Costo del seguro en accidentes de tránsito : conductores responsables

Fil: Casparri, María Teresa. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de investigaciones administrativas, contables y matemáticas; Argentina.Fil: Metelli, María Alejandra. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Matemática; Argentina.Muchos de los vehículos que circulan diariamente en nuestro país no están asegurados. la importancia de\ncontar con un parque vehicular asegurado no radica solamente en poder afrontar las consecuencias\neconómicas de los siniestros, sino que además las compañías aseguradoras están en condiciones de\nconstruir una base de datos a partir de la cual se pueda penalizar a aquellos conductores que presenten\nmayor siniestralidad y bonificar a quienes no sufran accidentes por su culpa. De este modo, los mismos\nasegurados verían el modo de lograr un mejor precio y, automáticamente, se verían obligados a cumplir\ncon las normas de tránsito

Extreme Value Theory: the bivariate case and an application for assesing risks

Históricamente, la teoría en valores extremos se remonta a los comienzos de 1709 cuando Nicolás Bernoulli planteó el problema de la distancia media máxima desde el origen de “n” puntos distribuidos aleatoriamente en un línea recta de distancia fija t. Mientras que Fréchet en 1927 identificó una distribución límite posible para valores máximos, Fisher y Tippett en 1928 demostraron que las distribuciones de valores extremos pueden ser sólo de tres tipos. Pero recién en 1943, Gnedenko, da los fundamentos rigurosos para esta teoría y presenta las condiciones necesarias y suficientes para la convergencia débil. En 1958, Gumbel fue el primero en llamar la atención sobre las posibles aplicaciones de la teoría formal de los valores extremos para algunas distribuciones. El primer problema que se trató tiene que ver con fenómenos meteorológicos. Esto ocurrió en 1941. En la actualidad, el marco de aplicación de la teoría de valores extremos es extenso. En particular, en el campo que nos interesa, economía, finanzas y seguros tiene su auge a fines de la década del noventa. En el presente trabajo, a partir del caso univariado de la Teoría de los Valores Extremos, se llega al bivariado presentando, luego, una aplicación a modo de ejemplo.Extreme Value Theory, Biavariate Extreme Distributions, Univariate Extreme Distributions, Asses Risk, Multivariate Pareto Distribution

BIOEQUIVALENCIA PARA DISEÑOS REPLICADOS

he bioequivalence summary is a study which is to compare a formulation (new drug) Test and a reference (original version) formulation using a 2 x 2 crossover design. Each subject was given a dose of T and R and blood samples are taken to determine the concentration of drug in the plasma. If the averages are "close enough" two formulations are Bioequivalent on average (ABE).Standard two period crossover design two sequences is not useful in the presence of carryover effect. In addition, not provides of estimators independent for the variances within the subject. To save these disadvantages, in practice, is considered the use of order greater than two designs. Although two drugs can be similar in half on the population of potential patients, could produce effects different when a patient changes of the formulation T to the R or vice versa. In other words, would have a meaningful interaction between subject-formulation. To demonstrate that this does not happen, it would have to prove that both formulations to meetindividual bioequivalence. Them designs of crossover replicated are necessary for approach IBE since allow the estimation of the variance in the subject of T and R and the component of the variance of the interaction subject formulation. This paper presents various methods for the calculation of bioequivalence on average and Individual bioequivalence using replicated crossover designs based on the proposed draft of the 2001de guidelines the FDA.La bioequivalencia es un estudio que consiste en comparar una formulaciónTest (nuevo medicamento) y una formulación Referencia (versión original) utilizando un diseño crossover 2x2. A cada sujeto se le administra una dosis de T y R y se les toman muestras de sangre con el fin de determinar la concentración de droga en el plasma. Si los promedios están “suficientemente cerca” las dos formulaciones se consideran bioequivalentes en promedio.El diseño estándar de crossover de dos períodos dos secuencias no es útil en presencia de efecto carryover. Además, no provee de estimadores independientes para las varianzas dentro de los sujetos. Para salvar estas desventajas, en la práctica, se considera el uso de diseños de orden mayor a dos.Si bien dos drogas pueden ser similares en media sobre la población de potenciales pacientes, podrían producir efectos diferentes cuando un paciente cambia de la formulación T a la R o viceversa. En otras palabras, habría una interacción significante entre sujeto-formulación. Para demostrar que esto no sucede habría que probar que ambas formulaciones cumplen la bioequivalencia individual.Los diseños de crossover replicados son necesarios para aproximar IBE ya que permiten la estimación de la varianza en el sujeto de T y R y la componente de la varianza de la interacción sujeto formulación.En el presente trabajo se presentan distintos métodos para el cálculo debioequivalencia en promedio y bioequivalencia individual utilizando diseños de crossover replicados basándose en los propuestos en las guías draft del 2001dela FDA

