Las pequeñas y medianas empresas (pymes) representan un pilar esencial del tejido económico global, pero su creciente digitalización también las expone a un número cada vez mayor de ciberataques. A pesar de su vulnerabilidad, muchas de estas empresas no priorizan la ciberseguridad debido a la falta de recursos, conocimientos y percepción errónea del riesgo. Este estudio tiene como objetivo analizar los principales riesgos cibernéticos que enfrentan las pymes, los tipos de ciberataques más comunes y el papel del seguro cibernético como estrategia de mitigación y protección. Se lleva a cabo una revisión de la literatura publicada entre 2019 y 2025 para conocer el estado actual de investigación en el ámbito de la ciberseguridad de las pymes y el desarrollo de los seguros cibernéticos. Los resultados indican que las pymes carecen de medidas de protección adecuadas, siendo el phishing, el ransomware y los ataques a la cadena de suministro los ataques más frecuentes. Además, aunque los seguros cibernéticos ofrecen una solución efectiva para la protección empresarial, su adopción sigue siendo baja debido a la falta de conocimiento y barreras económicas. Se concluye que es necesario desarrollar estrategias accesibles de ciberseguridad y promover la adopción de seguros cibernéticos adaptados a la realidad de las pymes.
Los riesgos relacionados con la sostenibilidad social afectan directamente a las oportunidades de negocio de las entidades aseguradoras. Por ello, este trabajo desarrolla el Índice Actuarial de Riesgos Sociales, cuya finalidad es medir los riesgos sociales a los que están expuestas dichas entidades y con ello medir el potencial de crecimiento del sector asegurador. Esta investigación propone el índice, identifica los riesgos relevantes así como las variables para su medición, y presenta la metodología de cálculo que incluye el Análisis de Componentes Principales. Asimismo, en este trabajo se realiza una aplicación para trece países de la Unión Europea empleando bases de datos públicas. Entre las conclusiones obtenidas se tiene que este instrumento puede emplearse para medir el impacto de los riesgos sociales en el riesgo de negocio, bien en el activo, bien en el pasivo de las mismas. Puede ser incorporado en los procesos de evaluación, tarificación y medición de riesgos de las entidades aseguradoras, incorporándolo en la selección de riesgos, la fijación de precios y la dotación de provisiones.
Este artículo presenta un enfoque estadístico alternativo para el cálculo del Requisito de Capital de Solvencia (SCR) asociado al riesgo de primas y reservas en seguros No Vida, en el marco de Solvencia II. Se propone como herramienta de análisis un estadístico denominado ????, que se construye sin considerar los efectos de diversificación que establece la fórmula estándar.Para analizar la utilidad de esta medida alternativa, se aplican simulaciones Monte Carlo y técnicas bootstrap bajo diversas distribuciones de probabilidad, incluyendo la normal, uniforme, log-normal y Pareto. El estudio proporciona una visión detallada sobre cómo las características distribucionales y las dependencias entre riesgos influyen en la estimación del capital.Los resultados muestran que el uso de cuantiles empíricos y modelos internos basados en cópulas puede complementar las metodologías existentes, ofreciendo herramientas adicionales para comprender la agregación del riesgo en carteras de seguros No Vida. Esta investigación contribuye al análisis actuarial del SCR, aportando una perspectiva técnica que puede ser útil en el desarrollo de enfoques adaptados a la naturaleza estadística de las carteras aseguradoras.
El seguro de decesos es un producto asegurador diseñado para cubrir los gastos y gestiones asociados al fallecimiento de una persona. Su finalidad principal es aliviar a los familiares de la persona asegurada de las cargas económicas y administrativas que se derivan del sepelio. A pesar de su extensa presencia en el mercado español —actualmente en España hay más de 22 millones de personas con cobertura en este ramo—, la literatura académica y científica sobre este tipo de seguro es sorprendentemente limitada. El objetivo de este trabajo es contribuir a llenar este hueco realizando una radiografía del seguro de decesos en España a partir del análisis de los perfiles sociodemográficos de las personas aseguradas, incluyendo su distribución geográfica, por niveles de renta o por tamaños de hábitat. El estudio examina una muestra representativa de 2,1 millones de pólizas, basándose en el código postal de residencia de las personas aseguradas. Los resultados muestran una penetración desigual por provincias, grupos de renta y tamaños de hábitat. Siendo menores en las zonas urbanas y entre las rentas más elevadas. No obstante, el nivel educativo es, por encima de la renta, la variable con mayor impacto, mostrando un efecto de interacción estadísticamente significativo con la renta. La combinación de un elevado nivel educativo y una renta elevada reducen la probabilidad de tener contratada una póliza de decesos.
