Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros
La adecuada gestión del riesgo es uno de los objetivos fundamentales en las compañías aseguradoras, la buena valoración de la incertidumbre es una de las claves de éxito en este sector empresarial, por ello, abarca el objeto de nuestro estudio. La clave para gestionar la incertidumbre es poder preve...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Rey Juan Carlos |
| Repositorio: | BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlos |
| OAI Identifier: | oai:burjcdigital.urjc.es:10115/39091 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10115/39091 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Provisión técnica riesgo Solvencia II Chain Ladder Bootstrap |
| id |
ES_eabdcf5a0e2360c679710ab52fc52aa2 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:burjcdigital.urjc.es:10115/39091 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestrosPaule-Vianez, JessicaGranado-Sánchez, ManuelCoca-Pérez, José LuisProvisión técnicariesgoSolvencia IIChain LadderBootstrapLa adecuada gestión del riesgo es uno de los objetivos fundamentales en las compañías aseguradoras, la buena valoración de la incertidumbre es una de las claves de éxito en este sector empresarial, por ello, abarca el objeto de nuestro estudio. La clave para gestionar la incertidumbre es poder prever los posibles siniestros y así estimar las provisiones técnicas a constituir por la empresa para el pago de estos. La Directiva Europea Solvencia II, que entra en vigor en 2016, modificó sustancialmente la metodología a emplear para la estimación de las provisiones técnicas utilizada con anterioridad. Esta normativa establece una mejor valoración del riesgo para poder afrontar los pagos por siniestros sin tener problemas de insolvencia o escasa liquidez. Adaptándonos a dicha normativa, procedemos a estimar las provisiones técnicas mediante el método Chain Ladder aplicado mediante el formato triangulo, el cual se adapta a la directiva y tiene en cuenta el comportamiento de los pagos por siniestros en diferentes años. Para reducir la incertidumbre en nuestras estimaciones, utilizamos el método Bootstrap con el que determinaremos la fiabilidad de los datos estimando el error. Mediante los datos obtenidos de una compañía aseguradora en su ramo de autos, realizamos hipótesis para determinar la fiabilidad del método de estimación Chain Ladder con Bootstrap, obteniendo que dicha metodología se adecua a la nueva normativa además de demostrar su eficiencia en la estimación de las provisiones técnicas, siendo el percentil 50 el estadístico más adecuado para dicha estimación.UPv EHU202420242018info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10115/39091reponame:BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlosinstname:Universidad Rey Juan CarlosEspañolAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:burjcdigital.urjc.es:10115/390912026-06-24T12:48:17Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| title |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| spellingShingle |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros Paule-Vianez, Jessica Provisión técnica riesgo Solvencia II Chain Ladder Bootstrap |
| title_short |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| title_full |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| title_fullStr |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| title_full_unstemmed |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| title_sort |
Método Bootstrap para el cálculo de provisiones técnicas por siniestros |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Paule-Vianez, Jessica Granado-Sánchez, Manuel Coca-Pérez, José Luis |
| author |
Paule-Vianez, Jessica |
| author_facet |
Paule-Vianez, Jessica Granado-Sánchez, Manuel Coca-Pérez, José Luis |
| author_role |
author |
| author2 |
Granado-Sánchez, Manuel Coca-Pérez, José Luis |
| author2_role |
author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Provisión técnica riesgo Solvencia II Chain Ladder Bootstrap |
| topic |
Provisión técnica riesgo Solvencia II Chain Ladder Bootstrap |
| description |
La adecuada gestión del riesgo es uno de los objetivos fundamentales en las compañías aseguradoras, la buena valoración de la incertidumbre es una de las claves de éxito en este sector empresarial, por ello, abarca el objeto de nuestro estudio. La clave para gestionar la incertidumbre es poder prever los posibles siniestros y así estimar las provisiones técnicas a constituir por la empresa para el pago de estos. La Directiva Europea Solvencia II, que entra en vigor en 2016, modificó sustancialmente la metodología a emplear para la estimación de las provisiones técnicas utilizada con anterioridad. Esta normativa establece una mejor valoración del riesgo para poder afrontar los pagos por siniestros sin tener problemas de insolvencia o escasa liquidez. Adaptándonos a dicha normativa, procedemos a estimar las provisiones técnicas mediante el método Chain Ladder aplicado mediante el formato triangulo, el cual se adapta a la directiva y tiene en cuenta el comportamiento de los pagos por siniestros en diferentes años. Para reducir la incertidumbre en nuestras estimaciones, utilizamos el método Bootstrap con el que determinaremos la fiabilidad de los datos estimando el error. Mediante los datos obtenidos de una compañía aseguradora en su ramo de autos, realizamos hipótesis para determinar la fiabilidad del método de estimación Chain Ladder con Bootstrap, obteniendo que dicha metodología se adecua a la nueva normativa además de demostrar su eficiencia en la estimación de las provisiones técnicas, siendo el percentil 50 el estadístico más adecuado para dicha estimación. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2018 2024 2024 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| format |
article |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10115/39091 |
| url |
https://hdl.handle.net/10115/39091 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Español |
| language_invalid_str_mv |
Español |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
UPv EHU |
| publisher.none.fl_str_mv |
UPv EHU |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlos instname:Universidad Rey Juan Carlos |
| instname_str |
Universidad Rey Juan Carlos |
| reponame_str |
BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlos |
| collection |
BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlos |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869423165889839104 |
| score |
15,198674 |