Análisis comparativo de la siniestralidad en el seguro de automóviles según el grado de cobertura *

Transcripción

1 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura * Melgar Hraldo, María del Carmen mcmelhr@upo.es Ordaz Sanz, José Antono jaordsan@upo.es Departamento de Economía, Métodos Cuanttatvos e Hstora Económca Unversdad Pablo de Olavde RESUMEN En el seguro de automóvles, las dferencas en la snestraldad según las garantías de que dsfruta el asegurado puede ser un ndcatvo de la exstenca de nformacón asmétrca. A nvel empírco parece evdencarse que, a mayor grado de cobertura, mayor es la probabldad de sufrr algún snestro. Las razones de este hecho pueden resdr tanto en problemas de seleccón adversa como de resgo moral. Pero además de ello, en la ocurrenca de snestros pueden ntervenr otra sere de característcas, relatvas a la pólza, al vehículo, o ncluso al propo asegurado. En este trabajo se pretende determnar cuáles son estos factores, para cada grado de cobertura consderado, así como realzar un análss comparatvo entre los msmos para comprobar s concden o s, por el contraro, cada tpo de cobertura muestra sus propos factores o característcas determnantes de la snestraldad. Para llevar a cabo este estudo, se utlzará nformacón procedente de una entdad aseguradora prvada española junto con un modelo de eleccón dscreta bnara de tpo probt, donde la varable a explcar recogerá la ocurrenca o no de snestros. Palabras claves: Seguro de automóvles; snestraldad; grado de cobertura; probt. Clasfcacón JEL (Journal Economc Lterature): C25, G22. Área temátca: Aspectos cuanttatvos del fenómeno económco. * Este trabajo ha recbdo ayuda del Mnstero de Educacón y Cenca y FEDER (Proyecto SEJ /ECON). XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 1

2 Melgar Hraldo, María del Carmen; Ordaz Sanz, José Antono 1. INTRODUCCIÓN Las característcas ntrínsecas del mercado del seguro de automóvles han propcado que se converta en el centro de muchas nvestgacones centífcas encamnadas a contrastar empírcamente la valdez de certos resultados teórcos que se dan en presenca de nformacón asmétrca. Los artículos poneros de Boyer y Donne (1989) y de Puelz y Snow (1994) y, más tarde, los de Donne et al. (1999) y Chappor y Salané (2000) consttuyen algunas referencas mprescndbles en este sentdo. En ellos, se comprueba que a medda que aumenta el grado de cobertura del asegurado, tambén lo hace su snestraldad. Este hecho puede dervarse, por una parte, de que el conductor, sabedor de su tendenca a tener snestros, contrate una cobertura más elevada; surge entonces lo que se conoce como seleccón adversa. Pero por otra parte, tambén pudese ser que el asegurado, al sentrse protegdo por su nvel de cobertura elegdo, tuvese una acttud al conducr descudada; en este caso, estaríamos ante problemas de resgo moral. Melgar et al. (2005) y Ordaz y Melgar (2006) llegan a esta msma conclusón con datos españoles. Estos trabajos plantean, sn embargo, un objetvo más amplo: la determnacón de los factores que se muestran sgnfcatvos al estmar la snestraldad. Para ello, en el prmero se analza el número de snestros declarados a través de modelos de recuento o count data, mentras que en el segundo de los estudos ctados se estma la probabldad de ocurrenca de algún snestro, medante un modelo de eleccón dscreta bnara. El trabajo actual tene como prncpal objetvo comparar las varables que resultan más relevantes al estmar, para cada nvel de cobertura consderado, la probabldad de que el asegurado sufra o no snestros. Utlzaremos para ello datos proporconados por una compañía aseguradora prvada española y aplcaremos un modelo de eleccón dscreta bnara de tpo probt, donde la varable a explcar tomará el valor 1 ó 0 según el asegurado haya sufrdo algún snestro o no, respectvamente. Tras esta ntroduccón, en la Seccón 2 se expone el modelo que se va a emplear para llevar a cabo las estmacones ndcadas. A contnuacón, se analzan en la Seccón 3 los resultados obtendos, descrbendo prevamente las prncpales característcas de los datos de que dsponemos. Termnamos con unas breves conclusones en la Seccón 4 y las Referencas Bblográfcas en la Seccón 5, a la que sgue un Anexo que recoge la defncón de las varables utlzadas en el análss. 2 XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal

