Tarificación de microsegurosuna aplicación del modelo tweedie

  1. Peña Sánchez, María Inmaculada
Dirigida por:
  1. Cristina Lozano Colomer Director/a
  2. José Luis Vilar Zanón Director

Universidad de defensa: Universidad Pontificia Comillas

Fecha de defensa: 10 de julio de 2017

Tribunal:
  1. Antonio José Heras Martínez Presidente
  2. Santiago Budría Secretario/a
  3. Eduardo Sánchez Delgado Vocal
  4. Carlos Martínez de Ibarreta Zorita Vocal
  5. María Jesús Segovia Vargas Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

En el contexto de las microfinanzas está cobrando fuerza la figura del microseguro, como un producto asegurador novedoso de carácter inclusivo, que ofrece protección a las personas de bajos ingresos. A pesar del creciente interés en los últimos años, se hace patente la necesidad de una mayor investigación dirigida a promover el desarrollo de este nuevo negocio. Siguiendo con esta línea, se plantea la necesidad de mejorar el diseño del producto desde el campo actuarial de la tarificación. Para ello, esta investigación propone utilizar la metodología de tarificación basada en los modelos lineales generalizados que siguen una distribución Tweedie, de uso extendido en el seguro tradicional, para aplicarla a un caso real, un microseguro combinado de Filipinas, y obtener así unas primas ajustadas al perfil de riesgo de este colectivo. Los resultados obtenidos confirman la viabilidad en la aplicación del modelo Tweedie para nuestro caso de estudio, al proporcionar una tarifa multivariante ajustada al perfil de riesgo individual en función de las variables edad, antigüedad de la póliza y densidad de la población del asegurado. No obstante, el análisis no ha estado exento de limitaciones debido básicamente a la falta de información, como principal problema de este negocio, pero que han sido solventadas de forma adecuada mediante el uso de fuentes externas y simplificando a un cálculo conjunto por el total de coberturas. El presente estudio aporta así una estimable contribución a la mejora del microseguro en una doble vertiente. Por un lado, las compañías aseguradoras disponen de un mayor conocimiento y control del negocio, eliminando así los recargos debidos a la incertidumbre, además de impulsar un efectivo control de riesgos con la nueva tarifa. Por el lado social, promueve una mayor aceptación del producto por parte del cliente, ayuda en su educación aseguradora al promover una tarifa acorde al buen uso del producto, con lo que favorece también la consecución de los objetivos globales de desarrollar productos inclusivos y sostenibles. En consecuencia, es una investigación que resulta especialmente novedosa en cuanto que se han utilizado datos reales, lo que ha permitido realizar una útil comparación con la metodología actualmente utilizada. Por otra parte, este trabajo puede conceder la suficiente confianza a las compañías de seguros para implementar el modelo Tweedie en la práctica actuarial de la estimación de las primas de riesgo de los microseguros. Within the microfinance sector, microinsurance emerges like an innovative and inclusive insurance that provides protection for low-income policyholders against specific risks. This kind of products presents a basic pricing due to the lack of data, which require adding additional charge to premiums in order to compensate unexpected variations in the risks covered. A research need for microinsurance pricing arises as a challenge to boost business growth. For this purpose, we apply predictive modelling techniques taking advantage of conventional methodologies as potential solutions to improve the pricing in the microinsurance market. In particular, we focus on Generalized Linear Models for the Tweedie distribution in a particular case study, a microinsurance in the Philippines. For this, we firstly analyze the features of our available database in order to identify the suitable technique. After that, we run the model for our specific portfolio to obtain the model that best fits our data. The optimal model estimates risk premiums with three risk factors, age of insured, age policy, and density of the population. Finally, we prove our optimal model outperforms the current one applied for the company. The predictive analysis confirms the Tweedie’s compound Poisson-Gamma distribution fits our particular portfolio. And hence, fair and accurate premiums are estimated with a twofold benefit: in one hand, any additional charge could be now removed. On the other hand, new estimates enhance risk control through risk factors like age policy that penalizes the bad risks and rewards good risks, avoiding the adverse selection existing in our microinsurance. All in all, the application of the Tweedie model for microinsurance pricing should be considered to carry out in the actuarial practice of microinsurers.