Anales del Instituto de Actuarios Españoles

Construcción de portafolios considerando momentos superiores para fondos de inversión

2023-12-14T16:04:47+00:00

El objetivo de este estudio es construir un portafolio utilizando Momentos Superiores y considerando activos tipo ETF. Se emplea una metodología cuantitativa que no solo se basa en la normalidad de la utilidad esperada, sino también en la inclusión de momentos superiores. El objetivo final es optimizar la utilidad de cada portafolio y determinar los tres mejores. Al analizar los rendimientos de la cartera compuesta por los activos LABU, PSQ, FXI, SPY e IWM, se observó una disminución en los rendimientos tanto en términos absolutos como porcentuales al considerar momentos superiores. Bajo condiciones de normalidad, la mayoría de los activos registraron rendimientos negativos, y esta tendencia se intensificó al incluir momentos superiores. En relación a los portafolios, se encontró que el Portafolio 2 mostró un desempeño destacado en términos de utilidad bajo la suposición de normalidad. A pesar de tener una curtosis notablemente más alta que los demás portafolios, este portafolio exhibió una media positiva más alta y una volatilidad más baja. Sin embargo, al considerar la ecuación de momentos superiores, se reveló que ninguno de los portafolios era viable como opción de inversión, lo que indica un mayor riesgo en todos ellos.

La comisión por amortización anticipada de préstamos hipotecarios en España. Una propuesta de mejora

2023-12-29T00:19:51+00:00

El objetivo de este trabajo consiste en analizar la evolución de la normativa referida a la comisión por amortización anticipada de préstamos hipotecarios en España y en plantear una propuesta de mejora que beneficie más a los clientes que la normativa vigente. Para ello se analizan los efectos de esta evolución normativa sobre un caso distinguiendo diferentes escenarios de tipos de interés, con diferentes normativas y teniendo en cuenta la propuesta planteada. Los resultados muestran que las normativas que afectan a la aplicación de comisiones por amortización anticipada de préstamos han ido elevando el nivel de protección de los clientes de los servicios bancarios y el equilibrio entre las partes (prestamista y prestatario) a lo largo del tiempo. Por este motivo, con la normativa actual (Ley 5/2019) se aplican unas comisiones menores que con las normativas anteriores ya que se han eliminado las comisiones por amortización anticipada y se han establecido límites a la compensación por riesgo de interés que suponen un menor coste para los prestatarios cuando amortizan anticipadamente sus préstamos, pero sin producir escenarios adversos para los prestamistas debidos a la evolución de los tipos de interés. Además, la propuesta planteada sigue en esta línea de beneficio al cliente e incluso la mejora sustancialmente porque los componentes de la comisión se basarían en criterios de valoración financiera y la pérdida financiera para la entidad se mediría de forma más razonable.

Entendiendo la confianza en los bancos: El papel de las características personales y la inteligencia artificial

2024-04-01T19:48:46+00:00

La confianza en los bancos y las instituciones financieras es una piedra angular de la estabilidad financiera y la prosperidad económica. Este estudio investiga la relación entre las características personales y la confianza en los bancos, reconociendo el papel fundamental de la confianza en la formación de las percepciones de los individuos sobre las instituciones financieras. Mediante un enfoque de métodos mixtos que combina técnicas de encuesta y modelización de inteligencia artificial, analizamos datos recogidos de una muestra representativa de la comunidad universitaria. Nuestros resultados ponen de relieve la influencia significativa de factores demográficos como la edad, el sexo y el nivel educativo en la confianza en los bancos. Además, validamos nuestra hipótesis utilizando métricas como el área ROC y el área PRC, que indican el poder predictivo de las características personales a la hora de determinar la confianza en los bancos. El análisis de sensibilidad aclara aún más la importancia relativa de los distintos predictores en la configuración de los niveles de confianza. Las implicaciones de nuestra investigación se extienden a los responsables políticos, las instituciones financieras y los investigadores, ofreciendo ideas para intervenciones a medida, estrategias de captación de clientes y futuras investigaciones. Al profundizar en el conocimiento de los factores que impulsan la confianza en los bancos, este estudio contribuye a mejorar la estabilidad financiera y la confianza de los consumidores en el sector bancario.

Cuantificación de la inflación en el proceso de reservas de siniestros

2023-09-18T14:22:46+00:00

El presente documento se centra en la cuantificación de la inflación en el contexto de la industria de seguros, con un enfoque en la proyección de inflación futura en los siniestros. El objetivo principal es identificar y estimar los factores que afectan y afectarán a las prestaciones, comprendiendo su alcance e impacto. Se utiliza un enfoque metodológico que incorpora un vector de inflación pasado y futuro en el modelo. Los datos utilizados provienen de una cartera de seguros con alta inflación, y se reflejan en triángulos que representan las prestaciones pagadas y casos cerrados con pago para dos tipos de seguros de automóviles: daños parciales y responsabilidad civil por lesiones.

El texto presenta un análisis detallado de los datos y utiliza diferentes metodologías para cuantificar la inflación implícita en los siniestros. Se analizan las tendencias en los factores de desarrollo y el aumento en el coste medio de siniestros. Asimismo, se discuten los supuestos y desafíos en la estimación de la inflación, considerando la duración de los siniestros y la relación con factores como el tipo de cambio, la inflación general y el aumento de salarios.

El documento concluye con la presentación de resultados de las variaciones estimadas y su relación con diferentes índices económicos. Se destaca la importancia de identificar la inflación social o excedente en los datos para proyectarla en el futuro.

