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El objetivo de esta tesis está relacionado con tratar de minimizar el riesgo de longevidad mediante su adecuada modelización. Así, se va a desarrollar un modelo dinámico de mortalidad que está centrado en estudiar los cambios y/o variaciones que sufren las tasas de mortalidad de un año a otro. El modelo que aquí se presenta, asume que las variaciones que se producen en la curva de mortalidad están linealmente relacionadas con un número reducido de factores. Estos factores de riesgo se corresponden con una o varias tasas de mortalidad de una edad concreta, es decir, dicho factor o factores de riesgo se identifican con las variaciones de las tasas de mortalidad de lo que denominaremos “edades clave”. Una de las principales ventajas del modelo es que la tasa de mortalidad de la edad clave es totalmente observable y contrasta con el resto de los modelos alternativos que capturan la dinámica de la mortalidad a través de un parámetro que no es observable. Tras una primera propuesta de un nuevo modelo de mortalidad basado en la edad clave, se proponen varias mejoras a ese modelo, utilizar máxima verosimilitud en la estimación de los parámetros, estimar todos los parámetros en un único paso y reducir de manera significativa el número de parámetros a solo seis. También a modo de ejemplo, se ha calculado el V@R y CV@R, dos medidas desarrolladas para gestionar el riesgo de longevidad y que ponen de manifiesto la capacidad del modelo de cara a su utilización para la medición a largo plazo del riesgo de longevidad. Por último, se describe la utilidad y simplicidad de utilizar los métodos de remuestreo como herramienta para medir la capacidad predictiva de los modelos de mortalidad. Conviene señalar que representa una novedad la utilización de estos métodos para calibrar la capacidad predictiva de datos en forma de panel y en especial, para datos de mortalidad. Además, los resultados se van a mostrar mediante la utilización de los gráficos de radar, una herramienta muy interesante para resumir y ordenar la capacidad predictiva de diferentes modelos.

45 p., En este trabajo se desarrollará un modelo unifactorial para explicar la dinámica de las tasas de mortalidad y abordar el riesgo relacionado con ésta. El factor seleccionado para explicar el comportamiento de la curva de mortalidad será la tasa de mortalidad correspondiente a una edad clave, y, mediante un análisis empírico de las poblaciones masculina y femenina de Francia y España, se pondrá de manifiesto que este enfoque produce resultados, al menos tan buenos, como los logrados por otros modelos bastante más complejos. Este planteamiento, basado en la edad clave, presenta varias ventajas frente a otras alternativas de la literatura. En efecto, el factor de riesgo (la edad clave) es totalmente observable, y la metodología puede extenderse fácilmente mediante la incorporación de factores adicionales (más edades clave), el estudio del efecto cohorte, el análisis de causas específicas de mortalidad o la consideración de sólo algunos tramos específicos dentro de la curva de mortalidad. Por otro lado, debe señalarse que este modelo, basado en edades clave, se ha inspirado en estudios previos sobre la dinámica de la curva de tipos de interés, por lo que gran parte de las metodologías desarrolladas para tipos de interés serían fácilmente adaptables al estudio de problemas relacionados con el riesgo de longevidad., The paper deals with the mortality risk evolution and presents a one factor model explaining the dynamics of all of the mortality rates. The selected factor will be the mortality rate at the key age, and an empirical study involving males and females in France and Spain will reveal that the present approach is not outperformed by more complex factor models. The key age seems to reflect several advantages with respect to other factors available in the literature. Actually, it is totally observable, and the methodology may be easily extended so as to incorporate more factors (more key ages), a cohort effect, specific mortality causes or specific ages. Furthermore, the choice of a key age as an explanatory factor is inspired by former studies about the interest rates dynamics, which allows us to draw on the model in order to address some longevity risk linked problems. Indeed, one only has to slightly modify some interest rate linked methodologies.

El accidente cerebrovascular es una alteración brusca y repentina del flujo sanguíneo cerebral, con diferente clínica según la parte afectada. El incremento de los factores de riesgo cardiovascular, hace que aumente su incidencia. En el proceso agudo se desarrolla la mayoría de la actividad profesional, olvidando ciertos cuidados posteriores de gran importancia, por la variedad de secuelas que se producen tras el ictus, y que genera cambios en la vida de los pacientes. La metodología de formación “Entre Iguales” no está muy desarrollada en España, a pesar de la evidencia en su efectividad. Pretende potenciar el rol del paciente como principal responsable del cuidado de su salud, fomentar el autocuidado y mejorar su calidad de vida, empleando el apoyo “entre iguales”. Se propone elaborar un programa de educación grupal para fomentar conductas saludables que ayuden a afrontar a los pacientes su nueva vida tras un accidente cerebrovascular, basado en el método de paciente experto o formación entre iguales como herramienta de educación sanitaria. Se desarrolla un programa de educación para la salud siguiendo el método del “Paciente Experto” y elaboración de una guía de autocuidados para pacientes y familiares que complemente las sesiones de formación. El desarrollo del “Paciente Experto” en pacientes con ictus y sus familiares, fomentará un incremento en el autocuidado y por consiguiente en su calidad de vida, permitiendo que manejen su enfermedad y estado de salud., Grado en Enfermería

Presentado a la 20th Annual Conference of the European Society for Domestic Animal Reproduction and the 13th Conference of the Spanish Association for Animal Reproduction, celebradas en Lisboa (Portugal) del 27 al 29 de octubre de 2016.

