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Nesse modelo, a variável dependente é explicada tanto pelas suas próprias defasagens como pelos valores passados dos choques. Geralmente um modelo com menor número de parâmetros é capaz de realizar melhores previsões do que outro modelo com maior número de variáveis e, portan- to, de parâmetros. Esse princípio é chamado de parcimônia na área de pre- visão. Os modelos ARMA são usualmente parcimoniosos em virtude da sua capacidade de capturar a dinâmica da variável em análise com poucos parâmetros e gerarem previsões efi cientes.

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O modelo não é à prova de perdas. De acordo com o presidente da BSH, a grande maioria dos contratos prevê que, em caso de prejuízo, o aplicador pode ser obrigado a fazer aportes para cobrir os custos do negócio. É quem repassa para o segurador determinado risco de sua atividade.

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