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Rentas agravadas : modelización actuarial del riesgo y desarrollo de aplicación para el cálculo de la prima

Rentas agravadas : modelización actuarial del riesgo y desarrollo de aplicación para el cálculo de la prima
Recurso electrónico / Electronic resource
Colección: Documentos electrónicos
Título: Rentas agravadas : modelización actuarial del riesgo y desarrollo de aplicación para el cálculo de la prima / Amaya Hurtado GómezAutor: Hurtado Gómez, Amaya
Publicación: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2018Notas: 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 esperanza de vida depende de muchos factores, como por ejemplo la salud o el lugar de residencia, es por ello por lo que la creación de unas nuevas tablas de mortalidad que diferencien entre estos factores permitirá calcular el valor de una renta individual de forma mucho más certera. Este tipo de rentas son las rentas agravadas. Estas rentas, al tener un precio más justo para cada persona, pueden conseguir fomentar en España, el ahorro privado que complemente a la pensión de jubilación otorgada por el sistema de pensiones, que hoy en día se encuentra en crisis. En este trabajo se crearán dos nuevas tablas de mortalidad, una, para personas que padecen ciertas enfermedades y otra, que diferencia por la provincia de residencia. Esto permitirá a través de una aplicación de valoración de rentas, que también se elaborará para este trabajo, observar de forma cuantitativa la diferencia de precio entre las rentas agravadasMateria / lugar / evento: Rentas agravadas Cálculo actuarial Tablas de mortalidad Salud Hábitos de vida saludable Métodos cuantitativos Longevidad Cálculo de la prima España Otros autores: Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
Simón del Potro, Jesús Ramón
Universidad Carlos III de Madrid
Serie secundaria: Trabajos Fin de Master Otras clasificaciones: 6