Regression by clustering using Metropolis-Hastings

"El ajuste de riesgo en mercados de aseguramiento en salud tiene el potencial para desincentivar la selección de consumidores sin afectar la eficiencia de la oferta. Proponemos una metodología novedosa basada en Métodos de Cadenas de Markov de Monte Carlo para mejorar la calidad del ajuste de r...

Full description

Autores:
Ramírez Amaya, Simón
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44111
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/44111
Palabra clave:
Seguros de salud - Evaluación de riesgos - Investigaciones - Colombia
Riesgo (Economía) - Investigaciones - Métodos estadísticos
Procesos de Markov - Investigaciones
Método de Montecarlo - Investigaciones
Riesgos (Seguros) - Investigaciones - Colombia
Economía
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:"El ajuste de riesgo en mercados de aseguramiento en salud tiene el potencial para desincentivar la selección de consumidores sin afectar la eficiencia de la oferta. Proponemos una metodología novedosa basada en Métodos de Cadenas de Markov de Monte Carlo para mejorar la calidad del ajuste de riesgo mediante la agrupación de códigos diagnósticos en grupos de riesgo óptimos. Utilizamos información tipo panel de 500,000 afiliados al Sistema de Salud Colombiano para probar nuestra metodología. Los resultados sugieren que nuestra metodología tiene un desempeño superior a las alternativas comunes." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.