LA IMPORTANCIA DE LA GESTIÓN AMBIENTAL PARTICIPATIVA EN LAS UNIVERSIDADES

There is growing pressure from society for organizations to sustainably manage their environmental and social impacts. An environmentally sustainable university is one that seeks to minimize its negative environmental, social and economic impacts and is also committed to the sustainable development of society. To respond to this challenge universities have defined different approaches to incorporate sustainability into all their activities. A widely used approach is through the implementation of an Environmental Management System in its own organization. In this paper, the University of Malaga implemented an Environmental Management System, following the guidelines of the ISO 14001 standards. The main focus is on the university solid waste management system and how the awareness and training strengthened the participation of the university community and achieved success in waste management.Existe una creciente presión de la sociedad para que las organizaciones gestionen sustentablemente sus impactos ambientales y sociales. Una universidad ambientalmente sustentable es aquella que busca minimizar sus impactos ambientales, sociales y económicos negativos y asimismo está comprometida con el desarrollo sustentable de la sociedad. Para dar respuesta a este desafío las universidades han definido diferentes enfoques de forma de incorporar la sustentabilidad en todas sus actividades. Un enfoque ampliamente utilizado es mediante la implementación de un Sistema de Gestión Ambiental en su propia organización.En este trabajo se indaga en el caso concreto de la Universidad de Málaga que implementó un Sistema de Gestión Ambiental, siguiendo los lineamientos de las normas ISO 14001. Se profundiza, principalmente, en el sistema de gestión de los residuos sólido universitarios y en cómo la concientización y formación fortalecieron la participación de la comunidad universitaria y lograron el éxito en la gestión de los residuos

Elección de planes de salud mediante técnicas de clasificación fuzzy (Health plans selection using fuzzy classification techniques)

In the present difficult economic situation in Argentina, most companies are making efforts in implementing cost reduction strategies. This has an impact in the way these companies choose the health coverage for their employees, specially seeking to minimize the cost and at the same time to provide the maximum satisfaction of the needs of the employees and their families. In the years preceding this crisis, since there was no pressure on the Human Resources Area to focus on minimizing costs, the selection of the health coverage was made according to the criteria that were determined by this Area and the sales executive of the health company. The price was then calculated by the health company, and presented to the customer, which could accept it or ask for another alternative. In this last case, a new plan was selected, and a new price had to be calculated. This process continued until an agreement was reached. Therefore, from the health company’s point of view, the objective of its models was to determine an adequate, fair and competitive price given the employee group and the chosen health coverage. The present paper introduces a decision model based on Fuzzy techniques, that allows to determine the better health plan according to the priorities of the customer company and the maximum cost it is prepared to assume. The company puts forward its coverage requirements with certain priorities. These requirements include the list of health services providers (hospitalization institutions, health professionals, medical exams institutions, etc), and the coinsurance percentages or amounts for each health service (amounts in charge of the employees). In the first place, the model assumptions are presented: the health services groupings such as Medical Visits, Pathology Exams and Surgical Hospitalization, the different coverage options such as a fixed coinsurance of $5 for Medical Visits and a 50$5 en Consultas" o "50% de descuento en Medicamentos", los costos de las prestaciones que dependen de la modalidad de contratación con los prestadores y otros supuestos adicionales. Seguidamente, se establece la información que debe proporcionar la empresa que conformará los datos de entrada del modelo, y brevemente se describe el método para resolver el problema. En tercer lugar, se realiza un ranking de los planes de acuerdo a las preferencias y prioridades de la empresa. Las preferencias se refieren a cada tipo de cobertura dentro de cada servicio de salud, mientras que las prioridades son la importancia que la empresa le asigna a cada categoría de servicio dentro del plan de salud. Para cada plan se calculará un índice basado en dichas preferencias y prioridades. Estas últimas estarán descriptas por números borrosos triangulares, con lo cual el índice también será un número borroso triangular (NBT). Para llevar a cabo la clasificación de los planes se aplicarán técnicas de clasificación Fuzzy: utilizaremos el criterio del área del NBT sobre el eje de las ordenadas. Cuanto mayor sea esta área, más alejado estará el NBT del eje de ordenadas, con lo cual, un plan con mayor área será mejor para la empresa Luego se explica brevemente la estructura de cotización utilizada para costear los planes en el orden establecido por el ranking hasta llegar al primer plan factible de acuerdo al precio máximo indicado por la empresa. Así quedará determinado el plan óptimo. La cotización se basa en la distribución etárea del grupo costeado, en la información estadística sobre utilización con la que cuenta la compañía de medicina prepaga, y en el costo esperado de los servicios para el período costeado. Finalmente, se extraen conclusiones acerca del plan óptimo elegido en el caso particular tratado, analizando las características de dicho plan en comparación con las preferencias y prioridades de la empresa, y en general acerca del modelo aplicado, detallando sus ventajas y los aspectos a mejorar.Salud – Clasificación Fuzzy – Distancia Fuzzy Health – Fuzzy Classification – Fuzzy Distance