3 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura 2. METODOLOGÍA: EL MODELO PROBIT Los modelos de eleccón dscreta bnara, como el probt, resultan apropados cuando la varable endógena toma sólo dos valores, el 0 y el 1, para reflejar cada una de las dos úncas posbles stuacones que se pueden dar. En el presente estudo, se trata de la ocurrenca o no de algún snestro para cada asegurado. Así, s la varable endógena se denota por Y para el caso del ndvduo, su valor vendrá dado de manera que: Y = 1 s la pólza regstra la ocurrenca de algún snestro 0 en caso contraro S suponemos que la varable Y depende de un conjunto de varables explcatvas X, de modo que: Y = F( β ) + ε, [1] X donde ε representa la habtual perturbacón aleatora, que cumple las condcones de ser rudo blanco; entonces partendo del supuesto de que [ ] 0 E ε =, se llega a: X [ Y X ] E [ F( X β ) X ] + E [ ε X ] F( X β ) E = =, [2] Por otra parte, s se calcula la esperanza condconada de Y en térmnos de probabldad, entonces: de donde se deduce que: [ Y X ] 1 P( Y = 1 X ) + 0 P( Y = 0 X ) = P( Y 1 X ) E = =, [3] [ Y X ] F( X ) = P( Y 1 X ) E = β =. [4] Por tanto, la aplcacón de este modelo se traduce en la asgnacón de certa probabldad condconal de que Y = 1, que denotaremos por P ; es decr: P ( Y = 1 X ) = P = F( X β ) ; [5] y, tenendo en cuenta que la varable Y toma úncamente los valores 1 y 0: P( Y = 0 X ) = 1 P = 1 F( X β ). [6] En defntva, el modelo estma la probabldad de que la pólza del vehículo del ndvduo regstre la ocurrenca de algún snestro: Y ˆ = Pˆ = F( X ˆ) β. [7] El planteamento expuesto hasta el momento es común a todos los modelos de eleccón dscreta bnara. El modelo probt se caracterza por utlzar como funcón F la funcón de dstrbucón correspondente a una normal estándar: Φ. Así: XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 3

4 Melgar Hraldo, María del Carmen; Ordaz Sanz, José Antono Z F ( X β ) = Φ( X β ) = Φ( Z ) = φ( s) ds, [8] 1 2 donde: φ ( s) = e [9] 1/ 2 (2π ) es la funcón de densdad de la dstrbucón normal y s es una varable muda de ntegracón con meda cero y varanza 1. En cuanto a la nterpretacón de los parámetros estmados por el modelo, éstos no determnan drectamente el efecto margnal de las varacones de las varables exógenas X k sobre la probabldad (como ocurrría en un modelo lneal). No obstante, su sgno y magntud sí resultan ndcatvos del sentdo del cambo y de la mportanca relatva de dchas varacones. 1 Respecto a la estmacón del modelo, ésta se va a llevar a cabo medante el método de máxma verosmltud, que proporcona estmadores consstentes y asntótcamente efcentes. Para contrastar la sgnfcatvdad ndvdual de cada parámetro (y, en consecuenca, de la varable explcatva correspondente), se emplea el test de Wald, cuyo estadístco, z, sgue una dstrbucón normal tpfcada. En cuanto a la evaluacón de la bondad del ajuste, en este tpo de modelos se han desarrollado meddas específcas, tales como el R 2 de McFadden, que oscla entre 0 y 1 (aunque su nterpretacón no resulta drectamente comparable con la del R 2 del modelo lneal), el estadístco LR o razón de verosmltud y el pseudo-r 2 de predccón. Fnalmente, para la deteccón de la exstenca de posbles problemas de endogenedad en el modelo, aspecto muy usual en este tpo de análss, puede utlzarse el test de Hausman (1978). s 2 3. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Los datos con los que se ha trabajado corresponden a clentes de una entdad aseguradora prvada española, durante el perodo comprenddo entre el 16 de juno de 2002 y el 15 de juno de La nformacón dsponble hace referenca a característcas del vehículo asegurado (tpo y uso), del ttular de la pólza (edad, sexo, 1 El procedmento a segur para el cálculo de los efectos margnales puede consultarse en Cabrer et al. (2001). 4 XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal

