dc.contributor.advisor | Valdivieso Serrano, Luis Hilmar | |
dc.contributor.author | Hernández Bello, Diana Patricia | |
dc.date.accessioned | 2022-03-16T18:25:46Z | |
dc.date.available | 2022-03-16T18:25:46Z | |
dc.date.created | 2021 | |
dc.date.issued | 2022-03-16 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/21810 | |
dc.description.abstract | En 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.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Tarifas--Modelos matemáticos | es_ES |
dc.subject | Seguros de automóviles--Modelos matemáticos | es_ES |
dc.subject | Estadística matemática | es_ES |
dc.title | Clasificación de riesgo para frecuencias y severidades en un seguro de automóviles usando modelos GAMLSS | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Maestro en Estadística | es_ES |
thesis.degree.level | Maestría | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado. | es_ES |
thesis.degree.discipline | Estadística | es_ES |
renati.advisor.dni | 07958730 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8975-7557 | es_ES |
renati.author.cext | 000966889 | |
renati.discipline | 542037 | es_ES |
renati.juror | Bayes Rodriguez, Cristian Luis | es_ES |
renati.juror | Valdivieso Serrano, Luis Hilmar | es_ES |
renati.juror | Quiroz Cornejo, Zaida Jesus | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_ES |