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dc.contributor.advisorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
dc.contributor.authorHernández Bello, Diana Patricia
dc.date.accessioned2022-03-16T18:25:46Z
dc.date.available2022-03-16T18:25:46Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2022-03-16
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/21810
dc.description.abstractEn la tarificación de seguros generales, en particular en seguros de vehículos, es valioso incorporar toda la información disponible del asegurado, del bien asegurado y de los siniestros que se han presentado, con el fin de obtener modelos que consideren las variables relevantes en la estimación y así generar una prima de riesgo adecuada para el riesgo que se está analizando. Los modelos a considerar están construidos con base en las reclamaciones que ha presentado el asegurado y su estimaci´on se obtiene mediante distribuciones del número y monto de siniestros dando como resultado tarifas que incluyen recargos y descuentos en base a la experiencia siniestral, lo que se conoce como Sistema Bonus-Malus. Adicionalmente se han analizado modelos de regresión que incluyen información tanto del asegurado como del vehículo y cuya estimación de la prima de riesgo se realiza a través de la media tanto de la frecuencia como de la severidad. Sin embargo, dado que los riesgos en la cartera expuesta son heterogéneos, se plantean también modelos de regresión en los que la estimación de la frecuencia y la severidad se realiza a través de parámetros como: la media, la varianza, el sesgo y la curtosis, estos últimos son denominados modelos aditivos generalizados de localización, escala y forma (GAMLSS).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/pe/*
dc.subjectTarifas--Modelos matemáticoses_ES
dc.subjectSeguros de automóviles--Modelos matemáticoses_ES
dc.subjectEstadística matemáticaes_ES
dc.titleClasificación de riesgo para frecuencias y severidades en un seguro de automóviles usando modelos GAMLSSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.advisor.dni07958730
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8975-7557es_ES
renati.author.cext000966889
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_ES
renati.jurorQuiroz Cornejo, Zaida Jesuses_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES


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