Presentado al 18th International Congress of Animal Reproduction, celebrado en Tours (Francia) del 26 al 30 de junio de 2016.

El presente trabajo analiza por qué educar ya es cosa de cuatro. Educar era cosa de tres. De los padres, de los educadores y/o maestros, y por supuesto de los niños/as. Pero ahora sabemos que muchos niños y niñas invierten un increíble número de horas a la semana viendo la TV o jugando a los videojuegos. Teniendo en cuenta que los programas que ven influyen claramente en los valores del niño/a, en su percepción del mundo y de la realidad social, tenemos que tener cuidado con el uso de este medio de comunicación. Ha aparecido un actor más en escena que se llama «TV» y que es preciso tener en cuenta, no como un enemigo sino como un aliado potencial Education used to be in the hands of three actors: parents (and/or other family members or tutors), educators or teachers, who shared time inside the classroom with the children; and of course, the children who received the educational activity. But now we know that a lot of children spend a huge number of hours watching TV or playing video games in front of a screen. Keeping in mind that the programs they watch have a clear influence on their values and on their perception of the world and of their social reality, parents and educators must be careful with the use of mass media. A fourth actor called television has appeared on the stage and it is necessary to take it into consideration as a potential ally, rather than as an enemy

El objeto del presente trabajo es llevar a cabo un análisis sobre la capacidad predictiva de distintos modelos de mortalidad en el tramo de edades más interesante para las empresas aseguradoras, entre 65 y 99 años. Para ello, se pone de manifiesto la utilidad de los métodos de remuestreo como herramienta para medir dicha capacidad predictiva desde diferentes puntos de vista de los modelos de mortalidad. Los métodos de remuestreo no se han utilizado mucho en la literatura actuarial para testar la capacidad predictiva, sino que se han utilizado principalmente para construir intervalos de confianza gracias al Bootstrap. Conviene destacar la novedad de utilizar esta herramienta con datos en forma de panel, lo que requiere una adaptación de los modelos. Se hará un recorrido desde la teoría de los modelos y métodos hasta la aplicación práctica de ellos en el caso de España, tanto para hombres y mujeres, teniendo en cuenta la inclusión del efecto Covid., The object of the present work is to accomplish an analysis of the predictive capacity of different mortality models in the most interesting age bracket for insurance companies, between 65 and 99 years of age. For this purpose, the usefulness of resampling methods as a tool to measure this predictive capacity from different points of view of mortality models are shown. Resampling methods have not been widely used in the actuarial literature to test predictive ability but have mainly been used to construct confidence intervals thanks to the Bootstrap. It is worth noting the novelty of using this tool with panel data, which requires an adaptation of the models. We will go from the theory of the models and methods to their practical application in the case of Spain, both for men and women, taking into account the inclusion of the Covid effect., Máster Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras (M124)

El sector de los seguros está evolucionando en gran cantidad de aspectos, siendo uno de ellos la posibilidad de ofrecer a los clientes productos personalizados. En este contexto, resulta de interés para los seguros de vida el estudio de tablas de mortalidad para las distintas causas de muerte. Esta información permite realizar una oferta concreta donde el precio del riesgo a cubrir se puede cuantificar de forma más precisa a las necesidades de nuestra cartera. Para la estimación de las diversas tablas de mortalidad que serán utilizadas en este estudio, los datos de defunciones y censo de población han sido extraídos del Instituto Nacional de Estadística para el periodo 2020 y para ambos sexos. En base a las estimaciones realizadas a partir de estos datos, se ha llevado a cabo un análisis de las tablas de mortalidad elaboradas para cada causa de muerte. Además, se ha realizado una comparación entre las diferentes causas de muerte y las tablas que exige la dirección general de seguros en España, tabla de segundo orden general PASEM 2020, a través de diferentes indicadores de mortalidad y mediante la estimación de varios seguros de supervivencia., The insurance industry is changing in many aspects, and one of those is the possibility to offer customized products to clients. In this context, the study of mortality tables for different causes of death is relevant to life insurance. This information enables a precise offer to be made where the price of the risk to be covered can be accurately quantified for our client portfolio. In fact, to estimate the diverse mortality tables that will be used in this study, the mortality data; deaths and population census have been extracted from the National Institute of Statistics. Based on the estimates made using these data, it has been analyzed the mortality tables developed for each cause of death. These dataset have been compared among themselves and with the general second order table PASEM 2020., Máster Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras (M124)