Modelación predictiva de siniestros en seguros de no vida

Se analizó un seguro de accidentes y salud que tiene primas diferenciadas para grupos de riesgo homogéneos. La estimación de dichas primas en ocasiones anteriores fue de tipo univariado, que tiene la limitante de que cuando hay grupos de riesgo con pocas observaciones los resultados son muy volátile...

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Main Author:	Sandí-Corrales, Ana Rosa
Format:	Online
Language:	spa
Published:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2020
Online Access:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39030

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spelling	RMTA390302022-02-02T18:56:15Z Predictive modelling of losses in non-life insurance Modelación predictiva de siniestros en seguros de no vida Sandí-Corrales, Ana Rosa insurance pricing predictive modelling linear models additive models mixed models software R seguros tarificación modelación predictiva modelos lineales modelos aditivos modelos mixtos paquete estadístico R Accident and health insurance with differentiated premiums for homogeneous risk groups was analyzed. The estimation of these premiums on previous opportunities was in univariate form, which has the limitation that when there are risk groups with few observations, the results are very volatile and omit the information that could provide predictive variables. Therefore, it was decided to estimate the expected claims (which are an input in the premium calculation) with three multivariate models: ordinary linear, additive and mixed linear. Several were used in order to compare their forecasting capability. Performance was acceptable within both the fit and test samples in the case of ordinary linear and additive models with a difference of about 1% from the real data. Linear mixed could not make predictions for combinations of predictors not observed in the fit data. Se analizó un seguro de accidentes y salud que tiene primas diferenciadas para grupos de riesgo homogéneos. La estimación de dichas primas en ocasiones anteriores fue de tipo univariado, que tiene la limitante de que cuando hay grupos de riesgo con pocas observaciones los resultados son muy volátiles y omiten la información que podrían aportar variables predictoras. Por lo que se optó por estimar los siniestros esperados (que son insumo del cálculo de primas) con tres modelos multivariados: lineales ordinarios, aditivos y lineales mixtos. Se utilizaron varios con el fin de comparar su capacidad de pronóstico. El desempeño fue aceptable tanto dentro de la muestra de ajuste como de prueba en el caso de los modelos lineal ordinario y aditivo con una diferencia porcentual de alrededor del 1% con respecto a los datos reales. El lineal mixto no pudo hacer pronósticos para combinaciones de predictores no observados en los datos de ajuste. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2020-12-18 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf application/postscript application/x-dvi https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39030 10.15517/rmta.v28i1.39030 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 28 No. 1 (2021): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 105-124 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 28 Núm. 1 (2021): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 105-124 Revista de Matemática; Vol. 28 N.º 1 (2021): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 105-124 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39030/45118 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39030/45144 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39030/45467 Derechos de autor 2021 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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Modelación predictiva de siniestros en seguros de no vida

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