Pronóstico de la Tasa de Siniestralidad de un Seguro de Desempleo en Colombia Mediante Modelos Lineales Dinámicos.

El desempleo es una de las variables más analizadas y esperadas mensualmente, ya que implica decisiones en política pública que impactan la producción y el modelo de crecimiento del país, de ahí la importancia que las aseguradoras ofrezcan un seguro de desempleo que cubra esta contingencia, por tal...

Full description

Autores:
Rivera Jimenez, Erika Valeria
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/52043
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/52043
Palabra clave:
Stress models
economic variables
economic emergency
Estadísticas Aplicadas
Seguros de desempleo-Colombia
Desempleo-Colombia
Modelos dinámicos de Poisson
variables económicas
crisis económica
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:El desempleo es una de las variables más analizadas y esperadas mensualmente, ya que implica decisiones en política pública que impactan la producción y el modelo de crecimiento del país, de ahí la importancia que las aseguradoras ofrezcan un seguro de desempleo que cubra esta contingencia, por tal motivo, este estudio, propone implementar métodos estadísticos, para generar un pronóstico de la tasa de siniestralidad de un seguro de desempleo en Colombia, describiendo el nivel de exposición que tendrá el producto de desempleo y así contribuir a que la compañía tenga la capacidad de afrontar y mitigar una posible crisis. Dentro de los métodos clásicos de pronóstico, se usó los modelos lineales dinámicos, el error cuadrático medio (RMSE) y el Rhat, utilizados para comparación, selección del mejor modelo y verificación de convergencia de las cadenas; además, el backtesting determinó la eficiencia del modelo en un escenario atípico