Os fatores que influenciam a demanda de seguro de automóvel no Brasil

Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa

Stricto Sensu em Economia Regional

OS FATORES QUE INFLUENCIAM A DEMANDA DE SEGURO

DE AUTOMÓVEL NO BRASIL

Brasília

_–

DF

2012

Autor: ADAILSON SILVA CORDOVIL

ADAILSON SILVA CORDOVIL

OS FATORES QUE INFLUENCIAM A DEMANDA DE SEGURO DE AUTOMÓVEL NO BRASIL

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação “Stricto Sensu” em

Economia da Universidade Católica de Brasília como requisito parcial para obtenção do título de mestre. Área de concentração: Economia Regional.

Orientador: Prof. Dr. Tito Belchior Silva Moreira

Dissertação de autoria de Adailson Silva Cordovil, intitulada “OS FATORES QUE INFLUENCIAM A DEMANDA DE SEGURO DE AUTOMÓVEL NO BRASIL”,

apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Economia Regional da Universidade Católica de Brasília, em 25 de junho de 2012, defendida e aprovada pela banca examinadora abaixo assinada:

___________________________________________________ Prof. Dr. Tito Belchior Silva Moreira

Orientador

Economia Regional - UCB

___________________________________________________ Prof. Dr. Gilson Geraldino da Silva Junior

Membro Interno

Economia da Inovação - UCB

___________________________________________________ Prof. Dr. Adriano Campos Menezes

Membro Externo Banco do Brasil - BB

Agradeço ao meu orientador professor Dr. Tito Belchior, pelos ensinamentos, disponibilidades, sugestões e por todo o apoio essencial para que eu pudesse realizar este trabalho.

Aos professores do MINTER La Salle/UCB, por toda a dedicação e horas de viagem entre Brasília e Manaus para transmitir seus conhecimentos e orientações.

A coordenação da Faculdade La Salle que através da professora Dra. Jussará Lummerts empregou toda a sua experiência e profissionalismo conduzindo de modo ímpar o desenrolar desse mestrado.

À Universidade Católica de Brasília que em parceria com Faculdade La Salle - Manaus acreditou na realização e no sucesso desse Mestrado.

Aos meus colegas de classe que dividiram horas de companheirismo e especialmente aos colegas que hoje se tornaram amigos, pois além das horas em sala de aula se dedicaram a muitas outras horas dividindo seus conhecimentos e somando ensinamentos. São eles: Bruno Cavalcante; Carlos Maciel; James Sato; Kelson Barroso e Pierre Wagner.

RESUMO

Este trabalho objetiva avaliar e estimar a demanda de seguros de automóveis do Brasil com base em dados em painel por unidades da federação a fim de determinar as elasticidades preço e renda para o período de 2003 a 2008. Os resultados apresentados nas estimativas dos modelos (fixo e aleatório) mostram que a quantidade demandada por seguros de automóveis responde inversamente a variações do preço do seguro e diretamente a variações da renda per capita.

Observa-se ainda que a demanda de seguros de automóveis é inelástica e que a elasticidade renda é unitária, tratando-se de bem (serviço) normal. Trata-se de um serviço que está na fronteira entre os bens (serviços) essenciais e os bens (serviços) de luxo.

ABSTRACT

This study aims to evaluate and estimate the demand for automobile insurance in Brazil based on panel data by units of the federation in order to determine the price and income elasticities for the period 2003 to 2008. The results presented in the estimates of models (fixed and random) show that the amount demanded by the automobile insurance responds inversely to changes in the price of insurance and directly to changes in per capita income. We also observe that the demand for

automobile insurance is inelastic and that the income elasticity is unitary, since it is good (service) normal. It is a service that is on the border between the essential goods (services) and the luxury goods (services).

