Centro de Documentación de Fundación MAPFRE - El Seguro de dependencia a través de Markov, Thiele y VBA

Publication: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2016Notes: 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 2015-2016Sumario: En el presente trabajo se traza un procedimiento para el tratamiento actuarial de los seguros de dependencia. Para ello, se revisan los principales modelos de taricación de esta tipología de producto. En particular, el conocido modelo de múltiples estados basado en procesos de Markov. Por otra parte, el propósito planteado conllevará la revisión de la Ley de Dependencia en España, así como el análisis de la base muestral del modelo, que consistirá en la Encuesta sobre Discapacidades, Deciencias y Estado de Salud. Asimismo, señalaremos los pros y contras de la información estadística disponible sobre la población española en materia de dependencia. Además, atenderemos a otro importante proceso actuarial en el manejo de productos aseguradores: el cálculo de la reserva. Con el objetivo de aproximar la provisión matemática generada por este tipo de seguros, revisaremos las conocidas ecuaciones diferenciales de Thiele. Adicionalmente, para llevar a cabo algunas de estas tareas será necesaria la utilización de ciertas técnicas matemáticas, como la graduación kernel, interpolación mediante spline cúbico y el método de Euler. En este sentido, se proporcionan códigos en VBA, de elaboración propia, para dar apoyo a dichos cálculos. Igualmente, a lo largo del documento los métodos analizados irán acompañados de ilustraciones, ejemplos y aplicaciones. Materia / lugar / evento: Modelos actuariales Matemática del seguro Modelo de Markov Seguro de dependencia Otros autores: Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
Simón del Potro, Jesús Ramón
Universidad Carlos III de Madrid
Secondary series: Trabajos Fin de Master Other categories: 6