Análisis del coste de los siniestros en una compañía de seguros utilizando las distribuciones asimétricas Skew-Normal y Skew-T

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Mendoza Quevedo, Diego Alonso
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2013
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2559
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2559
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Distribución asimétrica Skew-T
Distribución asimétrica Skew-normal
Siniestros
Análisis de coste
Seguros
Empresas privadas
Costos
Riesgo
Modelos de simulación
Consumidores
Métodos estadísticos
Evaluación
Perú
Compañias de seguros
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spelling López de Castilla Vásquez, Carlos8c76efd6-f377-481f-ae74-5f0d676d782f-1Mendoza Quevedo, Diego Alonso2017-02-14T16:10:38Z2017-02-14T16:10:38Z2013E13.M455-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/2559Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaLa presente investigación tiene por objetivo principal determinar si las distribuciones asimétricas skew-normal y skew-tson buenos modelos para describir datos relativos al coste de los siniestros. Para lo cual se analizaron dos conjuntos de datos de una compañía de seguros, ajustando las distribuciones en estudio y las tradicionales a estos datos. Luego se compararon las distribuciones empleando el Criterio de Información de Akaike (AIC) y del Logaritmo de la función de Verosimilitud, complementados con la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov,obteniendo resultados positivos. Además, se calcularon medidas de riesgo como el Valor en Riesgo (VaR) y el Valor en Riesgo Condicional (TVaR), que brindaron mayor solidez a los resultados previos: los costes de los siniestros en los seguros se ajustan bien a las distribuciones asimétricas skew-normal y skew-t.The main purpose of this research is to determine if the skew-normal and skew-t asymmetric distributions are good models to describe data related to the claim cost. Therefore, two data sets of an insurance company were analyzed, fitting the studied and the traditional distributions to said data. Then distributions were compared using the Akaike Information Criterion (AIC) and the Likelihood function Logarithm, supplemented by the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test, obtaining positive results. In addition, risk measurements were calculated, such as the Value-at-Risk (VaR) and the Tail Value-at-Risk (TVaR) which provided greater strength to the previous results: the claim costs in the insurances fit well to the skew-normal and skew-t asymmetric distributions.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMDistribución asimétrica Skew-TDistribución asimétrica Skew-normalSiniestrosAnálisis de costeSegurosEmpresas privadasCostosRiesgoModelos de simulaciónConsumidoresMétodos estadísticosEvaluaciónPerúCompañias de seguroshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Análisis del coste de los siniestros en una compañía de seguros utilizando las distribuciones asimétricas Skew-Normal y Skew-Tinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo Profesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisTHUMBNAILE13-M455-T.pdf.jpgE13-M455-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3328https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/beb9fe48-b485-4d40-9a94-f67471d97406/download42aa9bd04d7d95126cb4791846898710MD56ORIGINALE13-M455-T.pdfE13-M455-T.pdfTexto completoapplication/pdf1033314https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d7cf203c-57c3-4efc-b365-23490d57c2ad/download35a278281f4e4ac4cad518bacfd47a10MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/1c181b29-85d9-40b8-ab3d-8ae7f47ae82d/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTE13-M455-T.pdf.txtE13-M455-T.pdf.txtExtracted texttext/plain133711https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5f069483-437b-4320-a352-456723621676/download99216925da132021b04315fb35ade17cMD5420.500.12996/2559oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/25592025-06-16 12:57:39.674https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.peTGljZW5jaWEgZGUgVXNvCiAKTGEgVW5pdmVyc2lkYWQgTmFjaW9uYWwgQWdyYXJpYSBMYSBNb2xpbmEgKFVOQUxNKSwgZGlmdW5kZSBtZWRpYW50ZSBzdSAKcmVwb3NpdG9yaW8gbG9zIHRyYWJham9zIGRlIGludmVzdGlnYWNpw7NuIHByb2R1Y2lkb3MgcG9yIGxvcyBtaWVtYnJvcyBkZSBsYSAKdW5pdmVyc2lkYWQuIEVsIGNvbnRlbmlkbyBkZSBsb3MgZG9jdW1lbnRvcyBkaWdpdGFsZXMgZXMgZGUgYWNjZXNvIGFiaWVydG8gCnBhcmEgdG9kYSBwZXJzb25hIGludGVyZXNhZGEuCgpTZSBhY2VwdGEgbGEgZGlmdXNpw7NuIHDDumJsaWNhIGRlIGxhIG9icmEsIHN1IGNvcGlhIHkgZGlzdHJpYnVjacOzbi4gUGFyYSBlc3RvIAplcyBuZWNlc2FyaW8gcXVlIHNlIGN1bXBsYSBjb24gbGFzIHNpZ3VpZW50ZXMgY29uZGljaW9uZXM6CgpFbCBuZWNlc2FyaW8gcmVjb25vY2ltaWVudG8gZGUgbGEgYXV0b3LDrWEgZGUgbGEgb2JyYSwgaWRlbnRpZmljYW5kbyBvcG9ydHVuYSB5CmNvcnJlY3RhbWVudGUgYSBsYSBwZXJzb25hIHF1ZSBwb3NlYSBsb3MgZGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IuCgpObyBlc3TDoSBwZXJtaXRpZG8gZWwgdXNvIGluZGViaWRvIGRlbCB0cmFiYWpvIGRlIGludmVzdGlnYWNpw7NuIGNvbiBmaW5lcyBkZSAKbHVjcm8gbyBjdWFscXVpZXIgdGlwbyBkZSBhY3RpdmlkYWQgcXVlIHByb2R1emNhIGdhbmFuY2lhcyBhIGxhcyBwZXJzb25hcyBxdWUgCmxvIGRpZnVuZGVuIHNpbiBlbCBjb25zZW50aW1pZW50byBkZWwgYXV0b3IgKGF1dG9yIGxlZ2FsKS4KCkxvcyB0cmFiYWpvcyBxdWUgc2UgcHJvZHV6Y2FuLCBhIHBhcnRpciBkZSBsYSBvYnJhLCBkZWJlbiBwb3NlZXIgbGEgY2l0YWNpw7NuIApwZXJ0aW5lbnRlIHRhbCBjb21vIGxvIGluZGljYW4gbGFzIE5vcm1hcyBUw6ljbmljYXMgZGVsIElJQ0EgeSBDQVRJRSBkZSAKUmVkYWNjacOzbiBkZSBSZWZlcmVuY2lhcyBCaWJsaW9ncsOhZmljYXMuIENhc28gY29udHJhcmlvLCBzZSBpbmN1cnJpcsOhIGVuIGxhIApmaWd1cmEganVyw61kaWNhIGRlbCBwbGFnaW8uCgpMb3MgZGVyZWNob3MgbW9yYWxlcyBkZWwgYXV0b3Igbm8gc29uIGFmZWN0YWRvcyBwb3IgbGEgcHJlc2VudGUgbGljZW5jaWEgZGUgdXNvLgoKRGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IKCkxhIFVOQUxNIG5vIHBvc2VlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBwcm9waWVkYWQgaW50ZWxlY3R1YWwuIExvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciAKc2UgZW5jdWVudHJhbiBwcm90ZWdpZG9zIHBvciBsYSBsZWdpc2xhY2nDs24gcGVydWFuYTogTGV5IHNvYnJlIGVsIERlcmVjaG8gZGUgCkF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gMTk5NiAoRC5MLiBOwrA4MjIpLCBMZXkgcXVlIG1vZGlmaWNhIGxvcyBhcnTDrWN1bG9zIDE4OMKwIHkgCjE4OcKwIGRlbCBkZWNyZXRvIGxlZ2lzbGF0aXZvIE7CsDgyMiwgTGV5IHNvYnJlIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gCjIwMDUgKExleSBOwrAyODUxNyksIERlY3JldG8gTGVnaXNsYXRpdm8gcXVlIGFwcnVlYmEgbGEgbW9kaWZpY2FjacOzbiBkZWwgCkRlY3JldG8gTGVnaXNsYXRpdm8gTsKwODIyLCBMZXkgc29icmUgZWwgRGVyZWNobyBkZSBBdXRvciBwcm9tdWxnYWRvIGVuIDIwMDggCihELkwuIE7CsDEwNzYpLgoKT2JzZXJ2YWNpb25lczoKCkluc2NyaWJpcnNlIGVuIENyZWF0aXZlIENvbW1vbnMgQkFOCiAK
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