Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Estimación de áreas pequeñas mediante modelos aditivos de ubicación, escala y forma aplicados a una encuesta de hogares en Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-08-09) Stehli Torrecilla, Hans; Valdivieso Serrano, Luis HilmarEl objetivo de la presente tesis es evaluar la robustez de los modelos aditivos de ubicación, escala y forma (GAMLSS) en una estimación en áreas pequeñas. Para ello, se realizan simulaciones estadísticas en donde se aplican estos modelos para diferentes distribuciones de la variable dependiente considerando distintos niveles de variabilidad entre las áreas, analizando la precisión de los resultados en cada caso. Asimismo, se realiza una aplicación utilizando la Encuesta Nacional de Hogares de Perú (ENAHO) del año 2017 para obtener indicadores de infraestructura de hogares y sus intervalos de confianza a nivel distrital para el departamento de Ica, además de contrastar las estimaciones con las cifras poblacionales obtenidas del Censo Nacional del mismo año. Los resultados revelan que los indicadores obtenidos mediante GAMLSS tienen un menor error cuadrático medio que aquellos estimados de manera directa, considerando el diseño muestral. Asimismo, se encuentra que los GAMLSS generan resultados más exactos respecto a los valores poblacionales, aunque ello depende de la heterogeneidad de las áreas. Este hallazgo es consistente aún bajo el supuesto de una variable dependiente de tipo dicotómica (balanceada o no balanceada) o de tipo numérica (discreta o continua). Asimismo, estas bondades son más evidentes si el tamaño de las muestras de las áreas es reducido. Finalmente, a través de la aplicación, se han obtenido estimaciones puntuales y intervalos de confianza para indicadores de acceso a saneamiento y número de habitaciones de las viviendas, correspondientes a 37 distritos del departamento de Ica.Ítem Texto completo enlazado Estudio de un modelo dinámico estocástico para las decisiones de compra de bienes durables(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-12-01) García Carpio, Juan Manuel; Gasco Campos, Loretta BetzabéEl trabajo de tesis muestra en detalle los fundamentos matemáticos del modelo estocástico para las decisiones de compra de un bien durable cuyas características son heterogéneas en el mercado y cambian en el tiempo, planteado por Melnikov (2001), el cual se basa en la hipótesis de utilidad aleatoria propuesta por McFadden (1978, 1981) y permite la estimación de los determinantes y la evolución de las ventas de este tipo de bienes. En este modelo se considera que los individuos toman la decisión de comprar el bien durable a partir de la maximización de la utilidad esperada a lo largo del tiempo. La decisión de un individuo se descompone en dos etapas: i. selección de la alternativa del bien durable que maximiza su utilidad en cada momento asumiendo la hipótesis de utilidad aleatoria aditiva. ii. determinación del momento óptimo para realizar la compra de la alternativa elegida en la etapa anterior. El problema estudiado se plantea como una generalización de los modelos de elección discreta estáticos o de un periodo. Para ello, se presenta el modelo de elección discreta de los individuos ante un conjunto de alternativas, y se asume el supuesto de maximización de la utilidad aleatoria, utilizando el marco analítico de la teoría económica de elección de la demanda. Asimismo, se indica las condiciones bajo las cuales es posible analizar las decisiones de una población mediante un agente representativo que demanda proporciones de cada alternativa que coinciden con las probabilidades de elección, específicamente, mediante el supuesto de errores aleatorios que afectan la utilidad de forma aditiva y que tienen distribución de Valor Extremo (generando modelos de elección del tipo Logit Multinomial). Posteriormente, se plantea el problema de la decisión sobre el momento en que el individuo representativo compra una alternativa del bien durable asumiendo que, en cada período, se cumplen el supuesto de maximización de la utilidad aleatoria. Se presenta este problema como uno de optimización dinámica estocástica (específicamente de Tiempo de Parada Óptimo), se identifica las condiciones bajo la cuales existe una solución, y se muestra sus principales características. Finalmente, se discute los resultados del modelo en cuanto a la dinámica de las compras agregadas del bien durable.