models were fitted, one with an informative a priori distribution for estimating the parameters of the GEV distributions and the other with a non-informative a priori distribution. The results found were promising. The proposed model showed 87.5% accuracy for the two a priori distribution structures when relating the weather event to the occurrence of crop losses, even in a scenario of scarce data. In addition, with the informative a priori use, it was possible to find an optimal trigger to relate the climatic event and the occurrence of losses and that brought a viable cost of commercialization for both agents involved. The use of the Bayesian inferential approach made it possible, through credibility intervals, for the uncertainty of the process to be quantified with reasonable precision in all stages of the modeling, providing a greater degree of basis for the contract managers to make decisions. It is concluded that the method proposed here proved to be promising and can be adapted for contracts of different cultures and climatic events.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2023-08-23T19:16:31Z No. of bitstreams: 2 Dissertação de Karoline Pereira Branco.pdf: 2890609 bytes, checksum: 70dc5f04be9842f0e398a307603565c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometriapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectPrecificação atuarialpor
dc.subjectDistribuição GEV.por
dc.subjectGerenciamento de risco climáticopor
dc.subject.cnpqPROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASpor
dc.titleInferência probabilística para seguro paramétricopor
dc.typeDissertaçãopor
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