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La gestión de riesgos, asociada al seguro del automóvil, es una cuestión crucial a la que se enfrentan en la actualidad tanto actuarios como profesionales del sector. Es clave seleccionar adecuadamente los factores de riesgos para asignar las tarifas a los asegurados en función del riesgo asociado. Por tanto, el objetivo de este trabajo es comprobar empíricamente la validez de la utilización de los niveles de “bonus-malus” para clasificar adecuadamente a los asegurados a través de dos modelos de ecuaciones estructurales. Los análisis sobre una muestra de 4.365 pólizas automovilísticas españolas descritas a través de 11 factores de riesgo muestran que la variable BM contribuye a mejorar la capacidad explicativa del modelo pero no de manera significativa.

El estudio de las primas de riesgo en el seguro del automóvil es de suma importancia, debido a la gran competitividad existente en el mercado asegurador. En este artículo se pretende proponer un sistema de bonificación-penalización de las primas de riesgo utilizando el Análisis Funcional en Componentes Principales. En concreto, se realiza un estudio empírico con los datos reales de una compañía aseguradora con cobertura nacional. Aplicando el sistema propuesto de bonificación-penalización a los perfiles de comportamiento de los asegurados, se obtienen las primas de riesgo para cada uno de los perfiles considerados y tramos de edad. = The study of the premium risk in the car insurance is really important because the insurance market is very competitive. In this article we show a bonus-malus method of risk premiums. To do this, we use the Functional Principal Component Analysis. More precisely, we explain an empirical study with the real data of an insurance company. By applying the bonus-malus method that we have given, we are able to obtain the premium risk for different profiles and age ranges.

El conocimiento de los principales factores que intervienen en los accidentes que sufren los conductores es una cuestión de gran trascendencia para las compañías aseguradoras que operan en el ramo del automóvil. El interés puede resultar aún mayor si nos referimos a los siniestros en los que el asegurado es el culpable, puesto que son los que repercuten negativamente de forma directa en la compañía. El análisis que llevamos a cabo en este trabajo tiene como propósito fundamental determinar las variables que se muestran como más significativas en el proceso de estimación del número de siniestros declarados por los clientes a sus compañías aseguradoras cuando son culpables. El estudio se basa en los datos cedidos por una entidad aseguradora privada española. Como se hace generalmente en este tipo de investigaciones, se aplica un modelo econométrico de tipo recuento o count data. De entre éstos, decidiremos cuál es finalmente el más adecuado: si modelos tradicionales, como el de regresión de Poisson o el binomial negativo, u otros más complejos y recientes como los inflados de ceros.

En los últimos años en numerosos congresos y reuniones estadísticas se ha venido tratando el problema de qué ocurre cuando el análisis de los datos se lleva a cabo desde una perspectiva funcional. Lo que en principio parecía la extensión de unas técnicas ya existentes, como el análisis multivariante, se ha convertido en una forma diferente de abordar el análisis de datos. En la presente ponencia tratamos de dar respuesta a dos grandes cuestiones que constituyen nuestros objetivos. Por una parte, establecer el procedimiento para aplicar e interpretar el análisis de componentes principales funcionales (ACPF), y por otra, definir perfiles de comportamiento de los asegurados del automóvil para ofrecer a las compañías aseguradoras una forma de seleccionar su cartera de clientes. En las áreas de conocimiento aplicadas, la interpretación de los resultados al utilizar una técnica concreta es de suma importancia, en particular, interpretar las componentes principales en el caso funcional utilizando la función de correlación es de gran interés. De hecho, actualmente las interpretaciones dadas en determinadas aplicaciones no se sustentan en técnicas estadísticas que den objetividad a las mismas.

El seguro del automóvil constituye uno de los principales ramos del conjunto de la actividad aseguradora; en concreto, en el año 2003 representa en España el 25,65% del total de ésta, siendo así el más importante dentro del seguro de no vida. Una de las preocupaciones básicas de este sector es la estimación del número de siniestros que se producen. En el desarrollo de esta tarea, se emplean modelos econométricos tipo count data; en este sentido, suelen utilizarse habitualmente el modelo de Poisson o el binomial negativo. Sin embargo, modelos como los inflados de ceros pueden resultar más adecuados al tener en cuenta determinados aspectos relativos a los valores nulos de la variable endógena, que los otros no consideran. El objetivo fundamental del presente trabajo es mostrar los factores más significativos en la ocurrencia de siniestros declarados por los conductores. A partir de los datos suministrados por cierta entidad aseguradora privada, se lleva a cabo la estimación del número de siniestros a través de cada uno de los modelos anteriormente mencionados y se comparan los resultados obtenidos.