UNA SELECCIÓN DE CANALES DE DISTRIBUCIÓN A TRAVÉS DE RELACIONES BORROSAS

En el presente trabajo nos ocupamos de uno de los aspectos relevantes de la “logística”. Se trata de analizar la selección del, o de los canales de distribución para un nuevo producto, teniendo en cuenta la importancia de determinados criterios para la elección de las vías a utilizar en dicha distribución. En nuestro caso manejamos el hecho de cómo hacer el tratamiento de la distribución de un producto a partir de los grupos de productores, pasando por la preparación del mismo para la venta, luego la elección de los posibles canales de distribución, llegando a los consumidores. Abordamos el problema usando metodología borrosa y trabajando con intervalos de confianza en [0, 1]. Se trabaja usando dos técnicas: 1. - Planteando una relación Φ~ borrosa y aplicando la composición suma producto; 2. -Usando el valor propio dominante y el vector propio correspondiente. En ambos casos se llega a un vector borroso que nos permite ofrecer un orden de prelación para la elección de los canales propuestos

LÓGICA BORROSA E INTERPRETACIÓN CORRESPONDENTISTA DE LA TEORÍA SEMÁNTICA DE LA VERDAD DE TARSKI

Hájek sostiene que la propiedad más importante de los predicados vagos es su carácter comparativo: el hecho de que puedan aplicarse a un objeto (individual) dado en mayor o menor medida, incluyendo el sí absoluto y el no absoluto. Esta propiedad comparativa de los predicados vagos nos conduce a una “noción comparativa de verdad”, en virtud de la cual una proposición puede ser “más verdadera” o “menos verdadera”, la misma proposición puede tener varios valores de verdad en diferentes situaciones: puede ser absolutamente verdadera, absolutamente falsa, o algo intermedio. Hájek vincula esta situación con la noción comparativa de existencia en los filósofos neoplatónicos, a la que considera, si no un apoyo directo en favor de la noción de verdad multivaluada, al menos un documento que señala la relación entre la noción comparativa de verdad y la teoría neoplatónica de la existencia. En este trabajo nos proponemos mostrar, siguiendo algunas observaciones de H. Putnam, que la apelación al neoplatonismo no constituye un apoyo para la tesis de Háyek salvo que se acepte (de manera prejuiciosa) la superioridad de la lógica bivaluada

ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTO DE CUENTAS CORRIENTES EN ENTIDADES BANCARIAS MEDIANTE EL USO DE FUZZY CLUSTERING Y ANÁLISIS DISCRIMINANTE PARA LA ADMINISTRACIÓN DE RIESGO CREDITICIO

