Pricing of health plans: An efficiency analysis of different calculation methodologies

Authors

DOI:

https://doi.org/10.19094/contextus.2023.83332

Keywords:

health supplement, Monte Carlo simulation, Collective Risk Theory, Theory of Credibility, Actuarial Sciences

Abstract

Over the last 20 years, the Supplementary Health Market has seen a reduction in the number of Health Companies due to insolvency. There are several risks that can lead to this factor, and one of the main ones is the pricing risk. With this in mind, the present study sought to analyze the efficiency of different methods in calculating the pricing of supplementary health plans. To carry out the pricing, Monte Carlo simulation methods, Collective Risk Theory and Credibility Theory were used. The study found that the Credibility Theory showed the greatest efficiency for calculating the pricing of health plans, among the three methods analyzed, for the sample used. 

Author Biographies

Fernanda Beatriz Junges da Silva, University of Rio Grande do Sul (UFRGS)

Graduated in Actuarial Sciences from the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS) 

Leonardo Baltazar da Silveira , Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS)

Professor at the Business School of the Pontifical Catholic University of Rio Grande do Sul (PUCRS) 

PhD student in Health at the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS) 

Master in Accounting Sciences from the University of Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) 

References

Agência Nacional De Saúde Suplementar. (2000). Resolução de Diretoria Colegiada - RDC Nº 28, de 26 de junho 2000. http://www.ans.gov.br/component/legislacao/?view=legislacao&task=TextoLei&format=raw&id=Mzg3

Agência Nacional De Saúde Suplementar. (2022). Caderno de Informação da Saúde Suplementar. https://www.gov.br/ans/pt-br/acesso-a-informacao/perfil-do-setor/dados-e-indicadores-do-setor

Agência Nacional De Saúde Suplementar. (2022). Tabnet Informações em Saúde Suplementar. http://www.ans.gov.br/anstabnet/index.htm

Altieri, E. H., Melo, E. F. L., & Veiga, A. L., Filho. (2013). Modelo de cálculo da necessidade de capital para cobrir os riscos de subscrição de operações não vida. Revista Brasileira de Risco e Seguro, 9(17), 1-46. https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37907

Araújo, Â. A. S., & Silva, J. R. S. (2018). Análise de tendência da sinistralidade e impacto na diminuição do número de operadoras de saúde suplementar no Brasil. Ciência e Saúde Coletiva, 23(8), 2763-2770. https://doi.org/10.1590/1413-81232018238.20572016

Brasil. (2000). Lei N° 9.961 de 28 de Janeiro de 2000. Brasília, DF: Presidência da República. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9961.htm#:~:text=LEI%20No%209.961%20DE%2028%20DE%20JANEIRO%20DE%202000.&text=Cria%20a%20Ag%C3%AAncia%20Nacional%20de,ANS%20e%20d%C3%A1%20outras%20provid%C3%AAncia.

Brasil. (2022). Projeto de Lei N° 2033/2022. https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/154313

Brasil. Ministério da Saúde. (2020). Agência Nacional De Saúde Suplementar. Resolução Normativa - RN N° 451, de 6 de março de 2020. https://www.in.gov.br/en/web/dou/-/resolucao-normativa-rn-n-451-de-6-de-%20marco-de-2020-247535376

Brasil. Previc. (2012). Instrução N° 03, de 10 de outubro de 2012. https://www.gov.br/economia/pt-br/orgaos/entidades-vinculadas/autarquias/previc/regulacao/normas/instrucoes/instrucoes-previc/2012/instrucao-previc-no-3-de-10-de-outubro-de-2012.pdf/view

Bueno, L. P. (2017). Métodos estatísticos básicos para seguros em gerais (1 ed.) Rio de Janeiro: ENS-CPES.

Cata Preta, H. (2004). Gerenciamento de operadoras de planos privados de assistência à saúde: atendimento aos usuários, controle dos custos operacionais e efetividade e qualidade dos serviços (1 ed.). Rio de Janeiro: Funenseg.

Cella, J. L. D. J. (2019). Efeitos da crise econômica de 2014-2016 sobre o mercado brasileiro de saúde suplementar. (Dissertação de Mestrado). Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.

