Fatores determinantes na insolvência em operadoras de planos de saúde brasileiras no período de 2014 a 2018

Abstract

Devido à grande importância das operadoras de planos de saúde na prestação de serviços de saúde para clientes individuais e empresariais, bem como do mercado de saúde suplementar na economia do país, e a crescente evolução no número de beneficiários de planos de saúde em contrapartida à significativa redução de operadoras ativas no país, é importante analisar quais fatores que levam as operadoras a não possuírem condições financeiras de arcarem com suas obrigações, tornando-se insolventes. Para isso, desenvolveu-se um modelo de análise de insolvência específico para operadoras de planos de saúde, por meio de uma regressão logística sobre variáveis. A sinistralidade foi uma variável quantitativa estudada e Região, Modalidade e Porte foram variáveis qualitativas estudadas, com características a 3.382 observações de operadoras de planos de saúde médico-hospitalares no período de 2014 a 2018. Através do modelo de regressão logística foi possível mostrar como variáveis significativas impactam no modelo. Como resultado, a Sinistralidade e as regiões Sul e Sudeste impactaram negativamente e o porte pequeno e a modalidade Seguradora e Medicina em Grupo impactaram positivamente. Desta forma o modelo composto por essas variáveis significativas explica 81,87% dos casos de insolvência observados.

Due to the great importance of health insurance operators in providing health services to individual and corporate clients, as well as the supplementary health market in the country's economy, and the growing evolution in the number of health insurance beneficiaries in contrast to the significant reduction of active operators in the country, it is important to analyze which factors that lead operators to not have the financial conditions to handle with their obligations, becoming insolvent. Hereby, a specific insolvency analysis model for health insurance operators was developed through logistic regression on variables. The loss ratio was the studied quantitative variable and Region, Modality and Size were the qualitative variables studied, with characteristics of 3,382 observations of health insurance providers, data from 2014 to 2018. Through the logistic regression model it was possible to show how significant variables impact the model. As a result, the loss ratio and the South and Southeast Brazilian regions had a negative impact, and the small size and the insurance and group medicine modality had a positive impact. Thus, the model composed of these significant variables explains 81.87% of the insolvency cases observed.