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Modelo de Simulación de Reclamaciones para una Empresa Aseguradora del Sector Salud

Modelo de Simulación de Reclamaciones para una Empresa Aseguradora del Sector Salud. Guillermo Fernández Regules. José Raúl Castro Esparza Sergio Eliel Vargas Galindo Octubre 2008 . Índice. Introducción. Variables. Modelo. Conclusiones. Bibliografía. Introducción.

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Modelo de Simulación de Reclamaciones para una Empresa Aseguradora del Sector Salud

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  1. Modelo de Simulación de Reclamaciones para una Empresa Aseguradora del Sector Salud Guillermo Fernández Regules. José Raúl Castro Esparza Sergio Eliel Vargas Galindo Octubre 2008

  2. Índice • Introducción. • Variables. • Modelo. • Conclusiones. • Bibliografía.

  3. Introducción Se busca desarrollar un modelo de simulación que facilite el cálculo de primas asociadas a un seguro de salud. El análisis incluirá todas aquellas variables aleatorias que normalmente ocurren durante las reclamaciones, incluyendo factores como severidad y frecuencia.

  4. Variables objetivo • Pérdida Generada. • Pérdida Retenida. • V.P. Pérdida Generada. • V.P. Pérdida Retenida. • Tiempo en que se realizó el último pago.

  5. Variables aleatorias Variables aleatorias • Tiempo entre los siniestros. • Monto del siniestro. • Tiempo entre el siniestro y el pago. • Tasa de retorno

  6. Parámetros

  7. Parámetros

  8. Parámetros

  9. Tasa de retorno Tasa instantánea

  10. Parámetros

  11. Ventana principal

  12. Ventana principal

  13. Ventana Oculta

  14. Terminología

  15. Modelo

  16. Modelo

  17. Modelo

  18. Modelo

  19. Modelo

  20. Modelo

  21. Modelo

  22. Modelo

  23. Modelo

  24. Modelo

  25. Modelo

  26. Modelo

  27. Modelo

  28. Simulación

  29. Simulación

  30. Simulación

  31. Simulación

  32. Simulación

  33. Simulación

  34. Simulación

  35. Simulación

  36. Conclusiones El uso de @Risk en el cálculo de la siniestralidad para el ramo de seguros de la salud es indispensable. Los métodos actuariales tradicionales se ven reforzados por las distribuciones reales de la aleatoriedad para los eventos bajo estudio, pues en la mayoría de las fórmulas comúnmente usadas por las compañías de seguros se hacen supuestos estadísticos que en la práctica no necesariamente son ciertos.

  37. Bibliografía • “Applied Simulation Modeling” Seila, Ceric, Tadikamala Thomson brooks/Cole. • “Simulation modeling and Analysis” Law 7 Keltin McGraw-Hill. • “Simulation modeling using @Risk” Wayne Winston Duxbury. • “Loss Models: From Data to Decisions” Klugman, Stuart. • “Loss Modeling using Spreadsheet-based Simulation” Joaquin, Domingo Castelo. Risk Management and Insurance Review.

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