Do Finito ao Infinito

No mundo da análise de riscos e da tarifação de seguros, há uma espécie de dogma silencioso que poucos ousam questionar, a confiança cega em modelos lineares.

É compreensível, pois são simples, interpretáveis e confortavelmente finitos. Escolhemos um conjunto de variáveis explicativas, estimamos coeficientes e, voilà, temos o nosso modelo “robusto”.

Mas será que estamos a ser honestos com a complexidade que enfrentamos? Enquanto os modelos lineares vivem em dimensões definidas, finitas e tranquilizadoras, o reino das não linearidades é um universo praticamente infinito. Cada interação, cada ponto de inflexão ou efeito de saturação no comportamento do segurado ou do mercado pode gerar uma especificação não linear diferente. O número de possíveis formas de modelizar o risco fora da linearidade é, por definição, virtualmente ilimitado.

O que levanta a questão se será que, ao insistirmos em soluções lineares, não estamos apenas a tentar forçar uma realidade complexa e intrinsecamente não linear a caber numa caixa confortável?

Cada prémio de seguro ajustado linearmente, cada previsão de sinistralidade derivada de regressões lineares, pode estar a simplificar demasiado a verdade, ignorando padrões subtis, mas significativos.

Não se trata de rejeitar os modelos lineares, pois eles têm o seu lugar. Mas talvez devêssemos admitir que o mundo real não é linear e que tentar encaixá-lo em equações lineares é, por vezes, um exercício de vaidade estatística.

O risco não se comporta como uma soma de fatores independentes; ele interage, amplifica, combina de formas que um modelo linear dificilmente consegue capturar.

Se continuarmos a olhar apenas para modelos lineares, corremos o risco de medir mal o risco, literalmente. Talvez seja tempo de aceitar a complexidade, explorar as infinitas possibilidades das relações não lineares e, finalmente, parar de tentar reduzir o mundo a uma reta.

No fim das contas, o risco gosta de curvas e nós devíamos aprender a acompanhá-las, em vez de forçar a linearidade.