Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/71594
Título: Sobre la modelización de datos de seguros usando una distribución lognormal generalizada
Autores/as: García, Vitoriano J.
Gómez Déniz, Emilio 
Vázquez Polo, Francisco José 
Clasificación UNESCO: 530202 Modelos econométricos
Palabras clave: Modelos econométricos
Fecha de publicación: 2014
Publicación seriada: Revista de Metodos Cuantitativos para la Economia y la Empresa 
Resumen: Presentamos una nueva distribución lognormal con colas pesadas que se adapta bien a muchas situaciones prácticas en el campo de los seguros. Utilizamos el procedimiento de Marshall y Olkin para generar tal distribución y estudiamos sus propiedades básicas. Se presenta una aplicación de la misma para datos de seguros dentales que es analizada en profundidad, concluyendo que tal distribución debería formar parte del catálogo de distribuciones a tener cuenta para la modernización de datos en seguros cuando hay presencia de colas pesadas..
In this paper, a new heavy-tailed distribution is used to model data with a strong right tail, as often occurs in practical situations. The distribution proposed is derived from the lognormal distribution, by using the Marshall and Olkin procedure. Some basic properties of this new distribution are obtained and we present situations where this new distribution correctly reects the sample behaviour for the right tail probability. An application of the model to dental insurance data is presented and analysed in depth. We conclude that the generalized lognormal distribution proposed is a distribution that should be taken into account among other possible distributions for insurance data in which the properties of a heavy-tailed distribution are present.
URI: http://hdl.handle.net/10553/71594
ISSN: 1886-516X
Fuente: Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa[ISSN 1886-516X] (18), p. 146-162
URL: http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4908558
Colección:Artículos
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actualizado el 26-oct-2024

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