Modelo espacial Bayesiano para la estimación de la invalidez en España con la metodología INLA

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      <subfield code="a">Modelo espacial Bayesiano para la estimación de la invalidez en España con la metodología INLA</subfield>
      <subfield code="c">Belén Mirás Mazás</subfield>
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      <subfield code="a">Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo y Jesús Ramón Simón del Potro. Curso 2017-2019</subfield>
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      <subfield code="a">La insuficiencia de datos en áreas pequeñas y la existencia de dependencias espaciales no medidas a través de las modelizaciones convencionales de las aseguradoras (como los modelos lineales generalizados) nos llevan a recurrir a otro tipo de metodologías como la  inferencia Bayesiana. Las estrategias de modelado espacial bayesianas se pueden aplicar a través de la Aproximación de Laplace Anidada Integrada (INLA en sus siglas en inglés) que permite capturar los efectos aleatorios espaciales estructurados (de influencias entre vecinos), no estructurados (heterogéneos de área) y efectos fijos de variables cómo la edad. Demostramos la efectividad de este tipo de metodología a través de un modelado espacial de la invalidez en España con el que se consigue llegar al mapeo de los riesgos relativos de cada área y localizar determinados clusters de riesgo. Otra posible utilidad de este tipo de modelización con INLA es la obtención de variables que capturan la dependencia espacial, que incluyéndolas en un modelo GLM pueden llegar a eliminar este efecto e incluso mejorar su ajuste</subfield>
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