Cada entidad bancaria tiene sus propios parámetros de evaluación de clientes y aplica sus propios métodos para hacerlo. Esto forma parte de su política de administración de riesgos. El análisis del comportamiento de la cuenta corriente de cada cliente es de suma importancia en este caso, ya que describe la conducta del cliente en relación a sus deudas y ayuda a evaluar los riesgos que el banco asume. A su vez, este análisis permite la descripción de la evolución de los riesgos mediante el hallazgo de un patrón de conducta de cada cliente. Una vez descripta esta evolución, la entidad podrá definir su política crediticia de corto plazo en cuenta corriente, pudiendo hacer un seguimiento de las cuentas que entran en zonas que el banco evaluaría como indeseables. En el presente trabajo se desarrolla, mediante un modelo simple con datos generados en forma aleatoria, una aplicación referida a estos métodos de evaluación. Se presenta, fundamentalmente, el método de Fuzzy Clustering, utilizando los programas SPSS® y R para desarrollar los cálculos. Además, se hace un análisis discriminante canónico para la asignación de nuevos individuos a los grupos definidos y la reasignación en caso de cambio de las características. Palabras Clave: Fuzzy clustering, validación, Clustering, análisis discriminante. Abstract Each bank has its own parameters to evaluate its clients and applies its own methods to do that. This belongs to its management risk policy. The behavioural analysis of the current accounts of each client is of great importance in this case, since it describes the client’s behaviour related to his debts and helps to evaluate the risks that the bank deals with. In the same way, this analysis permit to describe the risk’s evolution through the gathering of behavioural patterns. Once one has described this evolution, the institution can define its short term credit policy in current account, being able to follow the ones that enter the zones which the bank has defined as unwishable. Over the present paper, an application referred to those methods of evaluation is developed with a simple model using simulated data. Fundamentally, the method of Fuzzy Clustering is shown using SPSS and R software to make the calculations. Additionally, we make a canonical discriminant analysis to assign new individuals to the defined groups and the reorganization in the case of characteristic’s changes. Keywords: Fuzzy clustering, Validation, Clustering, Discriminant analysis, Risk management, Fuzzy theory

ELECCIÓN DE PLANES DE SALUD MEDIANTE TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN FUZZY

En el presente trabajo se expone un modelo de decisión basado en técnicas fuzzy que permite determinar cuál es el mejor plan de salud según las prioridades de la empresa y el costo máximo que está dispuesta a asumir. La empresa plantea requisitos de cobertura con ciertas prioridades. Estos requisitos de cobertura abarcan la cartilla (prestadores incluidos y calidad de sanatorios, tipo de habitación) y copagos y coseguros (importes fijos o porcentajes del costo a cargo de los empleados). Palabras clave: salud, clasificación borrosa, distancia borrosa Abstract This paper exposes a decision model, based on fuzzy methodology that allows determinate which is the best health plan according to the firm priorities and the maximum cost that it is disposed to assumed. The firm establishes coverage requirements with certain priorities. These coverage requirements embrace the card (roomtype, clinic quality, lenders included) and the pre – paid insurance and direct payments by employees. Keywords: Health, Fuzzy classification, Fuzzy distance

Elección de planes de salud mediante técnicas de clasificación fuzzy (Health plans selection using fuzzy classification techniques)