Este estudio analiza el impacto de los conflictos bélicos en la mortalidad infantil, considerando la guerra de Siria como caso de estudio y aplicando el método de control sintético para construir un escenario contrafactual que permita estimar cómo habrían evolucionado las tasas de mortalidad en ausencia del conflicto. Se estudian tres grupos etarios: neonatal, niñez (5–9 años) y adolescencia temprana (10–14 años). A partir de las probabilidades generadas, se aplica un enfoque actuarial sobre una cohorte hipotética con especial énfasis en los años de vida potencialmente perdidos (AVPP). Los resultados muestran un aumento claro de la mortalidad prematura atribuible al conflicto, con mayor intensidad entre los 5 y 9 años, haciendo evidente un impacto desigual según la etapa del desarrollo. En cambio, en el grupo neonatal, el efecto del conflicto sobre la mortalidad resulta más moderado y menos concluyente. En conjunto, se estima una pérdida superior a los 3.360 años de vida potencialmente perdidos, lo que refuerza la idea de que los conflictos bélicos ejercen un efecto negativo sobre la mortalidad infantil.
Pension systems around the world have undergone significant transformations in recent decades in response to profound demographic changes that affect their performance. Population aging, increased life expectancy, and declining birth rates have challenged the full development of these systems, despite various parametric and structural reforms. In this context, the present article proposes a scoring system to evaluate the performance of pension systems across different countries, taking into account the diversity of existing schemes. The evaluation is structured around three fundamental pillars: coverage, adequacy, and financial sufficiency, which aim to reflect the main functions a pension system should fulfil. To construct this measure, statistical projections based on time series are used, along with principal component analysis (PCA) techniques, which allow for the synthesis of multiple variables into a single indicator. As result, this approach facilitates cross-country comparisons, annual trend analysis, and the identification of areas for improvement in the design of more effective public policies.
This study analyses the impact of armed conflicts on infant mortality, considering the Syrian war as a case study and applying the synthetic control method to construct a counterfactual scenario that allows the estimation of how mortality rates would have evolved in the absence of conflict. Three age groups are studied: neonatal, childhood (5-9 years), and early adolescence (10-14 years). Based on the generated probabilities, an actuarial approach is applied to a hypothetical cohort, with particular emphasis on years of potential life lost (YPLL). The results show a clear increase in premature mortality due to the conflict, with greater intensity among those aged 5 to 9, highlighting an unequal impact according to the stage of development. In contrast, within the neonatal group, the effect of the conflict on mortality appears more moderate and less conclusive. Overall, a loss of more than 3.360 years of potential life lost is estimated, underlining the idea that armed conflicts have a negative effect on infant mortality.
his study explores the knowledge and perceptions of Chilean citizens regarding the pension system administered by the AFP (Administradoras de Fondos de Pensiones), which has faced widespread criticism for failing to address economic and gender inequalities. Despite reforms, persistent public dissatisfaction stems from low pension returns and high administrative fees. The research employs a quantitative observational methodology, systematically analyzing secondary data from the Social Protection Survey (EPS), a comprehensive and nationally representative longitudinal panel study conducted in Chile, with approximately 16,000 respondents. The survey collects detailed information on labor history, social protection, and financial knowledge. Descriptive statistical analysis was performed to identify significant patterns and emerging trends. Findings reveal significant dissatisfaction among affiliates, driven by inadequate pension amounts and a lack of trust in fund administrators. The study underscores the need for greater public confidence and enhanced equity within the system These insights are essential for guiding future public policy reforms, emphasizing the importance of understanding the factors shaping affiliates' perceptions. Addressing these issues is crucial for fostering a more equitable and socially legitimate pension system in Chile. The study contributes to the broader discourse on sustainable economic development by highlighting the need for structural reforms that align with public expectations.
Risks related to social sustainability directly affect the business opportunities of insurance companies. This study therefore develops the Actuarial Social Risk Index, which aims to measure the social risks to which these companies are exposed and the growth potential of the insurance sector. This paper proposes the index, identifies the relevant risks and the variables for measuring them, and presents the calculation methodology, which includes Principal Component Analysis. This research also applies the index to thirteen European Union countries using data obtained from public databases. The main conclusion is that this instrument can be used to measure the impact of social risks on business risk, both on the assets and liabilities of insurance companies. It can be incorporated into the risk assessment, pricing and measurement processes of insurance companies, incorporating it into risk selection, pricing and risk allocation.
Small and medium-sized enterprises (SMEs) represent an essential pillar of the global economic structure. However, their increasing digitalisation also exposes them to an growing number of cyberattacks. Despite their vulnerability, many of these companies do not prioritise cybersecurity due to a lack of resources, knowledge and a misperception of risk. A review of the literature published between 2019 and 2025 is conducted to understand the current state of research in the field of SME cybersecurity and the development of cyber insurance. The results indicate that SMEs lack adequate protection measures, with phishing, ransomware and supply chain attacks being the most frequent types of attacks. Furthermore, while cyber insurance offers an effective solution for business protection and mitigation, its adoption remains low due to a lack of awareness and economic barriers. It concludes that there is a need to develop accessible cybersecurity strategies and promote the adoption of cyber insurance adapted to the reality of SMEs.
