5 resultados para Bayesian risk prediction models


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[ES]La caracterización térmica de una fachada vegetal es una tarea difícil que requiere un nivel de certeza y predicción realista de modelos en situaciones exteriores dinámicas. El estudio teórico de elementos constructivos complejos no asemeja la realidad, por lo que para obtener la correcta caracterización es necesario ensayar dichos elementos y analizar los datos obtenidos. Para ello se utilizan las células de ensayo PASLINK y el entorno informático LORD. A través de ellos, se obtiene la transmitancia térmica dinámica de la fachada vegetal ensayada en condiciones exteriores reales.

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[ES] La entrada en vigor del proyecto de Solvencia II transformará por completo el sistema de determinación de las necesidades de capital del sector asegurador europeo. Recientemente se ha presentado el último estudio de impacto cuantitativo (QIS5), donde se establece la forma de cálculo del modelo estándar para la determinación de los requerimientos de capital. Este trabajo trata de analizar la adecuación de la calibración del riesgo de crédito de la contraparte mediante los modelos que se proponen en los últimos informes de impacto cuantitativo (cuarto y quinto). Para ello comparamos las necesidades de capital que se obtienen por ambas alternativas, frente a las que resultarían de aplicar un modelo de simulación basado en el enfoque estructural. Los resultados obtenidos muestran que el uso de probabilidades basadas en la metodología de Merton frente a aquellas basadas en ratings, dan lugar a requerimientos de capital sustancialmente mayores. Además, el modelo propuesto en QIS4 basado en la distribución de Vasicek no es adecuado cuando el número de contrapartes es reducido, situación habitual en el sector asegurador europeo. Por otra parte, la nueva propuesta (QIS5 o modelo de Ter Berg) es más versátil y adecuada que su antecesora pero requiere analizar con más detenimiento las hipótesis de calibración para de este modo aproximar mejor las estimaciones al riesgo realmente asumido.