Aplicación del análisis discriminante al estudio de la siniestralidad en el ramo del seguro de automóviles.

• Autores: Mª Carmen Melgar Hiraldo , José Antonio Ordaz Sanz
• Localización: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 21, 2013, 22 págs.
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Conocer aquellas características del asegurado más asociadas a la ocurrencia de siniestros podría ser una cuestión de gran interés para el sector asegurador. Esto se puede abordar desde diversos puntos de vista, según se pretenda determinar las variables que influyen, y el modo en que lo hacen, en la probabilidad de sufrir siniestros, en el número de siniestros ocurridos o en ser proclive a pertenecer al colectivo de los que tienen siniestros frente al de los que no tienen, por ejemplo. De este modo, son múltiples las técnicas estadístico-econométricas que podrían usarse para esta tarea: modelos de elección discreta binaria de tipo logit o probit, modelos de recuento de datos o técnicas de análisis multivariante, entre otras. En este trabajo nos centraremos más detenidamente en el último enfoque señalado, aplicando el análisis discriminante a los datos cedidos por una multinacional aseguradora que opera en el mercado español del ramo de automóviles. El objetivo con ello es determinar las características del asegurado que más contribuyen a la ocurrencia de siniestros y el sentido en que lo hacen en dicho sector.

  • English

    Knowing the policy-holders� characteristics that are more related to the occurrence of accidents could be a matter of great interest for the insurance industry. This issue can be approached from different points of view depending on the purpose of the research: to determine the variables that influence, and how they do in the likelihood of accidents, the number of incurred claims, or the probability to belong to the group of clients with accidents or with not, for example. So, there are many statistical and econometric techniques that could be used for this task: discrete choice models like logit or probit, count data models, or multivariate analysis techniques, among others. In this paper we will focus more closely on the latter approach by applying discriminant analysis to the data provided by a multinational insurance company that works in the Spanish market for auto insurance. The aim is thus to determine the characteristics of the insured that most contribute to the occurrence of accidents and the way that they do in that sector.

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