This article presents an alternative statistical approach for calculating the Solvency Capital Requirement (SCR) for premium and reserve risk in non-life insurance, complementing the standard methodology outlined in Solvency II. A statistic called is proposed as an analysis tool, which is constructed without considering the diversification effects established by the standard formula To evaluate the usefulness of this alternative measure, Monte Carlo simulations and bootstrap techniques are applied under various probability distributions, including normal, uniform, lognormal, and Pareto. The analysis provides insights into how distributional assumptions and dependency structures influence the estimation of capital needs. The results highlight the potential of empirical quantile-based methods and internal modeling techniques, such as copulas, to enhance the understanding of risk aggregation in non-life portfolios. This study contributes to the actuarial literature by offering a complementary perspective on SCR estimation, supporting the development of tools that align with the diverse statistical characteristics of insurance portfolios.
Funeral insurance is an insurance product designed to cover the expenses and administrative procedures associated with a person's death. Its main purpose is to relieve the insured person's family of the financial and bureaucratic burdens arising from the funeral. Despite its widespread presence in the Spanish market-currently, more than 22 million people in Spain have coverage under this type of insurance-academic and scientific literature on funeral insurance remains surprisingly scarce. The aim of this study is to help fill this gap by providing a comprehensive overview of funeral insurance in Spain, based on the analysis of the sociodemographic profiles of policyholders, including their geographic distribution, income levels, and municipality sizes. The study examines a representative sample of 2.1 million policies, using the insured individuals' postal codes of residence. The results reveal an uneven penetration across provinces, income groups, and habitat sizes, with lower rates in urban areas and among higher-income individuals. However, education level, more than income, is the variable with the greatest impact, showing a statistically significant interaction effect with income. The combination of a high level of education and high income reduces the likelihood of holding a funeral insurance policy.
In Spain, the risk of earthquake losses is covered by the Insurance Compensation Consortium. There are countless cases covered by this Consortium, one of the most memorable of which is the event that occurred in Lorca in 2011. Although this event may seem isolated, other provinces in Spain could also be affected by this type of event. This is the aim of this paper: to determine the earthquake risk that exists in Spain, as well as in each province and the interaction that could occur between provinces. For this purpose, the 2015 Solvency II technical directive is used. This leads to measuring it through the non-life sub-module within natural risks. The proposal developed in accordance with this technical directive for the case of Spain leads to what effect its implementation would have, as well as the comparison with the same risk of earthquake loss with the countries neighbouring Spain.
This work focuses on the use of public information sources in the application of relational models in insurance companies, for a better understanding of risks and assisting decision- making in new sustainability environments. Firstly, we propose using Eurostat's degree of urbanization methodology to group motor claims or policies into potentially more homogeneous categories in the insurance sector (urban / suburban / rural) for segmentation and analysis. Secondly, we analyze how insurance companies can use local weather information in conjunction with the degree of urbanization to model the number of motor claims in a specific geographic area. Finally, we apply relational models to databases with anonymized information on passengers in traffic accidents provided by the Spanish General Traffic Directorate for the purpose of better defining the characteristics of the claim based on the profile of the people inside the vehicle. It is about knowing, for example, the profile of the passengers in vehicles driven by elderly people, also in conjunction with sex and the geographical area. Insurance companies know the enormous potential of data analytics and must focus on the search for relationships using information that may be dispersed in multiple databases, including those that are for public use and that can facilitate the homogenization and comparison of results, together to the design of preventive and risk management policies. We also include the R codes making them available to the insurance sector and academia for use.
El presente documento se centra en la cuantificación de la inflación en el contexto de la industria de seguros, con un enfoque en la proyección de inflación futura en los siniestros. El objetivo principal es identificar y estimar los factores que afectan y afectarán a las prestaciones, comprendiendo su alcance e impacto. Se utiliza un enfoque metodológico que incorpora un vector de inflación pasado y futuro en el modelo. Los datos utilizados provienen de una cartera de seguros con alta inflación, y se reflejan en triángulos que representan las prestaciones pagadas y casos cerrados con pago para dos tipos de seguros de automóviles: daños parciales y responsabilidad civil por lesiones. El texto presenta un análisis detallado de los datos y utiliza diferentes metodologías para cuantificar la inflación implícita en los siniestros. Se analizan las tendencias en los factores de desarrollo y el aumento en el coste medio de siniestros. Asimismo, se discuten los supuestos y desafíos en la estimación de la inflación, considerando la duración de los siniestros y la relación con factores como el tipo de cambio, la inflación general y el aumento de salarios. El documento concluye con la presentación de resultados de las variaciones estimadas y su relación con diferentes índices económicos. Se destaca la importancia de identificar la inflación social o excedente en los datos para proyectarla en el futuro.