5 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura antgüedad del permso de conduccón y regón de resdenca), de la propa pólza (prma anual y grado de cobertura aseguradora), así como al número de snestros que ha declarado cada clente. Se han consderado tres grados de cobertura: - Grado bajo: ncluye úncamente las garantías oblgatoras por ley (responsabldad cvl, defensa y reclamacones, asstenca, y muerte e nvaldez); - Grado medo: contene además algunas garantías opconales como la rotura de lunas, ncendo, robo y/o la retrada del permso de conduccón; - Grado alto: cubre tambén los daños propos del vehículo. La dstrbucón de los asegurados analzados según el grado de cobertura elegda, se puede aprecar en la Gráfca 1. En ella se observa que el número de pólzas es menor conforme aumenta dcho grado: el 54,3% contrata el nvel más bajo, el 37,8% se decde por el nvel medo y úncamente el 7,9% dsfruta del nvel de cobertura más elevado. Gráfca 1. Dstrbucón de los asegurados, según grado de cobertura ,9% ,8% ,3% Grado bajo Grado medo Grado alto Para cada una de las tres submuestras obtendas, la Tabla 1 muestra el porcentaje que cada categoría de las dstntas varables consderadas en nuestro análss supone sobre el total, al gual que el porcentaje que sufre snestros, dentro de cada categoría. Globalmente, se puede ver que la snestraldad aumenta a medda que lo hace el grado de cobertura: el 16,1% de los clentes con el grado de cobertura bajo sufre snestros; este porcentaje ascende al 29,3% entre los que dsfrutan del grado medo; y alcanza el 39,4% para los asegurados que han contratado el grado alto. XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 5

6 Melgar Hraldo, María del Carmen; Ordaz Sanz, José Antono Tabla 1. Dstrbucón de las categorías y de la snestraldad por varable, según grado de cobertura Varable Categoría Porcentaje sobre el total de cada submuestra Porcentaje con snestros, sobre el total de la categoría Grado bajo Grado Grado Grado alto Grado bajo medo medo Grado alto Tpo del vehículo asegurado Tursmofurgoneta 68,2% 94,2% 99,3% 20,8% 29,4% 39,4% Camón 0,1% 3,2% 0,3% 25,0% 25,1% 33,3% Autocar 0,1% 0,2% 0,1% 44,4% 53,8% 100,0% Cclomotor-moto 13,8% 0,5% 0,1% 7,0% 3,6% 50,0% Vehículo especal 17,8% 1,9% 0,2% 4,9% 32,1% 0,0% Uso del vehículo asegurado Partcular 73,3% 86,2% 93,2% 17,7% 29,9% 39,2% Profesonal 26,3% 12,7% 6,7% 11,6% 27,5% 42,5% Otros 0,4% 1,1% 0,1% 25,8% 3,3% 100,0% Edad del asegurado De 18 a 25 años 3,5% 2,5% 2,9% 19,6% 30,3% 25,7% De 26 a 45 años 35,1% 44,1% 51,3% 16,1% 29,3% 40,8% De 46 a 70 años 54,0% 50,3% 43,4% 16,4% 29,6% 38,9% De 71 años y más 7,4% 3,1% 2,4% 12,7% 23,2% 37,9% Experenca como conductor del asegurado Menos de 2 años 0,9% 0,4% 0,8% 37,5% 40,0% 10,0% 2 años y más 99,1% 99,6% 99,2% 15,9% 29,2% 39,7% Sexo del asegurado Hombre 87,1% 83,0% 78,1% 15,9% 28,8% 38,5% Mujer 12,9% 17,0% 21,9% 17,4% 31,8% 42,9% Regón de resdenca del asegurado Canaras 6,2% 2,4% 1,2% 18,5% 30,4% 35,7% Centro 18,6% 15,8% 9,9% 11,9% 28,2% 39,8% Ceuta y Mellla 0,3% 0,6% 0,3% 13,6% 28,9% 50,0% Este 13,2% 10,2% 13,3% 20,4% 30,2% 30,4% Madrd 1,1% 1,3% 3,5% 18,6% 32,4% 42,9% Noreste 2,4% 3,7% 5,4% 14,4% 28,6% 41,5% Noroeste 13,0% 16,3% 28,4% 13,4% 29,8% 32,5% Sur 45,2% 49,7% 38,0% 17,1% 29,2% 47,0% Prma anual de la pólza Hasta ,6% 12,1% 0,9% 10,0% 21,9% 36,4% De 301 a ,3% 31,2% 2,5% 19,7% 26,0% 31,0% De 401 a ,0% 36,6% 9,3% 23,6% 30,6% 34,2% Más de 600 6,1% 20,1% 87,3% 31,1% 36,4% 40,2% Total 100,0% 100,0% 100,0% 16,1% 29,3% 39,4% Partendo de esta nformacón, se ha proceddo a determnar las varables que resultan sgnfcatvas al estmar la probabldad de sufrr algún snestro, dstnguendo entre cada grado de cobertura, medante un modelo probt. Como ya se ha señalado con anterordad, la snestraldad se ha planteado como una varable dcotómca, que hemos denomnado SINIESTR, cuyos valores reflejan el hecho de que el asegurado presente o no algún tpo de snestro durante el perodo consderado (con ndependenca de su número). En cuanto a las varables explcatvas de nuestro modelo, todas ellas son 6 XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal

