Resumen

La distribución generalizada de Pareto (GPD, por sus siglas en inglés) ofrece una familia de espacios de probabilidad que admiten excesos de umbrales y, por lo tanto, es adecuada para modelar riesgos actuariales de alto nivel. Sin embargo, su continuidad distribucional presenta una limitación crítica en la caracterización de datos de formas discretas. Por lo tanto, la discretización de la GPD produce una distribución derivada que se ajusta a los datos de conteo al tiempo que mantiene las propiedades esenciales de modelado de colas de la GPD. En este documento, modelamos reclamaciones de seguros no vida bajo la distribución generalizada de Pareto discreta de tres parámetros (DGP). Los datos para el estudio sobre reclamaciones informadas y liquidadas, abarcando el período 2012-2016, se obtuvieron de la Comisión Nacional de Seguros de Ghana. Se adoptó el principio de estimación de máxima verosimilitud (MLE, por sus siglas en inglés) para ajustar el DGP a los datos anuales y agregados.

• Materias:Análisis de tendencias Modelos de pronóstico Metodología de verosimilitud Estudios longitudinales Ecuaciones encadenadas
• Subjects:Trend analysis Forecasting models Likelihood methodology Longitudinal studies Chained equations
• Palabras claves:Distribución generalizada de Pareto; Excesos de umbral; Discretización; Reclamos de seguros no vida; Estimación de máxima verosimilitud; Distribución binomial negativa
• Keywords:Generalised pareto distribution; Threshold exceedances; Discretising; Non-life insurance claims; Maximum likelihood estimation; Negative binomial distribution