Este trabajo se centra en la utilización de fuentes de información pública en la aplicación de modelos relacionales en las entidades aseguradoras, para el mejor conocimiento de las características de los riesgos y asistir a la toma de decisiones en nuevos entornos de sostenibilidad. Primero, proponemos utilizar la metodología de grado de urbanización de Eurostat para agrupar siniestros o pólizas de automóviles en categorías potencialmente más homogéneas en el sector asegurador (urbano / suburbano / rural) para su segmentación y análisis. Segundo, analizamos como las compañías aseguradoras pueden utilizar información climatológica local conjuntamente con el grado de urbanización para modelizar el número de siniestros de automóviles en una zona geográfica específica. Finalmente, aplicamos modelos relacionales a bases de datos con información anonimizada de pasajeros en accidentes de tráfico proporcionadas por la Dirección General de Tráfico de España con el objetivo de definir mejor las características de los siniestros en función del perfil de las personas que se encuentran dentro del vehículo. Se trata de conocer, por ejemplo, el perfil de los pasajeros de vehículos conducidos por personas mayores, también en relación con el sexo y la zona geográfica. Las compañías aseguradoras conocen la enorme potencialidad del análisis de datos y deben apostar por la búsqueda de relaciones usando información que puede estar dispersa en múltiples bases de datos, incluyendo aquella que es de uso público y que puede facilitar la homogeneización y comparación de resultados, junto al diseño de políticas preventivas y de gestión de riesgos. Incluimos los códigos en R poniéndolos a disposición del sector asegurador y de la academia para su uso.
En España el riesgo de que se registren pérdidas por terremotos se cubre a través del Consorcio de Compensación de Seguros. Son incontables las casuísticas cubiertas por este Consorcio siendo, entre ellas, una de las más recordadas el suceso ocurrido en Lorca en el año 2011. Aunque este hecho pueda parecer aislado, otras provincias del ámbito estatal pudieran verse afectadas por este tipo de eventos también. Este es el objetivo de este trabajo: determinar el riesgo de terremoto que existe en España, así como en cada provincia y la interacción que se pudiera dar entre provincias. Para ello se emplea la directiva técnica de Solvencia II de 2015. Ello lleva a medirlo a través del submódulo de no vida dentro de los riesgos naturales. La propuesta desarrollada acorde a esta Directiva técnica para el caso de España lleva a determinar qué afectación tendría su implantación, así como la comparación con el mismo riesgo de pérdida de terremoto con los países vecinos a España.
Purpose: This paper develops a stochastic model to calculate the loss index trigger for catastrophe bonds as alternative instruments for the management of major insured risks, such as natural catastrophe. Methodology: The underlying loss index of catastrophe bonds is the aggregate catastrophe losses reported before the end of certain period. The catastrophe severity is defined as the sum of two random variable: the reported loss amount and incurred-but-not-yet-reported loss amount, and the central hypothesis is that the latter decreases proportionally to a linearly increasing function up to a certain time and constant thereafter, called the hybrid claim reporting rate. Randomness in the reporting process is represented by a geometric Brownian motion in the claim reporting rate. The validity of the proposed model is evaluated by estimating its parameters using machine learning techniques (specifically, evolutionary strategies, ES). Findings: The results shows that the model accurately captures the uneven behavior of the claim reporting process over time and therefore correctly describes the catastrophic claims reporting process. Originality: The model proposed allows for an easy calculation of catastrophic loss indexes, thus facilitating the pricing of loss index-triggered Cat bonds. This translates into better catastrophe risk management for both insurance and reinsurance companies, as well as for those companies that diversify their portfolios with this type of financial instruments. The simplicity of the presented model facilitates parameter estimation and simulation.
The purpose of this article is to analyze the effect of the Covid-19 crisis on herding behavior after it ended, comparing it to the 2008 crisis across a large number of countries. Although the existence of herding behavior in financial markets over crisis periods has already been evaluated by some authors, this evaluation has been limited to only a few markets, and many others remain unevaluated. However, this article explores herding behavior during financial crises, focusing on the 2008 global financial crisis and the Covid-19 pandemic, offering a comparative analysis of both events. Using the CSAD of returns method, a sample composed of 31 stock markets and 195.174 observation days (from 02 January 2000 till 05 May 2023) is analyzed. Herding behavior is found during the entire period, during the different periods of crises, during both high and low volatility periods, and during both high and low trading volume periods.
