Publication:
Diseño de la tarifa para seguros de desempleo con base en modelos lineales generalizados

Thumbnail Image
Files

Files

Rico, Edison-2025.pdf (1.15 MB)
 Autorización.pdf (1.12 MB)
View Statistics
Reference Managers
Mendeley
Indexers
Google Scholar CORE
QR Code
QR Code
Authors

Authors

Rico Carmona, Edison Andrés
Abstract (Spanish)
Diseño de tarifas para seguros de desempleo mediante el uso de Modelos Lineales Generalizados, considerando tanto variables económicas como variables capturadas en el momento de la venta del seguro. Actualmente, muchas tarifas se calculan principalmente con base en la relación entre siniestros y exposición, lo que limita el análisis al no considerar otras variables clave que también pueden afectar la tasa, como el ciclo económico o características demográficas y profesionales del asegurado.
Abstract (English)
Rate design for unemployment insurance using Generalized Linear Models, considering both economic variables and Information captured at the time of policy sale. Currently, many premium rates are primarily calculated based on the ratio of losses to exposure value, which limits the scope of analysis by excluding other key variables that can also influence the rate, such as economic cycles or the demographic or professional characteristics of the insured.
Director

Advisors/Directors

Ramírez Sepúlveda, María Carolina
Parra Mahecha, Jorge Andrés
Extent
100 páginas
URI: https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3586
Collections

Collections

JB - Trabajos de Grado Maestría en Ciencias Actuariales
References

Amat Rodrigo, J. (s.f.). Selección de predictores y mejor modelo lineal múltiple: subset selection, ridge regression, lasso regression y dimension reduction. Recuperado el 18 de Marzo de 2025, de RPubs: https://rpubs.com/Joaquin_AR/242707

Banco Mundial. (01 de Enero de 2023). Tasa de desempleo, total (% de la población activa) [Gráfico]. Recuperado el 18 de Marzo de 2025, de Banco Mundial: https://datos.bancomundial.org/indicador/SL.UEM.TOTL.ZS?end=2023&locations= US&start=2002

Cameron, C., & K., T. P. (2013). Regression Analysis of Count Data. Cambridge: Cambridge University Press.

Dobson, A. J., & Barnett, A. (2018). Intruduction to generalized linear models. Florida: Chapman & Hall.

Escoto, A. (20 de 01 de 2020). Práctica 8. Modelos generalizados: La regresión logística. Recuperado el 18 de 02 de 2025, de RPubs: https://rpubs.com/aniuxa/rinvierno20_8

Fasecoldas. (s.f.). Estadisticas del sector. Recuperado el 01 de Abril de 2025, de Fasecolda: https://www.fasecolda.com/fasecolda/estadisticas-del-sector/visualizadorinteligente-de-cifras/dashboard/

Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression. New jersy: Wiley.

International Accounting Standards Board (IASB). (2017). IFRS 17 Insurance Contracts. IFRS Foundation. Obtenido de https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs17/

Klugman, S. C., Panjer, H. H., & E., W. G. (2012). Loss Models: From Data to Decisions. Nueva York: Wiley.

McCullagh, P., & & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models Second Edition. London; New York: Chapman & Hall.

OECD. (2023). Unemployment Benefits and Labor Market Policies. Obtenido de OECD: https://www.oecd.org/employment/

Peña Sánchez, I. (2017). TARIFICACIÓN DE MICROSEGUROS: UNA APLICACIÓN DEL MODELO TWEEDIE. Universidad Pontificia Comillas, ICADE (Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales). Recuperado el 18 de 02 de 2025, de https://repositorio.comillas.edu/rest/bitstreams/119109/retrieve

Scotiabank Colpatria. (18 de 03 de 2025). Seguro de desempleo. Obtenido de Scotiabank Colpatria: https://www.scotiabankcolpatria.com/personas/seguros/desempleo

TheDevastator. (2022). Employee Attrition and Factors. Recuperado el 18 de Febrero de 2025, de Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/employeeattrition-and-factors

Wrede, P., & Phily, C. (2016). PRICING FOR MICROINSURANCE A TECHNICAL GUIDE. Ginebra, Suiza: Impact Insurance Facility, Organización Internacional del Trabajo.

Zia, U. (s.f.). Employees Data. Recuperado el 18 de Febrero de 2025, de Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/umairziact/employees-data