Chan, B. L. (2010). Risco de subscrição frente às regras de solvência do mercado segurador brasileiro. (Tese de Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-17122010-094901/pt-br.php

Corrar, L. J. (1998). Projeção de custos e o método de simulação de Monte Carlo: O caso da fundação Salute. Anais do Congresso Brasileiro de Gestão Estratégica de Custos, Fortaleza, Fortaleza, Brasil, 5. https://anaiscbc.emnuvens.com.br/anais/article/view/3276

Dias, M. M. O., Baltazar, L., & Lumertz, J. A. (2021). Método de cálculo de reajuste por variação de custos para contratos de planos de saúde suplementar a partir da teoria da credibilidade. Revista Eletrônica do Departamento de Ciências Contábeis e Departamento de Atuária e Métodos Quantitativos da FEA, 8(2), 87-110.

Dourado, E. S. (2020). Precificação de Planos de Saúde Suplementar (Trabalho de conclusão de curso de Pós-Graduação). Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro.

Ferreira, P. P. (2010). Modelos de precificação e ruína para seguros de curto prazo. Rio de Janeiro: Funenseg.

Figueiredo, B. L. S. (2021). Análise da saúde pública brasileira: o sistema único de saúde (SUS), suas fontes de financiamento, desafios e a presença do terceiro setor (Trabalho de Conclusão de Curso). Escola de Direito e Administração Pública do Instituto Brasiliense de Direito Público EDAP/IDP, Brasília.

Gerhardt, T., & Silveira, D. (2009). Métodos De Pesquisa (1 ed.). Porto Alegre: Editora da UFRGS.

Gil, A. C. (2018). Como elaborar projetos de pesquisa (6a ed). São Paulo: Atlas.

Hammersley, J., & Handscomb, D. (1964). Monte Carlo methods. London: Methuen.

Lemenhe, F. et al. (2006) O método de Simulação de Monte Carlo para precificação de planos de saúde: uma abordagem didática. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Fortaleza, Brasil, 26. http://www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2006_tr460316_8382.pdf

Macêdo, D., Capelo, E., Júnior, & Lopes, E., Júnior. (2018). Determinação do preço assistencial em planos de saúde utilizando simulação. Sistemas e Gestão, 13(1), 81-87.

Malehi, A. S., Pourmotahari, F., & Angali, K. A. (2015). Statistical models for the analysis of skewed healthcare cost data: a simulation study. Health Economics Review, 5(11), 1-16.

Marconi, M., & Lakatos, E. (2019). Fundamentos de metodologia científica (8 ed). São Paulo: Atlas.

Mendes, P. C. (2015). A eficiência, eficácia, efetividade e economicidade dos batalhões de engenharia de construção e seus destacamentos. Syria Studies, 7(1), 37-72.

Organização Pan-Americana Da Saúde, Agência Nacional de Saúde Suplementar, & Ministério da Saúde. (2021). Risco de subscrição no mercado de saúde suplementar brasileiro: uma nova regulamentação. Brasília. https://iris.HCPP.org/handle/10665.2/53832

Paim, J. S. (2018). Thirty years of the unified health system (SUS). Ciência e Saúde Coletiva, 23(6), 1723-1728. https://doi.org/10.1590/1413-81232018236.09172018

Sá, M., Maciel, J., Júnior, & Reinaldo, L. (2017). Processo de Ruína Finito: um Estudo de Caso na Saúde Suplementar no Brasil. Revista Evidenciação Contábil e Finanças, 5(2), 88-103.

Salgado, P. (2018). Judicialização da saúde suplementar no Brasil (Trabalho de conclusão de curso). Universidade Federal Fluminense, Niterói, Brasil.

Saraiva, A. F., Júnior, Tabosa, C. M., & Costa, R. P. (2011). Monte Carlo simulation applied to order economic analysis. Produção, 21(1), 149-164. https://doi.org/10.1590/S0103-65132011005000016

Published

2023-10-17

How to Cite

Silva, F. B. J. da, & Silveira , L. B. da. (2023). Pricing of health plans: An efficiency analysis of different calculation methodologies . Contextus - Contemporary Journal of Economics and Management, 21(esp.1), e83332. https://doi.org/10.19094/contextus.2023.83332

Issue

Section

Chamada Especial - Ciências Atuariais