Resumen

Las distribuciones de cola pesada desempeñan un papel importante en la modelización de datos en las ciencias actuariales y financieras. En este artículo se propone un nuevo método para definir nuevas distribuciones adecuadas para modelar datos con una cola derecha pesada. El método propuesto puede denominarse familia Z de distribuciones. A título ilustrativo, se considera en detalle un submodelo especial de la familia propuesta, denominado distribución Z-Weibull, para modelar datos con una cola derecha pesada. Se adopta el método de estimación de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo. Se realiza un breve estudio de simulación Monte Carlo para evaluar los estimadores de máxima verosimilitud. Además, se calculan algunas medidas actuariales como el valor en riesgo y el valor en riesgo de la cola. También se realiza un estudio de simulación basado en estas medidas actuariales. Se presenta una aplicación del modelo Z-Weibull a los datos del seguro de terremotos. Basándonos en los análisis, observamos que la distribución propuesta puede utilizarse con bastante eficacia en la modelización de datos de cola pesada en las ciencias de los seguros y otros campos relacionados. Por último, también se ha llevado a cabo un análisis bayesiano y el rendimiento del muestreo de Gibbs para los datos de terremotos.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:cola de derechos pesados, medidas actuariales, monte carlo breve, estimación de máxima verosimilitud, rendimiento de gibbs, simulación monte carlo, datos, familia de distribución, estimador de máxima verosimilitud, estudio de simulación monte carlo
• Keywords:heavy rights tail, actuarial measures, brief monte carlo, maximum likelihood estimation, performance of gibbs, monte carlo simulation, data, family of distribution, maximum likelihood estimator, carlo simulation study