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[en] A DATA SCIENCE AND ACTUARIAL APPROACH FOR GROUNDING RISK DILUTION STRATEGIES INVOLVING EXTREME WINDS IN SOUTHERN BRAZIL / [pt] UMA ABORDAGEM DE CIÊNCIAS DE DADOS E ATUARIA PARA FUNDAMENTAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE DILUIÇÃO DE RISCOS ENVOLVENDO VENTOS EXTREMOS NO SUL DO BRASIL

TAYLOR OLIVEIRA FIDELIS 29 June 2023 (has links)
[pt] Aumento de eventos climáticos extremos está colocando empresas de seguros em risco, com perdas que chegam a bilhões de dólares. No Sul do Brasil, municípios sofreram perdas devido a eventos climáticos, incluindo um ciclone bomba que causou prejuízos próximos a 2 bilhões de reais. As perdas são em grande parte seguradas, mas avaliar a probabilidade de perdas devido a desastres naturais é difícil devido à dependência intrínseca entre os riscos expostos. Essa dissertação busca estudar ventos extremos na região Sul do Brasil, visando entender como precificar e diluir o risco em áreas de alto impacto. A pesquisa envolve a análise de dados meteorológicos, econômicos, sinistros reportados por seguradoras, prêmios reportados por seguradoras, estrutura populacional, PIB, relevo e outras variáveis relevantes para a pesquisa. O objetivo é estimar cenários de perdas decorrentes de eventos extremos e oferecer informações relevantes para avaliar estratégias de diluição de risco de perdas econômicas. A dissertação mistura distintas áreas, incluindo Economia, Atuária, Ciência de Dados, Estatística e Matemática. / [en] Increasing extreme weather events are putting insurance companies at risk,with losses reaching billions of dollars. In the South of Brazil, municipalities have suffered losses due to climate events, including a bomb cyclone that caused losses of around 2 billion of reais. These losses are largely insured, but evaluating the probability of losses due to natural disasters is difficult due to the intrinsic dependence between exposed risks. This dissertation seeks to study extreme winds in the Southern region of Brazil, aiming to understand how to price and dilute risk in high impact areas. The research involves the analysis of meteorological and economic data, insurance claims reported by insurers, premiums reported by insurers, population structure, GDP, topography, and other relevant variables for the research. The objective is to estimate loss scenarios resulting from extreme events and offer relevant information to evaluate strategies for diluting the risk of economic losses. The dissertation blends distinct areas, including Economics, Actuarial Science, Data Science, Statistics, and Mathematics.

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