Funciones de distorsión en la cuantificación del riesgo de pérdida

dc.contributor
Universitat de Barcelona. Departament d'Econometria, Estadística i Economia Espanyola
dc.contributor
Bolancé Losilla, Catalina
dc.contributor.author
Rodríguez Segura, Ana Victoria
dc.date.issued
2015-10
dc.identifier
https://hdl.handle.net/2117/78485
dc.identifier
FME-1199
dc.description.abstract
Este trabajo tiene como objetivo utilizar medidas de riesgo basadas en funciones de distorsión para cuantificar el riesgo de pérdida, aplicable tanto en el sector financiero como de seguro. Las funciones de distorsión permiten calcular el riesgo de una posición o prima, iniciando con la función de distribución del riesgo de pérdida, después aplicando una distorsión a su función desacumulativa, y por último, obteniendo su esperanza a partir de la probabilidad distorsionada. Al no asumir ninguna distribución de la pérdida, la función desacumulativa se estima por distintos métodos no paramétricos. En este contexto el trabajo se enmarca en describir las diferentes funciones de distorsión y analizar sus propiedades principales, plantear los diferentes métodos de estimación de la función desacumulativa, y finalmente, aplicar las medidas de riesgo basada en funciones de distorsión a un conjunto de datos de una compañía de seguros española.
dc.format
application/pdf
dc.language
spa
dc.publisher
Universitat Politècnica de Catalunya
dc.publisher
Universitat de Barcelona
dc.rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
dc.rights
Open Access
dc.subject
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
dc.subject
Social and behavioral sciences series
dc.subject
Medida de riesgo
dc.subject
Funciones de distorsión
dc.subject
Estimador núcleo clasico
dc.subject
Matemàtica--Aspectes socials
dc.subject
Classificació AMS::91 Game theory, economics, social and behavioral sciences::91F Other social and behavioral sciences (mathematical treatment)
dc.title
Funciones de distorsión en la cuantificación del riesgo de pérdida
dc.type
Master thesis


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