The use of telematic data on car insurance: How to use Machine Learning Models to implement telematic data on car insurance models

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsThis work focuses on the use of Telematic Car Data in insurance pricing. Nowadays, since the data to do this kind of research is not easily accessible due to the amount of sensitive personal information, we do not know much about the impact of this kind of data on insurance pricing. In this work, we used real data using an NDA. We used different feature selection techniques to assess the importance of Telematic Features compared to conventional insurance data and different Machine Learning algorithms to evaluate how the Telematic Data influences the prediction power of a claim happening. Towards the end of our work, we could see that using Telematic Data in insurance pricing increases our algorithms' prediction power and opens plenty of doors on the the use of Telematic Data for the future of insurance pricing

O Poder Investigativo do Ministério Público na Seara Criminal e a PEC 37/2011

O presente estudo tem por objetivo analisar a compatibilidade entre as funções e a naturezado Ministério Público em relação à atividade da investigação criminal, conforme modelo processualpenal brasileiro e perfil institucional que lhe foi delineado pela Constituição Federal de 1988. Ametodologia aplicada consiste na pesquisa exploratória descritiva por meio de documentos oficiais,livros e artigos científicos. Discorre-se sobre a investigação criminal no Brasil, examinando o papeldas polícias e os argumentos favoráveis e contrários à investigação criminal pelo Ministério Público àluz da Proposta de Emenda Constitucional nº 37/2011. Por fim, defende-se que o Ministério Público,autorizado pela Constituição Federal, pode, quando haja fundamento para tanto, conduzir investigaçõescriminais, ainda que sua atuação decorra de uma necessidade circunstancial e passível deefetivo controle jurisdiciona

Impact of calendar effects in the volatility of vale shares

The paper aims to estimate the impact of calendar effects in volatility of the preferred and ordinary shares of Vale. The data researched were the stocks prices Vale between January 2, 1995 and October 26, 2011. The Stochastic Volatility Model was the Model and the Structural Model was the estimation method used. The results indicate that the privatization and the public offer of the stocks of Vale changed the behavior of volatility of the shares. The calendar effects have effect in volatility. The calendar effects had a greater explanatory power over the ordinary shares

Estimando o VaR (Value-at-Risk) de carteiras via modelos da família GARCH e via Simulação de Monte Carlo

The objective this work is to calculate the VaR of portfolios via GARCH family models with normal and t-student distribution and via Monte Carlo Simulation. It was used three portfolios composite with preferential stocks of five companies of the Ibovespa. The results show that the t distribution adjusts better to data, because the violation ratio of the VaR calculated with t distribution is less violation ratio estimated with normal distribution

O Poder Investigativo do Ministério Público na Seara Criminal e a PEC 37/2011

O presente estudo tem por objetivo analisar a compatibilidade entre as funções e a naturezado Ministério Público em relação à atividade da investigação criminal, conforme modelo processualpenal brasileiro e perfil institucional que lhe foi delineado pela Constituição Federal de 1988. Ametodologia aplicada consiste na pesquisa exploratória descritiva por meio de documentos oficiais,livros e artigos científicos. Discorre-se sobre a investigação criminal no Brasil, examinando o papeldas polícias e os argumentos favoráveis e contrários à investigação criminal pelo Ministério Público àluz da Proposta de Emenda Constitucional nº 37/2011. Por fim, defende-se que o Ministério Público,autorizado pela Constituição Federal, pode, quando haja fundamento para tanto, conduzir investigaçõescriminais, ainda que sua atuação decorra de uma necessidade circunstancial e passível deefetivo controle jurisdiciona

