Uso del Método “Combinación de Riesgos” para estimar la función de supervivencia en presencia de riesgos competitivos dependientes

En este trabajo se comparan distintas estructuras de dependencia para los riesgos que compiten en un modelo de riesgos competitivos dependientes trivariado, haciendo uso de las técnicas C-Vines y D-Vines cópulas, vía simulación estadística. Los Vines permiten obtener flexibilidad multivariada y son...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Bru Cordero, Osnamir Elias
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2015
País:Colombia
Institución:Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:Repositorio UN
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unal.edu.co:unal/55468
Acceso en línea:https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/55468
http://bdigital.unal.edu.co/50880/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:51 Matemáticas / Mathematics
C-Vines
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Combinación de Riesgos Cópula Grafico
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Risk pooling method
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description En este trabajo se comparan distintas estructuras de dependencia para los riesgos que compiten en un modelo de riesgos competitivos dependientes trivariado, haciendo uso de las técnicas C-Vines y D-Vines cópulas, vía simulación estadística. Los Vines permiten obtener flexibilidad multivariada y son capaces de capturar todo el rango posible de dependencias entre los riesgos competitivos, las cuales son de gran interés en los mercados financieros, problemas sociales, genéticos, entre otros. Seguidamente, se estima la función de sobrevivencia para el tiempo mínimo, tanto para el caso independiente, por medio del estimador Kaplan Meier, como para el caso dependiente, en el que usaremos el método combinación de riesgos propuesto por Lo and Wilke (2010) el cual es una extensión del estimador copula gráfico propuesto por Zheng and Klein (1995). Los C-D Vines copulas, trabajan con una variedad de copulas bivariadas, las cuales se pueden seleccionar de manera independiente y permiten tener una amplia gama de posibilidades para la caracterización de la dependencia de los riesgos que compiten, se estudian casos particulares donde dos de los tres riesgos tienen igual dependencia y el riesgo restante es independiente a los anteriores. También se estudia el caso donde dos riesgos presentan igual dependencia y el otro con dependencia alta. Además se analiza un caso particular donde los tres riesgos presentan distinta dependencia. En todos los casos estudiados, el método de combinación de riesgos es una buena alternativa para estimar las funciones de distribución marginal y la función de sobrevivencia cuando se tiene dependencia entre los riesgos de un modelo de riesgos competitivos dependientes.
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