Actualización sobre el comportamiento de manada durante las crisis de 2008 y COVID-19

2024-10-24T08:36:39+00:00

El propósito de este artículo es analizar el efecto de la crisis de la Covid-19 en el comportamiento de manada una vez finalizada, comparándolo con la crisis de 2008 en un gran número de países. Aunque la existencia del comportamiento de manada en los mercados financieros durante períodos de crisis ya ha sido evaluada por algunos autores, esta evaluación se ha limitado a unos pocos mercados, y muchos otros aún no han sido evaluados. Sin embargo, este artículo explora el comportamiento de manada durante las crisis financieras, centrándose en la crisis financiera global de 2008 y la pandemia de la Covid-19, ofreciendo un análisis comparativo de ambos eventos. Utilizando el método del CSAD de rentabilidades, se analiza una muestra compuesta por 31 mercados bursátiles y 195.174 días de observación (desde el 2 de enero de 2000 hasta el 5 de mayo de 2023). Los resultados muestran comportamiento de manada durante todo el período, en los diferentes períodos de crisis, tanto en períodos de alta como de baja volatilidad, y tanto en períodos de alto como de bajo volumen de negociación.

Propuesta de modelización de pérdidas por riesgo de terremoto en España mediante la formulación de Solvencia II

2024-07-12T21:57:16+00:00

En España el riesgo de que se registren pérdidas por terremotos se cubre a través del Consorcio de Compensación de Seguros. Son incontables las casuísticas cubiertas por este Consorcio siendo, entre ellas, una de las más recordadas el suceso ocurrido en Lorca en el año 2011. Aunque este hecho pueda parecer aislado, otras provincias del ámbito estatal pudieran verse afectadas por este tipo de eventos también. Este es el objetivo de este trabajo: determinar el riesgo de terremoto que existe en España, así como en cada provincia y la interacción que se pudiera dar entre provincias.
Para ello se emplea la directiva técnica de Solvencia II de 2015. Ello lleva a medirlo a través del submódulo de no vida dentro de los riesgos naturales.
La propuesta desarrollada acorde a esta Directiva técnica para el caso de España lleva a determinar qué afectación tendría su implantación, así como la comparación con el mismo riesgo de pérdida de terremoto con los países vecinos a España.

La gestión del riesgo catastrófico: modelo híbrido estocástico para calcular el índice de pérdidas desencadenante de los cat bonds. Ajuste mediante estrategias evolutivas

2024-11-26T14:27:14+00:00

Objetivo: Este artículo desarrolla un modelo estocástico para calcular el índice de pérdidas desencadenante de los bonos catastróficos como instrumentos alternativos de gestión de grandes riesgos asegurados, como las catástrofes naturales.
Metodología: El índice de pérdidas subyacente de los bonos catastróficos es el total de pérdidas por catástrofes declaradas antes del final de un periodo determinado. La cuantía total de la catástrofe se define como la suma de dos variables aleatorias: cuantía declarada de siniestros y cuantía de siniestros pendiente de declarar y se supone que esta variable disminuye proporcionalmente a una función linealmente creciente hasta un determinado momento y constante a partir de entonces, denominada tasa híbrida de declaración de siniestros. La aleatoriedad en el proceso de declaración se representa mediante un movimiento browniano geométrico en la tasa de declaración de siniestros. La validez del modelo propuesto se evalúa estimando sus parámetros mediante técnicas de aprendizaje automático (en concreto, estrategias evolutivas, ES).
Resultados: Los resultados muestran que el modelo captura con precisión el comportamiento desigual del proceso de declaración de siniestros a lo largo del tiempo describiendo correctamente el proceso de declaración de siniestros catastróficos.
Originalidad: El modelo permite calcular fácilmente los índices de siniestralidad catastrófica, facilitando así la tarificación de los Cat bonds. Esto se traduce en una mejor gestión del riesgo catastrófico tanto para aseguradoras y reaseguradoras, como para aquellas empresas que diversifican sus carteras con este tipo de instrumentos financieros. La simplicidad del modelo facilita la estimación de parámetros y la simulación.

Como usar bases de datos público-privadas en la gestión de riesgos aseguradores: geografía, clima y personas en el seguro de automóviles

2024-11-29T10:06:27+00:00

Este trabajo se centra en la utilización de fuentes de información pública en la aplicación de modelos relacionales en las entidades aseguradoras, para el mejor conocimiento de las características de los riesgos y asistir a la toma de decisiones en nuevos entornos de sostenibilidad. Primero, proponemos utilizar la metodología de grado de urbanización de Eurostat para agrupar siniestros o pólizas de automóviles en categorías potencialmente más homogéneas en el sector asegurador (urbano / suburbano / rural) para su segmentación y análisis. Segundo, analizamos como las compañías aseguradoras pueden utilizar información climatológica local conjuntamente con el grado de urbanización para modelizar el número de siniestros de automóviles en una zona geográfica específica. Finalmente, aplicamos modelos relacionales a bases de datos con información anonimizada de pasajeros en accidentes de tráfico proporcionadas por la Dirección General de Tráfico de España con el objetivo de definir mejor las características de los siniestros en función del perfil de las personas que se encuentran dentro del vehículo. Se trata de conocer, por ejemplo, el perfil de los pasajeros de vehículos conducidos por personas mayores, también en relación con el sexo y la zona geográfica. Las compañías aseguradoras conocen la enorme potencialidad del análisis de datos y deben apostar por la búsqueda de relaciones usando información que puede estar dispersa en múltiples bases de datos, incluyendo aquella que es de uso público y que puede facilitar la homogeneización y comparación de resultados, junto al diseño de políticas preventivas y de gestión de riesgos. Incluimos los códigos en R poniéndolos a disposición del sector asegurador y de la academia para su uso.