Centro de Documentacion de Fundación MAPFRE - Técnicas de pricing avanzadas para seguros colectivos de vida (modelos GLM y credibilidad)

Publication: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2018Notes: 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 2017-2018Sumario: La modelización de riesgos en el mercado asegurador está cada vez más enfocada al uso de modelos predictivos, especialmente en Seguros No Vida. Sin embargo, es una técnica poco habitual en Seguros de Vida pues, para la tarificación de estos seguros se emplean las Tablas de Mortalidad. En esta tesis, se analizan métodos avanzados de tarificación para Seguros Colectivos de Vida, en concreto, se estudian Modelos Lineales Generalizados para variables dependientes limitadas, como son los modelos Probit y Logit, y los Modelos de Credibilidad de distribución libre, Bühlmann y Bühlmann-Straub.Se realiza una aplicación práctica de estos modelos, utilizando la base de datos real de la cartera de seguros Temporales Anuales Renovables con garantía de fallecimiento de una Aseguradora de Vida. Para la elaboración de estos modelos se estudian variables biológicas como la edad y sexo de los asegurados, y otras variables relacionadas con la empresa tomadora del seguro, como la actividad de la misma y su categorización en función del número de asegurados. Se concluye que, en este tipo de seguros, la edad del asegurado y el tamaño de la empresa no son variables de riesgo significativas para determinar la probabilidad de fallecimiento, en un modelo que explica, aproximadamente, el 95% de la siniestralidad realMateria / lugar / evento: Tarificación Seguro colectivo Seguro de vida Modelos predictivos Modelos GLM Credibilidad 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