Esta dissertação simula um plano de saúde do tipo poupança dirigido ao consumidor no contexto brasileiro. Esse plano de saúde está ativo durante a vida laboral de um indivíduo, o que corresponde as idades de 25 a 65 anos, e prevê que as despesas com saúde sejam pagas pelo empregador e um seguro catastrófico, mas com um gerenciamento do indivíduo. Este trabalho utilizou dados do plano empresarial, SABESPREV, que contém os gastos anuais efetuados por seus funcionários, para estimar os gastos com saúde individual e anual. Analisamos, a partir de simulações, se este novo produto produz um balanço dos gastos ao final da vida laboral, isto é, verificamos quanto do valor total gasto foi pago pela empresa e pelo seguro catastrófico bem como quanto o indivíduo conseguiu poupar. Neste trabalho, para a realização da predição de gastos utilizamos as técnicas de Regressão e comparamos os resultados aqui encontrados com os resultados de [MMPP], onde a predição de gastos individuais foi feita a partir de Cadeias de Markov aplicadas às faixas etárias, bem como a distribuição empírica dos gastos em cada faixa. O processo de estimativa dos gastos por meio de regressão consistiu em aplicar os diferentes modelos (linear, suporte vetorial, árvores, floresta aleatória, Bayesiano Lasso, Bayesiano Ridge) na predição dos gastos e, utilizando técnicas como validação cruzada obtivemos o modelo com melhor desempenho. Este estudo mostrou que há uma grande diferença entre as duas técnicas (Regressão e Cadeias de Markov) nos seguintes aspectos: no balanço das contas de saúde poupança ao término dos 41 anos de vida laboral, frequência e severidade do uso de seguro catastrófico. Os resutlados foram obtidos por meio da individualação de cada sexo, mostrando que o modelo favorece ao sexo masculino com um gasto pagado pela empresa de 74.5%, um 0,5% pelo seguro catastróico e o O indivíduo conseguiu poupar 25%, caso contrário para sexo feminimo onde o gasto pagado pela empresa é de 97.7%, um 2.3% pelo seguro catastrófico e o indivíduo conseguiu poupar 0.01%.

This dissertation simulates a savings health plan aimed at consumers in the Brazilian context. This health plan is active during an individual's working life, which corresponds to ages 25 to 65, and provides for health expenses to be paid by the employer and catastrophic insurance, but managed by the individual. This work used data from the business plan, SABESPREV, which contains the annual expenses incurred by its employees, to estimate individual and annual health expenses. We analyze, using simulations, whether this new product produces a balance of expenses at the end of the working life, that is, we check how much of the total amount spent was paid by the company and by catastrophic insurance, as well as how much the individual managed to save. In this work, to predict expenses, we use Regression techniques and compare the results found here with the results of [MMPP], where the prediction of individual expenses was made using Markov Chains applied to age groups, as well as the empirical distribution of expenses in each range. The process of estimating expenses through regression consisted of applying different models (linear, support vector, trees, random forest, Bayesian Lasso, Bayesian Ridge) to predict expenses and, using techniques such as cross validation, we obtained the model with the best performance. . This study showed that there is a big difference between the two techniques (Regression and Markov Chains) in the following aspects: in the balance of health savings accounts at the end of 41 years of working life, frequency and severity of the use of catastrophic insurance. The results were obtained through the individualization of each sex, showing that the model favors the male sex with an expense paid by the company of 74.5%, a 0.5% for the catastrophe insurance and the individual managed to save 25%, otherwise for female sex where the expense paid by the company is 97.7%, 2.3% for catastrophic insurance and the individual managed to save 0.01%.