LISTA DE SIGLAS

PIB

_–

PRODUTO INTERNO BRUTO

CNSEG

_–

CONSELHO NACIONAL DE SEGUROS PRIVADOS

IPCA

_–

ÍNDICE NACIONAL DE PREÇOS AO CONSUMIDOR AMPLO

FENASEG

_–

FEDERAÇÃO NACIONAL DAS SEGURADORAS

IBGE

_–

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA

SUSEP

_–

SUPERINTENDENCIA DE SEGUROS PRIVADOS

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1

_–

PERCENTUAL DE ARRECADAÇÃO DO MERCADO

SEGURADOR EM RELAÇÃO AO PIB...12

LISTA DE TABELAS

TABELA 1

_–

DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS...19

TABELA 2

_–

ESTATÍSTICA DESCRITIVA...20

TABELA 3

_–

RESULTADOS EMPÍRICOS: MODELOS DE EFEITOS

FIXOS...23

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ... 12

2 REVISÃO DE LITERATURA ... 16

3 METODOLOGIA ... 18

3.1 INDENTIFICAÇÃO DA BASE DE DADOS ... 18

3.2 ESTATÍSTICA DESCRITIVA ... 19

3.3 MÉTODO ECONOMÉTRICO ... 20

4 ANÁLISE DOS RESULTADOS EMPÍRICOS ... 22

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 25

Nos últimos anos o crescimento da renda, emprego e crédito vêm proporcionando um movimento de consumo nunca visto antes no Brasil. Além do aumento do poder de compra, nota-se uma mudança no perfil de consumo. Realizar antigos desejos nunca foi tão possível para tantos brasileiros ao mesmo tempo. E a tendência, conforme estudos que vem sendo realizados sobre o assunto é de que o mercado consumidor brasileiro seja um dos cinco maiores do mundo até o ano de 2014.

Todo este contexto também causa reflexos no mercado de seguros do Brasil. Este tem crescido em um ritmo bastante relevante na última década, conforme pode ser verificado na figura 1. O Brasil tem estado mais bem posicionado no ranking do mercado de seguros mundial. O crescimento e a estabilidade econômica, o aumento da classe média e a necessidade de planejar a própria proteção, juntamente com a maior conscientização dos brasileiros quanto a estes fatos, tornam o momento e o futuro do mercado segurador no Brasil altamente promissor.

Figura 1: Percentual de arrecadação do mercado segurador em relação ao PIB.

Fonte: www.susep.org.br

planejar de forma mais eficiente sua alocação intertemporal de recursos. O segundo fator explicativo é mais recente e está ligado ao aumento na renda real. Entre 2003 e 2007 o PIB real cresceu cerca de 19,5%, representando uma taxa anual superior a 4,5%, acima da média histórica dos últimos 20 anos.

A indústria de seguros vem respondendo à crescente demanda de mercado. Segundo Santos (2005), a estabilidade monetária e a retomada do crescimento parece se consolidar, marcando o curso da economia brasileira ao longo dos próximos anos.

Segundo Viana (1997) a analisa das modificações no mercado de seguros mediante os movimentos da economia brasileira ressaltam a importância de uma análise econômica para prever os movimentos futuros do mercado segurador.

Além dos impactos positivos sobre a atividade econômica, envolvendo expansão da renda, salários, emprego e outros indicadores, um dos setores mais positivamente afetados pelo novo cenário será a indústria de seguros. Trata-se de um segmento extremamente competitivo, cujo volume de operações em relação ao PIB ainda se mostra muito distante dos níveis já atingidos por grande número de países de estrutura econômica menos sofisticada que o Brasil.

Tal fenômeno demandará, por parte da indústria de seguros, a adoção de um conjunto de ações capazes de identificar e explorar novas oportunidades de negócios associadas às expansões das atividades econômicas. A começar pelas ações voltadas para o alargamento da base de segurados. Os seguros de massa no Brasil ainda constituem privilégio dos extratos superiores da classe média. Só recentemente as seguradoras passaram a destinar recursos materiais e humanos mais expressivos à criação e comercialização de produtos populares.

Por outro lado, parecem estar cada vez mais conscientes de que é preciso fixar na sociedade brasileira a noção da importância do seguro como instrumento de proteção patrimonial e segurança familiar. Também é preciso ressaltar, junto às autoridades governamentais, o papel vital que as seguradoras desempenham na economia, enquanto investidoras de longo prazo. Tal característica deve ser ressaltada nas discussões envolvendo estímulos fiscais ao segmento de seguros e previdência.

construção de um futuro mais tranqüilo.

É comum nas discussões sobre o tema vir à tona o argumento de que plano de previdência é produto destinado aos extratos superiores da classe média, na medida em que uma estrutura perversa de distribuição de renda impediria que recursos das classes menos favorecidas fossem destinados a aplicações de longo prazo.