Ítem Texto completo enlazado Modelo G-DINA aplicado al diagnóstico de desórdenes mentales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-11) Villena Guzmán, Denisse; Tarazona Vargas, Enver GeraldActualmente, uno de los modelos de diagnóstico cognitivo (MDC) más usados es el modelo DINA. Sin embargo, este modelo presenta varias restricciones que hacen que en muchas ocasiones, no sea el que mejor se ajusta a la realidad. En ese contexto, nace una generalización del modelo DINA, denominado G-DINA (Generalized deterministic input, noisy and gate). En el presente estudio se presentan los fundamentos y propiedades del modelo G-DINA y su aplicación en un área en el que su uso todavía no es muy común: la psicología. Así, se evaluaron los resultados de una muestra de pacientes de un hospital general de Lima a los que se les aplicó el test SRQ-18 que evalúa la presencia de desórdenes mentales. Se muestra el proceso de selección del mejor modelo para cada ítem, los resultados de los parámetros obtenidos, los diagnósticos para los 10 primeros pacientes y una distribución de los perfiles de estos pacientes. Finalmente se presenta un estudio de simulación que tiene por finalidad estudiar el efecto del tamaño de muestra en la estimación de los parámetros en el contexto de la aplicación de este estudio.Ítem Texto completo enlazado Modelos Chain Ladder estocásticos y aplicaciones al cálculo de reservas en compañías de seguros(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-07-20) Mazuelos Vizcarra, Gisella Gabriela; Valdivieso Serrano, Luis HilmarThis document is intented to deepen the study of univariate and multivariate Chain Ladder methods for estimating reserves in an insurance company. It presents from a theoretical and applicative perspective both the univariate deterministic and stochastic Chain Ladder methods. Although, the first is the most used method by insurance companies due to its simplicity and lack of probabilistic assumptions, the second, proposed by Mack (1993), allows the construction of confidence intervals for the estimated reserves, which is invaluable for researchers. We also develop the General Multivariate Chain Ladder model, which has the basic premise to analyze the possible relationship that may exist between different development triangles, thus providing another tool to improve inferences and predictions of reserves. These methods have been developed and applied to a database of 3 types of health insurance, thus showing the advantages and disadvantages of each of them in different scenarios and providing various tools for decision making in meeting the future obligations of insurance companies.Ítem Texto completo enlazado Estimación no paramétrica en un proceso de Markov "enfermedad-muerte" aplicado a una base de clientes de una AFP(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012-08-16) Requena Espinoza, Genaro; Doig Camino, ElizabethEn el presente trabajo, se estudian las propiedades del método de estimación no paramétrico en un modelo de “Enfermedad - Muerte" de proceso de Markov. Este modelo posee tres estados 1, 2 y 3 correspondientes a “salud", “enfermedad" y “muerte" respectivamente y solo admite las transiciones de 1-2, 1-3 y 2-3, asimismo a este proceso se le denomina de Markov porque la probabilidad de transición de un estado a otro es independiente del tiempo de permanencia en el estado inicial. Las funciones de tiempo de muerte y enfermedad, así como la función de riesgo de muerte dada la enfermedad son los parámetros del modelo \Enfermedad - Muerte". Sin embargo la estimación de estas funciones del modelo no es directa pues existen dos formas de censura en los datos: los intervalos censurados y la pérdida de estados de transición; por lo que se utiliza un algoritmo de autoconsistencia para calcular estos estimadores. Los intervalos censurados y la pérdida de estados de transición se generan porque los pacientes son evaluados periódicamente. En un intervalo censurado (t1 , t2) se conoce que la enfermedad ocurrió entre un tiempo t1 y t2 pero no el momento exacto, mientras que para la pérdida de estados de transición se sabe que la enfermedad no ha ocurrido hasta la última medición pero se desconoce si la enfermedad ocurre entre esta última medición y el tiempo final del estudio. En la aplicación del modelo \Enfermedad - Muerte" de proceso de Markov a una base de clientes de una administradora de fondos de pensiones (AFP) se consideran los intervalos censurados para los reclamos de los clientes, as__ como la pérdida de estados de transición para los traspasos. Modelar los tiempos de traspaso y de reclamo de los afiliados bajo un proceso de Markov \Enfermedad - Muerte" con intervalos censurados y pérdida de estados de transición intermedia, aumenta la precisión de los estimadores de las funciones de tiempo y riesgo.