摘要：El artículo presenta un análisis de sensibilidad Bayesiano aplicando el principio de prima neta para el cálculo de la prima. Para separar a la población en dos colectivos, se utiliza un modelo de mixturas de distribuciones a priori. Con este planteamiento, se realiza un análisis Bayesiano robusto obteniendo las cotas inferiores y superiores de la prima. Por último, se ilustran los resultados obtenidos con dos ejemplos numéricos.
其他摘要：The paper presents a Bayesian sensitivity analysis for the credibility theory related to the net premium principle. Thus, the mixture model in prior distribution is used for the separation of subpopulations. This construction is adapted to the usual robust Bayesian results and these are exploited to obtain lower and upper bounds for the premium. Two realistic examples illustrate the application of this method.
关键词：Bayesian Robustness; Bimodal Distribution; Credibility Theory; Net Premium Principle; Good-risk/Bad-risk; ε-Contaminated Classes of Priors;Análisis de sensibilidad Bayesiano; Distribución Bimodal; Teoría de la Credibilidad; Principio de Prima Neta; Buenos-Malos riesgos; Clase ε-contaminación de distribuciones a priori