A importância do mercado segurador para o desenvolvimento do país, para a proteção social dos cidadãos e do setor produtivo, ainda não teve o merecido reconhecimento.

De modo muito preciso os dados divulgados destacam essa importância. Mostra que o setor, que responde atualmente por mais de 3,4% do PIB empregando mais de 210 mil pessoas e apresenta condições extremamente favoráveis a seu crescimento.

É indiscutível que alguns dos números do mercado brasileiro impressionam. Isoladamente, o volume de reservas equivale a quase 6% do PIB nacional. E se for somado às reservas dos Fundos de Pensão Fechados, essas reservas representam 20% do PIB brasileiro. A indústria do seguro pode e quer participar efetivamente do desenvolvimento do país.

O segmento de seguros pode e quer ser parceiro do governo no objetivo de elevar o índice de desenvolvimento humano da sociedade brasileira, e há espaço para crescer.

Portanto, numa projeção realista, baseado na história produtiva do mercado - a se manter a estabilidade econômica, o crescimento moderado do país, pode-se esperar, para o período de cinco anos, segundo a Fenaseg, um total de produção em torno de 100 bilhões, elevando a participação do setor para algo em torno de 5% do PIB brasileiro, e um montante de reservas e patrimônio líquido no patamar de 200 bilhões.

renda. Contador et all (1999) mostram ser razoável pensar no seguro como um bem

de luxo. Uma possível explicação para este fato é que o custo de oportunidade associado ao evento ruim aumenta com a elevação da renda e fazem as pessoas se tornarem mais avessas ao risco, sendo uma explicação para o aumento na demanda de seguros de automóvel no Brasil nos últimos anos.

[...] As pessoas diferem em sua disposição de assumir riscos. Algumas demonstram aversão ao risco, outras o apreciam, enquanto outras se mostram neutras. De um indivíduo que prefira uma renda garantida a um emprego arriscado com a mesma renda esperada diz-se que ele tem

aversão a riscos. (Tal pessoa tem utilidade marginal decrescente para a

renda). A aversão a riscos é uma atitude muito comum. Para observar o fato de que a maioria das pessoas tem aversão a situações arriscadas durante a maior parte do tempo, basta ver como as pessoas se protegem contra os riscos adquirindo seguros[...](PINDYCK 2010, p.146).

O ramo de seguro de automóvel cresceu 65,38% de 2005 a 2010, mantendo-se, portanto na liderança dentro do segmento de seguros gerais chegando em 2010 a representar 53% da carteira de seguros gerais segundo Informe Anual CNSeg 2010.

Figura 2: Arrecadação do Mercado de Seguros Gerais em 2010

ARRECADAÇÃO EMITIDA (1)

SEGMENTOS E AGRUPAMENTOS 2.010

R$ MIL Mix(2) CRESC.

AUTOMÓVEIS 20.053.992 53,3% 15%

PATRIMONIAIS 7.792.545 20,7% 20%

DPVAT 2.896.385 7,7% 8%

RISCOS FINANCEIROS 898.134 2,4% 3%

TRANSPORTES 1.968.903 5,2% 17%

RURAL 1.022.846 2,7% 0%

HABITACIONAL 1.105.272 2,9% 22%

RESPONSABILIDADES 749.959 2,0% 19%

CASCOS 572.084 1,5% 4%

CRÉDITOS 426.153 1,1% 0%

RISCOS ESPECIAIS 172.705 0,5% -27%

OUTROS RAMOS

TOTAL DOS SEGUROS GERAIS 37.658.978 20,5% 14%

s/PIB 1,1%

Fonte: www.viverseguro.org.br.

seguros de automóveis do Brasil com base em dados em painel por unidades da federação a fim de determinar as elasticidades preço e renda para o período de 2003 a 2008.

Cabe ressaltar que o assunto abordado surgiu da atua relação que este relator tem com o mercado segurador, trabalhando neste setor há mais de vinte anos.

2. REVISÃO DA LITERATURA

O mercado pujante de automóveis e, por consequência, de seguros de autos despertam um interesse natural dos setores envolvidos e de pesquisadores pelo conhecimento de parâmetros básicos da curva da demanda como a elasticidade-preço e elasticidade-renda de seguros por automóveis. Entretanto, a demanda de seguros pode depender de outras variáveis além do preço e da renda.

