2. Maestría
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Tesis de la Escuela de Posgrado
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Item Endpoint-inflated beta-binomial regression for correlated count data(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-29) Fazio Luna, Boris Manuel; Sal y Rosas Celi, Víctor GiancarloEl modelo de regresión binomial con in acción en los extremos permite modelar datos de conteo acotados en los que una alta proporción de las observaciones se encuentra en los extremos. Extendemos el modelo considerando una función de enlace de logit ordenado, la cual aprovecha la información de orden implícita en las probabilidades de in acción y exploramos el uso de efectos aleatorios y marginalización para manejar la presencia de observaciones repetidas. Empleamos un conjunto de datos previamente analizado en la literatura mediante un modelo de regresión binomial con in acción en los extremos que emplea el enlace softmax para mostrar el mejor ajuste logrado por nuestro modelo.Item Modelo de supervivencia de larga duración con riesgos proporcionales y estimación del riesgo base vía splines: modelamiento de abandono de seguros(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-12) Mattos Galarza, Hector; Sal y Rosas Celi, Víctor GiancarloLos modelos de supervivencia, aquellos que tratan de describir el tiempo a la ocurrencia de uno o más eventos, han demostrado tener gran versatilidad para poder modelar distintos tipos de eventos y un alcance mayor al que inicialmente se propuso. Su aplicación varía desde el área de la medicina hasta usos en actividades financieras como análisis de riesgos de activos, entre otros. Este trabajo tiene como motivación el análisis del tiempo de permanencia de un cliente con contrato de póliza de seguros. En esta aplicación, solo una fracción de los clientes son susceptibles a la terminación del contrato y, en este sentido, se requiere que el modelo cuente con la flexibilidad de asumir que no todos los clientes son susceptibles al evento de interés. En este trabajo, se propone un modelo de larga duración asumiendo un modelo de riesgos proporcionales para los clientes susceptibles de abandono y donde la función de riesgo basal de este último se modela vía funciones de splines monótonas. Este trabajo empieza con la definición del modelo, el proceso de estimación de parámetros, escenarios de simulación donde se evalúa el desempeño del proceso de estimación e inferencia y finalmente una aplicación para estudiar los factores asociados con el abandono de clientes en una compañía de seguros en el Perú.