In the present difficult economic situation in Argentina, most companies are making efforts in implementing cost reduction strategies. This has an impact in the way these companies choose the health coverage for their employees, specially seeking to minimize the cost and at the same time to provide the maximum satisfaction of the needs of the employees and their families. In the years preceding this crisis, since there was no pressure on the Human Resources Area to focus on minimizing costs, the selection of the health coverage was made according to the criteria that were determined by this Area and the sales executive of the health company. The price was then calculated by the health company, and presented to the customer, which could accept it or ask for another alternative. In this last case, a new plan was selected, and a new price had to be calculated. This process continued until an agreement was reached. Therefore, from the health company’s point of view, the objective of its models was to determine an adequate, fair and competitive price given the employee group and the chosen health coverage. The present paper introduces a decision model based on Fuzzy techniques, that allows to determine the better health plan according to the priorities of the customer company and the maximum cost it is prepared to assume. The company puts forward its coverage requirements with certain priorities. These requirements include the list of health services providers (hospitalization institutions, health professionals, medical exams institutions, etc), and the coinsurance percentages or amounts for each health service (amounts in charge of the employees). In the first place, the model assumptions are presented: the health services groupings such as Medical Visits, Pathology Exams and Surgical Hospitalization, the different coverage options such as a fixed coinsurance of $5 for Medical Visits and a 50 Thirdly, a ranking of the plans according to the customer preferences and priorities is performed. The preferences are related to the types of coverage for each group of health services while the priorities are the weights that the company assigns to each of these groups within the health plan. The preferences and priorities will be described by triangle fuzzy numbers, and for each plan, an index is calculated based on them, so the index will also be a triangle fuzzy number (TFN). In order to carry out the plans classification, the criterion of the Area of the TFN on the vertical axis is applied, the higher the Area, the better the plan for the customer. Next we explain the pricing structure used to calculate the cost of the plans one by one, starting with the first one of the ranking, and continuing up to the first plan that has a cost equal to or lower than the maximum price established by the customer company. This plan is the optimal. The pricing structure is based on the age-gender distribution of the employee group, statistical information on frequency in health claims and the expected cost of those claims for the time period that is being priced. Given a health plan, for each group of health services, we will have a frequency, a cost, and a fixed or percentage coinsurance. With this information we can calculate the expected cost per member per month, and adding up all these costs for all the groups of services, and including other pricing components (commissions, acquisition and maintenance expenses, security and profit margin), we obtain the total price of the plan, that is compared to the maximum set by the customer. Finally, conclusions are presented about the optimal plan chosen in the case that is developed. The plan characteristics are analyzed and compared to the preferences and priorities established by the company. There are also conclusions about the model, its advantages and the aspects that could be improved. Resumen En el contexto de la actual crisis económica en Argentina la mayoría de las empresas concentran esfuerzos en políticas de reducción de costos. Esto produce un impacto en la forma en que las compañías eligen la cobertura privada de salud para sus empleados buscando con especial énfasis minimizar los costos dando máxima satisfacción a las necesidades de los mismos. Con anterioridad a esta crisis, no existiendo presión sobre la gerencia de recursos humanos de una política corporativa de reducción de costos, la elección de la cobertura privada más adecuada se realizaba de acuerdo a los criterios acordados entre dicha área y el ejecutivo de la cuenta de la compañía de medicina prepaga, determinando luego esta última el costo de la cobertura. Si la empresa no estaba conforme con el precio, se reducían los beneficios o se elegía un nuevo plan. En ambos casos, era necesario realizar una nueva cotización. Este proceso se repetía hasta lograr un acuerdo con la empresa. Por lo tanto, desde el punto de vista de la compañía de medicina prepaga, el objetivo de los modelos tratados por la bibliografía era, dado el grupo de empleados y un plan determinado, calcular el precio objetivo de modo de obtener una tarifa adecuada, equitativa y competitiva. El presente trabajo expone un modelo de decisión basado en técnicas Fuzzy que permite determinar cuál es el mejor plan de salud según las prioridades de la empresa y el costo máximo que está dispuesta a asumir. La empresa plantea requisitos de cobertura con ciertas prioridades. Estos requisitos de cobertura abarcan la cartilla (prestadores incluidos y calidad de sanatorios, tipo de habitación), y copagos y coseguros (importes fijos o porcentajes del costo a cargo de los empleados). En primer lugar se plantearán los supuestos del modelo a utilizar: las categorías de servicios de salud utilizadas, como "Consultas", "Exámenes" o "Internación Clínica", las diferentes opciones de cobertura, como "Copagos de$5 en Consultas" o "50% de descuento en Medicamentos", los costos de las prestaciones que dependen de la modalidad de contratación con los prestadores y otros supuestos adicionales. Seguidamente, se establece la información que debe proporcionar la empresa que conformará los datos de entrada del modelo, y brevemente se describe el método para resolver el problema. En tercer lugar, se realiza un ranking de los planes de acuerdo a las preferencias y prioridades de la empresa. Las preferencias se refieren a cada tipo de cobertura dentro de cada servicio de salud, mientras que las prioridades son la importancia que la empresa le asigna a cada categoría de servicio dentro del plan de salud. Para cada plan se calculará un índice basado en dichas preferencias y prioridades. Estas últimas estarán descriptas por números borrosos triangulares, con lo cual el índice también será un número borroso triangular (NBT). Para llevar a cabo la clasificación de los planes se aplicarán técnicas de clasificación Fuzzy: utilizaremos el criterio del área del NBT sobre el eje de las ordenadas. Cuanto mayor sea esta área, más alejado estará el NBT del eje de ordenadas, con lo cual, un plan con mayor área será mejor para la empresa Luego se explica brevemente la estructura de cotización utilizada para costear los planes en el orden establecido por el ranking hasta llegar al primer plan factible de acuerdo al precio máximo indicado por la empresa. Así quedará determinado el plan óptimo. La cotización se basa en la distribución etárea del grupo costeado, en la información estadística sobre utilización con la que cuenta la compañía de medicina prepaga, y en el costo esperado de los servicios para el período costeado. Finalmente, se extraen conclusiones acerca del plan óptimo elegido en el caso particular tratado, analizando las características de dicho plan en comparación con las preferencias y prioridades de la empresa, y en general acerca del modelo aplicado, detallando sus ventajas y los aspectos a mejorar