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dc.contributor.advisorLumertz, José Antôniopt_BR
dc.contributor.authorSoares, Gabriel Nunespt_BR
dc.date.accessioned2023-07-12T03:35:23Zpt_BR
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/262059pt_BR
dc.description.abstractA pandemia do COVID-19 impactou a economia mundial de uma forma severa, e a insolvência das operadoras de planos de saúde no mercado brasileiras se torna uma preocupação, devido a sua relevância na saúde da população. Visto isso, o objetivo desse estudo é medir o quanto esse mercado foi impactado através do uso de índices de previsão de insolvência, sendo utilizado 3 modelos diferentes, os quais foram aplicados nos anos de 2018 até 2021, nas 20 operadoras que contemplam mais de 50% da participação do mercado. E para analisar os resultados dos índices ao decorrer do período, foi utilizado uma regressão linear simples para identificar a tendência da média para cada índice, e para identificar se houve variância significativa das médias entre os anos de cada índice, foi usado o teste ANOVA. O primeiro modelo, apresentou somente resultados positivos e robustos em todo período, mas com maior volatilidade em 2021. Já o segundo modelo, teve alguns resultados negativos e tendência negativa, mas resultados estáveis. E no terceiro modelo, houve resultados e tendência indicando solvência, mas com um aumento na volatilidade. O teste de ANOVA não apresentou significância em nenhum dos modelos. O aumento da volatilidade e a piora na média em 2021 apresentada nos modelos, levantou uma “bandeira vermelha” para o cenário econômico do setor sobre possíveis impactos negativos. Esse estudo contribui como um registro dos impactos sofridos por esse mercado na pandemia, servindo de base para análises futuras, além de levantar a discussão sobre a utilização de desenvolvimento de modelos de previsão de insolvência.pt_BR
dc.description.abstractThe COVID-19 pandemic severely impacted the global economy, and the insolvency of health plan operators in the Brazilian market has become a concern due to their relevance to the population's health. Therefore, the objective of this study is to measure the extent to which this market was impacted using insolvency prediction indices, with three different models applied to the 20 operators that account for more than 50% of the market share from 2018 to 2021. To analyze the index results over the period, a simple linear regression was used to identify the average trend for each index, and ANOVA test was used to identify significant variance between the index averages for each year. The first model showed only positive and robust results throughout the period but with greater volatility in 2021. The second model had some negative results and a negative trend, but stable results. In the third model, there were results and a trend indicating solvency, but with an increase in volatility. The ANOVA test did not show significance in any of the models. The increase in volatility and the worsening of the average in 2021 shown in the models raised a "red flag" for the sector's economic scenario regarding possible negative impacts. This study contributes as a record of the pandemic's impacts on this market, serving as a basis for future analysis and raising the discussion about the development of insolvency prediction models.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectPlanos de saúdept_BR
dc.subjectSolvencyen
dc.subjectPandemia de COVID-19 (2020-)pt_BR
dc.subjectHealth insurance operatorsen
dc.subjectInsolvênciapt_BR
dc.subjectHealth marketen
dc.titleO impacto no mercado das operadoras de planos de saúde através de testes de previsão de insolvênciapt_BR
dc.title.alternativeThe impact on the health insurance providers market through insolvency prediction tests en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001173014pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2022/2pt_BR
dc.degree.graduationCiências Atuariaispt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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