<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div>Bom dia!</div><div><br></div><div dir="ltr">Amanhã, 06/09/2022, às 16hs, receberemos no Papos Aleatórios a professora Viviana Lobo do Departamento de Métodos Estatísticos da Universidade Federal do Rio de Janeiro.<br><br><b><font color="#0c343d">Todos estão convidados!</font></b>  <b><font color="#0c343d">O seminário ocorrerá presencialmente na sala do LES (IME/UFF - Campus Gragoatá - bloco H - </font></b><b><font color="#0c343d">sala 202</font></b><b><font color="#0c343d">) e será </font></b>transmitido pelo canal do Youtube (<a href="http://www.youtube.com/Estat%C3%ADsticaUFF" target="_blank">www.youtube.com/EstatísticaUFF</a>).<b><font color="#0c343d">.</font></b></div><div dir="ltr"><br><b>Título:</b> 
















<span style="font-size:12pt;line-height:107%;font-family:"Times New Roman",serif">Lapse
risk modelling in insurance: a Bayesian mixture approach</span><br><br><b>Resumo:</b> <span style="color:black;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif;text-align:justify">This work focuses on modelling surrender time for
policyholders in the context of life insurance. In this setup, a large lapse
rate at the first months of a contract is often observed, with a decrease in
this rate after some months. The modelling of the time to cancellation must
account for this specific behaviour. Another stylised fact is that policies
which are not cancelled in the study period are considered censored. To account
for both censuring and heterogeneous lapse rates, this work assumes a Bayesian
survival model with a mixture of regressions. The inference is based on data
augmentation allowing for fast computations even for data sets of over a
million clients. Moreover, scalable point estimation based on EM algorithm is
also presented. An illustrative example emulates a typical behaviour for life
insurance contracts and a simulated study investigates the properties of the
proposed model. In particular, the observed censuring in the insurance context
might be up to 50% of the data, which is very unusual for survival models in
other fields such as epidemiology. This aspect is exploited in our simulated
study.</span><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;margin:0cm 0cm 8pt;line-height:107%;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:12pt;line-height:107%;color:black"> </span><span style="color:black;font-size:12pt">Jointly with Thais C O Fonseca (DME-UFRJ) and
Mariane B Alves (DME-UFRJ)</span></p><br><b><font color="#999999">Sigam o LES em nossas redes sociais</font><br><font color="#666666">Instagram: @les_uff<br>Facebook: @uff.les</font></b><br><br><div>Aguardamos você lá!</div><div>Patrícia Lusié</div></div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><img width="200" height="138" src="https://ci3.googleusercontent.com/mail-sig/AIorK4x_IcJhMlV7zVmjFXAi7VTpJ8upS76OTMDfhZFKbvNhYk1AeAwdVNTXiuMar3uW1zk6wqckw28" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><img src="cid:ii_l7opgt9r0" alt="SeminarioLES1022.png" width="503" height="503"><br></div></div></div><div id="m_1114694374458631595m_2755328206179249245DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2"><br><table style="border-top:1px solid #d3d4de"><tbody><tr><td style="width:55px;padding-top:13px"><a href="http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail" target="_blank"><img src="https://s-install.avcdn.net/ipm/preview/icons/icon-envelope-tick-green-avg-v1.png" alt=" width=" height="29" style="width:46px;height:29px"></a></td><td style="width:470px;padding-top:12px;color:#41424e;font-size:13px;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;line-height:18px">Não contém vírus.<a href="http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail" style="color:#4453ea" target="_blank">www.avg.com</a></td></tr></tbody></table><a href="#m_1114694374458631595_m_2755328206179249245_DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2" width="1" height="1"></a></div>
</div></div>
</div></div>