Teoría de la Credibilidad
¿Qué es la teoría de la credibilidad?
La teoría de la credibilidad se refiere a las herramientas, políticas y procedimientos utilizados por los actuarios al examinar los datos para estimar el riesgo. La teoría de la credibilidad utiliza modelos y métodos matemáticos para realizar estimaciones basadas en la experiencia, en las que "experiencia" se refiere a datos históricos.
La teoría de la credibilidad ayuda a los actuarios a comprender los riesgos asociados con la provisión de cobertura y permite a las compañías de seguros limitar su exposición a reclamaciones y pérdidas.
Comprender la teoría de la credibilidad
Las compañías de seguros y los actuarios desarrollan modelos basados en pérdidas históricas, y el modelo tiene en cuenta una serie de suposiciones que deben probarse estadísticamente para determinar su credibilidad.
Por ejemplo, una compañía de seguros examinará las pérdidas sufridas anteriormente por asegurar a un grupo particular de asegurados para estimar cuánto puede costar asegurar un grupo similar en el futuro.
Al desarrollar una estimación, los actuarios primero seleccionarán una estimación base. Por ejemplo, una compañía de seguros de vida puede seleccionar una tabla de mortalidad como la columna vertebral de su estimación base, ya que los reclamos solo surgen cuando muere el asegurado. Los actuarios usan una variedad de estimaciones base para cubrir los diferentes aspectos del tipo de póliza, incluidos los precios que la compañía de seguros suele cobrar por la cobertura.
Cómo ayuda la teoría de la credibilidad a los actuarios
Una vez que se establece una estimación base, un actuario revisará las experiencias históricas de la compañía de seguros póliza por póliza. El actuario estudiará estos datos históricos para ver cómo la experiencia del asegurador puede haber diferido de la experiencia de otras compañías de seguros. El examen le permite al actuario crear diferentes ponderaciones basadas en las variaciones.
Por ejemplo, podría dividir a los automovilistas por edad, sexo y tipo de automóvil; un hombre joven que conduce un automóvil rápido se considera de alto riesgo, y una anciana que conduce un automóvil pequeño se considera de bajo riesgo. La división se realiza equilibrando los dos requisitos de que los riesgos en cada grupo sean lo suficientemente similares y el grupo lo suficientemente grande como para que se pueda realizar un análisis estadístico significativo de la experiencia de siniestros para calcular la prima.
Este compromiso significa que ninguno de los grupos contiene solo riesgos idénticos. El problema entonces es idear una forma de combinar la experiencia del grupo con la experiencia del riesgo individual para llegar a una prima más apropiada. La teoría de la credibilidad proporciona una solución a este problema.
La teoría de la credibilidad se basa en última instancia en la combinación de estimaciones de experiencia a partir de datos históricos y estimaciones básicas para desarrollar fórmulas. Las fórmulas se utilizan para replicar experiencias pasadas y luego se prueban con datos reales.
Los actuarios pueden usar un pequeño conjunto de datos al crear una estimación inicial, pero en última instancia, se prefieren grandes conjuntos de datos porque tienen una mayor importancia estadística.
Tipos de credibilidad
Teoría Bayesiana
La estadística bayesiana es un método para comprender las probabilidades de los resultados en función del conocimiento de los resultados anteriores. El teorema de Bayes permite actualizar o revisar la comprensión del mundo a medida que ingresa nueva información sobre eventos anteriores.
En los métodos estadísticos estándar, los resultados o las expectativas a menudo se describen por su intervalo de confianza,. o la probabilidad de que un resultado aparezca como se esperaba (a menudo establecido con un nivel de confianza del 95 %). Debido a que las estadísticas bayesianas se basan en estimaciones anteriores y posteriores de los posibles resultados, en su lugar utiliza un "intervalo creíble" (también generalmente establecido en un 95% de credibilidad).
Teoría de Buhlmann
Similar al teorema de Bayes, la credibilidad de Bühlmann se basa en la experiencia pasada para actualizar las estimaciones y proporcionar un intervalo creíble. El modelo de Bühlmann (a veces llamado modelo de Cape Cod ) aplica efectos aleatorios a la experiencia previa para obtener una ponderación proporcional. Este modelo es utilizado por actuarios y compañías de seguros para calcular sus reservas para pérdidas.
Reflejos
La teoría de la credibilidad se refiere a las herramientas, políticas y procedimientos utilizados por los actuarios al examinar los datos para estimar el riesgo.
La teoría de la credibilidad utiliza modelos y métodos matemáticos para realizar estimaciones basadas en la experiencia.
El modelo de Buhlmann, o Cape Cod, es utilizado por las aseguradoras para estimar un intervalo creíble para sus reservas de siniestros.
La teoría de la credibilidad ayuda a los actuarios a comprender los riesgos asociados con la provisión de cobertura y permite a las compañías de seguros limitar su exposición a las pérdidas.
Gran parte de la teoría de la credibilidad se basa en estadísticas bayesianas.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Qué es la credibilidad en la ciencia actuarial?
Los actuarios y las aseguradoras utilizan la teoría de la credibilidad para ayudar a estimar el número de siniestros que esperarán pagar en un año determinado y si las primas que reciben de los asegurados serán suficientes para cubrir esos desembolsos. La teoría les permite actualizar sus estimaciones a medida que se recibe nueva experiencia en siniestros y siniestros.
¿Qué es la teoría de la credibilidad de la fuente?
En la economía del comportamiento, la teoría de la credibilidad de la fuente establece que es más probable que las personas sean persuadidas por una fuente si se considera que es creíble. Es el nivel percibido de confianza o experiencia que tiene una persona, y no lo que realmente dice, lo que importa.
¿Quién desarrolló la teoría de la credibilidad?
La teoría de la credibilidad a menudo se atribuye al trabajo de Thomas Bayes en el siglo XVIII. El objetivo de la credibilidad es hacer pronósticos más precisos de eventos futuros (que son inciertos) al incorporar nueva información a medida que surge para actualizar y revisar esos pronósticos.
