Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/178719
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBoj del Val, Eva-
dc.contributor.advisorCosta Cor, Teresa-
dc.contributor.authorUrso Coll, Ricard-
dc.date.accessioned2021-06-29T20:58:10Z-
dc.date.available2021-06-29T20:58:10Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2445/178719-
dc.descriptionTreballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2020-2021, Tutor: Eva Boj, Teresa Costaca
dc.description.abstractLas reglas de mercado han hecho que los sistemas de tarificación a posteriori conocidos como Sistemas Bonus-Malus (SBM) sean los más utilizados por las compañías aseguradoras en los países más desarrollados. Los SBM otorgan bonificaciones o penalizaciones en función de la conducta del asegurado, reduciendo el nivel de externalización del riesgo y por lo tanto desincentivando el riesgo moral. El presente trabajo se centra, en el estudio de dos SBM: uno ficticio, al fin de entender las imposiciones normativas italianas; y uno real, para ver cómo se movió una compañía particular en el espacio discrecional que las leyes dejanca
dc.format.extent63 p.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospaca
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Urso Coll, 2021-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.sourceMàster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)-
dc.subject.classificationCompanyies d'assegurancescat
dc.subject.classificationProcessos de Markovcat
dc.subject.classificationTreballs de fi de màstercat
dc.subject.otherInsurance companieseng
dc.subject.otherMarkov processeseng
dc.subject.otherMaster's theseseng
dc.titleProgramación en R y análisis de sensibilidad de un sistema Bonus-Malus italianoca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
Appears in Collections:Màster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TFM-CAF_UrsoColl_2021.pdf890.3 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons