“Exposição”, estimação e uma observação sobre segurança no trânsito

Eis um problema interessante: sua base de dados – digamos, um painel – tem alguns elementos que sempre estão lá e outros que não aparecem com tanta frequência. Segundo Arthur Charpentier, este seria um caso bem comum em Ciências Atuariais.

Como lidar com isso? No caso específico, o autor tem que calcular contratos de seguro anuais com uma base de dados em que nem todos os indivíduos estão lá o ano todo. Bem, ele explica quais seriam as opções aqui, aqui e aqui.

Eu me pergunto se o problema que ele se defronta não aparece também em outros estudos. Por exemplo, tomemos a definição de exposure.

In actuarial science, and insurance ratemaking, taking into account the exposure can be a nightmare (in datasets, some clients have been here for a few years – we call that exposure – while others have been here for a few months, or weeks). Somehow, simple results because more complicated to compute just because we have to take into account the fact that exposure is an heterogeneous variable.

Será que, para vários dados de história econômica, não seria este um problema comum? Vejamos o que o autor nos diz, numa ilustração:

As explained many times on this blog (e.g. here), and in my notes, if we have to identical drivers, but one with an exposure of 6 months, and the other one of one year, it should be natural to assume that, on average, the second driver will have two times more accidents. This is the motivation to use a standard (homogeneous) Poisson process to model claim frequency. One can also see here legal issue, since, in case of a (partial) reinbursement of a premium, it would be done prorata temporis. The risk is proportional to the exposure.

Só eu estou vendo que, por exemplo, um estudo sério sobre o efeito Peltzman (exemplos sobre o efeito aqui e aqui) não deveria, ao menos, considerar esta diferente exposição ao risco (ou ao seguro) como um variável importante? Ou você também acha?

Fiquei curioso.

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