Showers e Shotick (1994) estudam o impacto das características das famílias sobre a demanda de seguros (seguros de saúde, de vida, de automóveis e de residência) usando uma base de microdados de 1.723 famílias com base no censo americano de 1987. Eles encontraram que a renda familiar e o número de pessoas da família que trabalham estão positivamente relacionados com a demanda da família por seguros.

Outros estudos baseiam-se em dados agregados para estimativas de demanda de seguros. Browne e Kim (1993) investigam fatores que afetam a demanda de seguros de vida com base numa amostra de países para o ano de 1987. Eles mostraram que a renda nacional, os gastos do governo com seguridade social, a inflação, e os preços dos seguros são importantes fatores que afetam a demanda de seguros. A renda e o seguro social afetam positivamente a demanda de seguros enquanto os preços e a inflação afetam negativamente.

Outreville (1996) também estuda o mercado de seguros de vida em países desenvolvidos, usando dados de corte transversal para 48 países em 1986. O autor mostra que a demanda de seguro de vida é afetada positivamente pela renda e pelo nível de desenvolvimento financeiro do país. Por outro lado, a demanda é afeta negativamente pela expectativa da taxa de inflação e pela presença de um mercado monopolista.

Browne, Chung e Frees (2000) estudam a demanda por automóveis dos países da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico para o período de 1987 a 1993. Os resultados mostram que a renda, riqueza, o percentual do mercado de seguros do país controlado por firmas estrangeiras e a forma do sistema legal do país afetam a demanda de seguros de automóveis.

são inelásticas em relação ao preço e a renda.

De Negri (1998) estima a elasticidade-renda e elasticidade-preço da demanda de automóveis no Brasil nos anos 90. No contexto da liberalização do mercado doméstico do início dos anos 90, a análise das variáveis preços, rendas e importações de veículos novos no Brasil comprovou que os efeitos da abertura sobre os preços domésticos são mais evidentes a partir de julho de 1993. Os resultados indicaram a elasticidade-renda entre 1,1 e 1,5 e a elasticidade preço entre -0,6 e -0,7.

Os trabalhos supracitados sobre demanda de seguro e por automóveis mostram que os trabalhos empíricos podem ser classificados pelo tipo de base de dados: microdados ou dados agregados. Independente do tipo de base de dados, todos procuram determinar dois parâmetros básicos para os estudos em análise, quais sejam: aqueles que revelam a elasticidade-renda e a elasticidade-preço da demanda. Esses parâmetros são relevantes para as estratégias econômicas e financeiras dos setores envolvidos.

3 METODOLOGIA

Este capítulo ressalta os aspectos metodológicos utilizados nesta análise exploratória com base em métodos econométricos para avaliar e estimar a demanda de seguros de automóvel no Brasil e descrever os procedimentos utilizados nesta pesquisa.

3.1 IDENTIFICAÇÃO DA BASE DE DADOS

De acordo com Gil (2008, P.27): “As pesquisas exploratórias têm como

principal finalidade desenvolver, esclarecer e modificar conceitos e idéias, tendo em vista a formulação de problemas mais precisos ou hipóteses pesquisáveis para

estudos posteriores”.

transversais. O estudo proposto compreende 162 observações geradas das 27 unidades de cortes transversais, que são as unidades federativas, e as 6 séries temporais compreendidas no período de 2003 a 2008. [...]Segundo Marchezan

(2008, P.31) “[os dados em painel conotam o movimento no tempo das entidades,

ou seja, potencializaram das séries temporais a observação (N) dos vários períodos (T), combinados com as variáveis entidades (n) dos dados de corte transversal. Sendo assim, sua origem veio da combinação das principais características entre os dados de séries temporais e corte transversal[...].

Quanto aos dados pesquisados para o desenvolvimento deste trabalho, vale ressaltar que somente o período coletado oferecia informações suficientes para todas as variáveis em estudo que estão disponibilizadas no Quadro 1, juntamente com suas fontes de pesquisa e suas unidades representativas como: percentual, valores e outras.

Quadro 1 – Descrição das variáveis e suas fontes de dados

Nomenclatura

da variável

Descrição da variável Fonte

Qs Trata-se do total de veículos segurados independente do tipo, marca, etc.

