PROTEÇÃO PATRIMONIAL MUTUALISTA: COMPARAÇÃO DE CUSTEIO COM O SEGURO AUTOMÓVEL TRADICIONAL

Autores

  • Eduardo Fraga Lima de Melo UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
  • Maria Tereza das Graças UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
  • Paulo Andrés Toro UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO

DOI:

https://doi.org/10.12957/cadest.2025.94260

Palavras-chave:

proteção patrimonial mutualista, seguro descentralizado, seguro automóvel, custeio

Resumo

O setor de seguros vem passando por transformações marcantes nos últimos tempos. Uma destas transformações é a introdução da chamada proteção patrimonial mutualista, regulamentada pela recém-publicada Lei Complementar n. 213/2025. Em comparação com o seguro “tradicional”, a proteção mutualista possui diferenças, em especial, no que se refere ao custeio. Em mercados internacionais, essa operação é chamada de seguros descentralizados ou mutual-aid. Ao contrário do seguro tradicional, onde o prêmio é estabelecido ex-ante, nesta operação, o “prêmio” é definido de forma ex-post por meio do rateio das despesas da carteira com sinistros. Com o uso de modelo de machine learning, que se mostrou o melhor em performance, este estudo compara os custos do seguro automóvel tradicional usando dados reais e públicos de apólices subscritas por seguradoras entre os anos de 2012 e 2020 (último ano disponível dos dados) com aquele que seria cobrado em um arranjo mutualista. Calculamos também o carregamento máximo sobre o prêmio que as administradoras de proteção patrimonial mutualista poderiam ter cobrado nestas apólices para que fossem, em média, tão atrativas para os segurados quanto o seguro tradicional. A presente pesquisa vem em momento crucial para o mercado de seguros e busca endereçar o custeio destes dois tipos de operação.

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Referências

AKERLOF, G. A. The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. Decision Science, v. 84, n. 3, p. 261-273, 2017.

ARNOTT, R. J.; STIGLITZ, J. E. The basic analytics of moral hazard. 1988.

BRASIL. Lei Complementar nº 213, de 15 de janeiro de 2005. Dispõe sobre o Sistema Nacional de Seguros Privados. Diário Oficial da União, Brasília, DF, janeiro de 2025.

BLIER-WONG, C. et al. Machine Learning in P&C Insurance: A Review for Pricing and Reserving. Risks, v. 9, n. 1, p. 4, 23 dez. 2020.

BORSELLI, A. Smart contracts in insurance: a law and futurology perspective. In: InsurTech: A Legal and Regulatory View. Cham: Springer International Publishing, 2019. p. 101-125.

BREIMAN, L. Random Forests. Machine Learning, vol. 45, no. 1, pp. 5–32, 2001.

BUTERIN, V. A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum White Paper, 2014. Disponível em: https://ethereum.org/en/whitepaper/. Acesso em: 10 out. 2023.

CNSP, 2021. Resolução CNSP n. 432, de 12 de novembro de 2021. Disponível em: www.susep.gov.br.

CHEN, T.; GUESTRIN, C. XGBoost. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Anais. New York, NY, USA: ACM, 13 ago. 2016.

DHAENE, J. Decentralized risk-sharing: definitions, properties and characterizations – Pooling risks without a central insurer. Short course in IME congress at Chicago, Illinois, July 8, 2024.

FENG, R. Decentralized insurance: Technical Foundations of Business Models. Springer. 2023.

FERREIRA, P.P. Modelos de Precificação e Ruína de Seguros de Curto Prazo. Escola Nacional de Seguros. 2002.

FERREIRA, P. P; MANO, C. M. C. A. Aspectos Atuariais e Contábeis das Provisões Técnicas. Escola Nacional de Seguros. 2009.

GRACE, M. F. Regulation of Insurance Markets in the USA. In: Handbook of Insurance: Volume II. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. p. 457-482.

HENCKAERTS, R.; CÔTÉ, M.-P.; ANTONIO, K.; VERBELEN, R. Boosting Insights in Insurance Tariff Plans with Tree-Based Machine Learning Methods. North American Actuarial Journal, vol. 25, no. 2, pp. 255–285, 2021

IZBICKI, R.; SANTOS, T. M. Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística. 1a edição ed. São Paulo- SP: Câmara Brasileira do Livro, 2020.

KAAS, R.; GOOVAERTS, M.; DHAENE, J. Modern actuarial risk theory. Springer Science & Business Media, 2008.

KITCHENS, F. L. Financial implications of artificial Neural Networks in automobile insurance underwriting. International Journal of Electronic Finance, v. 3, n. 3, p. 311-319, 2009.

KUNREUTHER, H. C.; PAULY, Mark V.; MCMORROW, Stacey. Insurance and behavioral economics: Improving decisions in the most misunderstood industry. Cambridge University Press, 2013.

MCCULLAGH, P.; NELDER, J. A. Generalized Linear Models. [s.l.] Routledge, 2019.

SCHÄR, F. Decentralized finance: on blockchain and smart contract-based financial markets. Review of the Federal Reserve Bank of St Louis, v. 103, n. 2, p. 153-174, 2021.

SUSEP, 2021. Circular Susep n. 639, de 9 de agosto de 2021. Disponível em: www.susep.gov.br.

SZABO, N. Formalizing and securing relationships on public networks. First monday, 1997.

RUBINSTEIN CAVALCANTI, L. A business model for vehicle insurance based on blockchain smart-contracts. 2018. Tese de Doutorado. Politecnico di Torino.

SU, X.; BAI, M. Stochastic gradient boosting frequency-severity model of insurance claims. PloS one, vol. 15, no. 8, p. e0238000, 2020.

TZOUGAS, G.; KUTZKOV, K. Enhancing Logistic Regression Using Neural Networks for Classification in Actuarial Learning. Algorithms, v. 16, n. 2, p. 99, 9 fev. 2023.

WERBACH, K. The blockchain and the new architecture of trust. MIT Press, 2018.

ZETZSCHE, D. A.; ARNER, D. W.; BUCKLEY, R. P. Decentralized finance. Journal of Financial Regulation, v. 6, n. 2, p. 172-203, 2020.

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Publicado

2026-04-08

Como Citar

DE MELO, Eduardo Fraga Lima; DAS GRAÇAS, Maria Tereza; TORO, Paulo Andrés. PROTEÇÃO PATRIMONIAL MUTUALISTA: COMPARAÇÃO DE CUSTEIO COM O SEGURO AUTOMÓVEL TRADICIONAL. Cadernos do IME - Série Estatística, Rio de Janeiro, v. 58, p. 01–27, 2026. DOI: 10.12957/cadest.2025.94260. Disponível em: https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/94260. Acesso em: 11 abr. 2026.

Edição

Seção

Artigos Serie Estatística