Ensaios sobre modelos de previsão econômica

This dissertation encompasses three chapters that study Economic Forecasting Models. Below are the abstracts for each chapter. Chapter 1: Measuring Macroeconomic Uncertainty to Brazil ThechapterproposesestimatingamacroeconomicmeasureofuncertaintytoBrazil. The indexwasconstructedbasedonthemethodologyofJurado(2015)usedtobuildthesame index for the US economy. We show that an increase in the uncertainty level leads economic recessions. Moreover, the recent macroeconomic policy adopted by the Brazilian government in 2010-2011 was followed up by substantial increase in the uncertainty level of the Brazilian economy. Our results suggest that the proposed uncertainty measure can be used to assess macroeconomic policies as well as predict economic recessions.Chapter 2: Identifying the Predictive Power of FED Minutes This chapter proposes a novel method to extract the most predictive information from FED minutes. Instead of considering a dictionary (set of words) with a fixed content, we construct a dictionary whose content is allowed to change over time. Specifically, we utilize machine learning to identify the most predictive words (the most predictive content) of a given minute and use them to derive new predictors. We show that the new predictors improve forecast accuracy of Output growth by a statistically significant margin, suggesting that the combination of machine learning and text regression can be interpreted as a powerful device for out-of-sample macroeconomic forecasting. Chapter 3: Equity Premium Forecasting: Identifying the Predictive Power of Financial News This chapter proposes a novel method to extract the most predictive information from Financial News published in the Wall Street Journal and The New York Times. Instead of considering a dictionary (set of words) with a fixed content, we construct a dictionary whose content is allowed to change over time. Specifically, we utilize machine learning to identify the most predictive words(the most predictive content) of a given financial news and use them to derive new predictors. We show that the new predictors improve forecast accuracy of Equity Premium by a statistically significant margin. We also finds that the Financial News increases the utility and financial gains, for a investor with a mean-variance utility function.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESEsta tese compreende 3 capítulos sobre o tema Modelos de Previsão Econômica. Abaixo seguem os resumos individuais de cada capítulo. Capítulo 1: Medindo Incerteza Macroeconômica para o Brasil Este capítulo propõe uma nova medida de incerteza macroeconômica para o Brasil. O índice foi construído com base na metodologia de Jurado et al. (2015), utilizada na construção do índice para a economia americana. Mostramos que o aumento no nível de incerteza precede as duas últimas recessões no Brasil e que a mudança na política macroeconômica ocorrida em 2010-2011, elevou de forma substancial o nível de incerteza na economia brasileira. Nosso trabalho sugere que a medida proposta de incerteza possui potencial para analisar políticas macroeconômicas e prever recessões. Capítulo 2: Identificando o Poder Preditivo das Minutas do FED Este capítulo propõe um novo método para extrair as informações mais preditivas das minutas do FED. Em vez de considerar um dicionário (conjunto de palavras) com um conteúdo fixo, construímos um dicionário cujo conteúdo pode mudar com o tempo. Especificamente, utilizamos o aprendizado de máquina(Machine Learning) para identificar as palavras mais preditivas (o conteúdo mais preditivo) de uma determinada minuta e usá-las para derivar novos preditores. Mostramos que os novos preditores melhoram a acurácia da previsão do crescimento do Produto por uma margem estatisticamente significativa, sugerindo que a combinação de aprendizado de máquina e regressão de texto(Text Regression) pode ser interpretada como um dispositivo poderoso para a previsão macroeconômica fora da amostra. Capítulo 3: Previsão do Prêmio de Risco:Identificando o Poder Preditivo das Notícias Financeiras Estecapítulopropõeumnovométodoparaextrairasinformaçõesmaispreditivasdasnotícias financeiras do Wall Street Journal e do The New York times. Em vez de considerar um dicionário (conjunto de palavras) com um conteúdo fixo, construímos um dicionário cujo conteúdo pode mudar com o tempo. Especificamente, utilizamos o aprendizado de máquina(Machine Learning) para identificar as raízes de palavras/termos mais preditivos (o conteúdo mais preditivo) de uma determinada notícia e usá-las para derivar novos preditores. Mostramos que os novos preditores melhoram a acurácia da previsão do prêmio de risco por uma margem estatisticamente significativa. Também encontramos que as notícias aumentam a utilidade e os ganhos financeiros para um investidor com função utilidade média-variância

Previsão para as Exportações Brasileiras de 2011 utilizando modelos estruturais

The research aim to forecast the value in dollars of the Brazilian Exports of 2011 using structural models. For both was researched the exports monthly series between 1975 and October 2011 and adjusted three models. The first have trend, seasonal and short period cycle. The second with trend and seasonal and the third was included interventions in the first. The results of the research were robust, because only the first model did not forecast the exports up in October 2011

Estimando o VaR (Value-at-Risk) de carteiras via modelos da família GARCH e via Simulação de Monte Carlo

The objective this work is to calculate the VaR of portfolios via GARCH family models with normal and t-student distribution and via Monte Carlo Simulation. It was used three portfolios composite with preferential stocks of five companies of the Ibovespa. The results show that the t distribution adjusts better to data, because the violation ratio of the VaR calculated with t distribution is less violation ratio estimated with normal distribution

Impact of calendar effects in the volatility of vale shares

The paper aims to estimate the impact of calendar effects in volatility of the preferred and ordinary shares of Vale. The data researched were the stocks prices Vale between January 2, 1995 and October 26, 2011. The Stochastic Volatility Model was the Model and the Structural Model was the estimation method used. The results indicate that the privatization and the public offer of the stocks of Vale changed the behavior of volatility of the shares. The calendar effects have effect in volatility. The calendar effects had a greater explanatory power over the ordinary shares