SUSEP - Superintendência de Seguros Privados/MF

PEA População Economicamente Ativa – É o número de pessoas ativas no mercado de trabalho.

IPEA – Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas.

PIBpc Produto Interno Bruto per capita IPEA - Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas.

Pretende-se estimar uma função de demanda de seguros de automóvel tal que

Qs/PEA = f ( Prêmio/Qs , PIBpc) (1)

onde a proxy para a quantidade demandada de seguros de automóveis é dada pela

razão entre quantidade de seguros de automóveis (Qs) e a população economicamente ativa (PEA). A razão entre o valor dos prêmios de seguros (Prêmio) e quantidade de automóveis segurados é uma proxy para o preço médio do

seguro. Dessa forma espera-se uma relação negativa entre preço do seguro e quantidade demandada. Por fim, a demanda também depende da renda per capita

(PIBpc) e espera-se uma relação positiva entre a quantidade demandada e a renda.

A tabela 2 mostra as estatísticas descritivas das variáveis supracitadas. Podem-se observar as estatísticas referentes à média, mediana, valores máximo e mínimo e desvio padrão de cada uma das variáveis. O número de observações é resultante do produto entre as 27 unidades da federação e os seis anos utilizados na estimativa (2003 a 2008). O período especificado decorre de limitação da base de dados. Trata-se de painel balanceado.

Tabela 2 - Estatística Descritiva: Dados Anuais (2003-2008)

Variáveis

Qs/PEA (Prêmio/Qs) = Preço PIBpc

Média

0,071163 1105,328 12874,76

Mediana

0,051813 1080,056 10582,57

Máximo

0,618637 2487,959 47599,08

Mínimo

0,003655 702,5933 4346,601

Desvio Padrão

0,066317 234,7567 7993,697

A seção apresentada a seguir descreve brevemente os modelos de dados em painel tomando como base Wooldridge (2002a e 2002b).

3.3 MÉTODO ECONOMÉTRICO

O modelo de dados em painel compreende dados de corte que corresponde às 27 U.F e de séries temporais no período de 2003 a 2008. Nesse contexto, a estimativa da função de demanda de seguros de automóveis via dados em painel pode ser realizada com base nos modelos de efeitos fixos ou modelos de efeitos aleatórios (Wooldridge, 2002).

Nos modelos de efeitos fixos a estimação é feita assumindo que a heterogeneidade dos indivíduos se capta na parte constante, que é diferente de indivíduo para indivíduo tal que

it it

i

it

a

bX

u

Y







....



onde há heterogeneidade na parte constante e homogeneidade nas inclinações.

A parte constante

a

invariantes no tempo, por exemplo, dimensão dos países, recursos naturais e outras características que não variam no curto prazo.

Nos modelos de efeitos aleatórios a estimação é feita introduzindo a heterogeneidade dos indivíduos no termo de erro tal que





it

it

a

bX

u

Y







....







onde ai=a+ηi e i representa o efeito aleatório individual não observável. Os modelos com efeitos aleatórios consideram a constante não como um

it it it

it emio Qs PIBpc u

PEA Qs

Log( / ) 1log(Pr / ) 2log( )  ₍₄₎

onde i = 1, 2, ...., 27 U.F e t = 2003, 2004,...., 2008. A variável dependente é a

razão em logaritmo entre a quantidade de veículos segurados e a população economicamente ativa, Log(Qs/PEA) e as variáveis independentes com os

respectivos sinais esperados são as seguintes:

Log(Premio/Qs) = log(Preço médio do seguro) = Razão em logaritmo entre o valor

total dos prêmios de seguros (Prêmio) e a quantidade de veículos segurados (Qs)

que é uma proxy do preço médio dos seguros, tal que 0 ) / (Pr ) / (    Qs êmio PEA Qs ;

Log(PIBpc) = Logaritmo do PIB per capita estadual que é uma proxy para a renda

estadual, tal que 0

) ( ) / (    PIBpc PEA Qs ;

4 ANALISE DOS RESULTADOS EMPÍRICOS

Os resultados apresentados na Tabela 3 mostram as estimativas relacionadas à especificação de três modelos de efeitos fixos. Os coeficientes estimados apresentam os sinais esperados.

