Regression by clustering using Metropolis-Hastings (2019)
"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.