O modelo 1 apresenta como único regressor, o preço médio do seguro, que embora seja negativo não é estatisticamente significante. O modelo 2 apresenta como único regressor o PIB per capita que é positivo e estatisticamente significante.

O valor do coeficiente estimado é próximo da unidade e equivalente a 0,923. O teste de Wald mostra que a elasticidade renda é unitária, ao aceitar a hipótese nula de que o coeficiente estimado de PIBpc é igual a 1, com um qui-quadrado no valor de

0,0637, 1 g.l. e um valor prob. de 0,80.

Os resultados da função de demanda são apresentados no modelo 3, onde todos os coeficientes estimados são estatisticamente significante ao nível de 5%. A elasticidade preço é inferior à unidade (demanda inelástica) e mostra que para cada incremento no preço médio dos seguros de 1%, a quantidade demandada reduz em 0,486%. O valor do coeficiente estimado da renda per capita é de 1,340. O teste de Wald também confirma que a elasticidade renda é unitária, com um qui-quadrado no

Variável dependente: LOG(Qs/PEA)

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Variáveis Coeficiente

(DP) Valor Prob. Coeficiente (DP) Valor Prob. Coeficiente (DP) Valor Prob.

Constante -2,479

(1,331) 0,065 -11,537 (2,838) 0,0001 -12,028 (2,802) <0,001 LOG(PREMIO/Qs) -0,065

(0,190) 0,734 (0,212) -0,486 0,024

LOG(PIBpc) 0,923

(0,304) 0,003 (0,351) 1,340 0,0002

R2 0,840 0,850 0,856

R2 ajustado 0,808 0,820 0,826

Estatística F 26,090 28,192 28,233

Prob(Estat. F) <0,001 <0,001 <0,001

Fonte: Elaborada pelo autor. Nota: DP = Desvio padrão entre parênteses

Os resultados apresentados na Tabela 4 mostram as estimativas relacionadas à especificação de três modelos de efeitos aleatórios. Os coeficientes estimados do preço e da renda apresentam os sinais esperados.

Repetindo o padrão da tabela anterior, o modelo 1 apresenta como único regressor o preço médio do seguro, que é negativo e é marginalmente significante ao nível de significância de 10%. O modelo 2 apresenta como único regressor o PIB

per capita que é positivo e estatisticamente significante ao nível de 1%. O valor do

coeficiente estimado é ligeiramente superior à unidade e equivalente a 1,079. Mais uma vez o teste de Wald mostra que a elasticidade renda é unitária, com um qui-quadrado no valor de 0,314, 1 g.l. e um valor prob. de 0,575.

Os resultados da função de demanda são apresentados no modelo 3, onde todos os coeficientes estimados são estatisticamente significante ao nível de 1%. A elasticidade preço é inferior à unidade (demanda inelástica) e mostra que para cada incremento no preço médio dos seguros de 1%, a quantidade demandada reduz em 0,555%. O valor do coeficiente estimado da renda per capita é de 1,158. O teste de Wald também confirma que a elasticidade renda é unitária, com um qui-quadrado no

Tabela 4 – Resultados Empíricos: Modelo de Efeitos Aleatórios

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Variável dependente: LOG(Qs/PEA) Variáveis Coeficiente

(DP) Valor Prob. Coeficiente (DP) Valor Prob. Coeficiente (DP) Valor Prob.

Constante -0,327

(1,439) 0,820 -12,991 (1,318) <0,001 (1,539) -9,847 <0,001 LOG(PREMIO/Qs) -0,373

(0,206) 0,072 (0,172) -0,555 0,0015

LOG(PIBpc) 1,079

(0,141) <0,001 (0,127) 1,158 <0,001

R2 0,851 0,268 0,346

R2 ajustado 0,821 0,264 0,3338

Estatística F 28,402 58,707 42,043

Prob(Estat. F) <0,001 <0,001 <0,001

Fonte: Elaborada pelo autor. Nota: DP = Desvio padrão

Neste trabalho buscou-se avaliar e estimar a demanda de seguros de automóveis do Brasil com base em dados em painel por unidades da federação a fim de determinar as elasticidades preço e renda para o período de 2003 a 2008. Os resultados mostram evidencias empíricas de que a demanda de seguros responde, como esperado, positivamente a variações na renda per capita e responde negativamente às variações do preço médio dos seguros de automóveis.

REFERENCIAS

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