7 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura fnalmente de carácter cualtatvo, por lo que su ncorporacón se ha realzado a través de varables fctcas según un esquema adtvo. De gual forma, hay que señalar que en lo que se refere al análss de la endogenedad entre las varables del modelo, el test de Hausman ha confrmado su exstenca; este aspecto resulta una lmtacón habtual en este tpo de nvestgacones. Los resultados de las estmacones econométrcas 2 pueden verse en la Tabla 2. La bondad de los dstntos ajustes, observada a través de los valores de sus correspondentes pseudo-r 2, podría consderarse en general aceptable (lógcamente es mejor cuanto mayor es el tamaño de la muestra consderada). El prmer punto que puede resaltarse es que las varables sgnfcatvas de la snestraldad para cada uno de los tres grados de cobertura consderados no concden; y en especal s se comparan los grados medo y alto, donde no hay nnguna en común. El grado bajo es el que presenta mayor número de varables relevantes a la hora de explcar la ocurrenca de snestros. Así, aparecen como sgnfcatvas el tpo y uso del vehículo, junto con la edad, la experenca en la conduccón y la regón de resdenca del asegurado. Respecto al tpo, los autocares y los cclomotores y motos reflejan un comportamento sgnfcatvamente dstnto al resto de vehículos; los prmeros con una mayor snestraldad, en tanto que en los segundos ésta es menor. En cuanto al uso del vehículo, el de carácter profesonal refleja una menor propensón a la ocurrenca de snestros que los restantes usos, ncluyendo el partcular. La edad se ha mostrado tambén como una varable sgnfcatva en este grado de cobertura y lo ha hecho en todos sus ntervalos; tomando como categoría base a los más jóvenes (de 18 a 25 años), en térmnos generales puede decrse que la snestraldad dsmnuye con la edad. La experenca al volante del asegurado, medda en térmnos de una antgüedad del permso de conduccón menor o gual/superor a 2 años, ha evdencado gualmente su sgnfcatvdad en este análss: a mayor experenca, menor snestraldad. Por últmo, en lo que se refere al lugar de resdenca del asegurado, las regones Centro (Castlla y León, Castlla-La Mancha y Extremadura), Noroeste (Cantabra, Galca y Prncpado de Asturas) y Este (Cataluña, Comundad Valencana e Islas Baleares) presentan 2 Las especfcacones fnalmente selecconadas para los dferentes modelos consderan un nvel de confanza mínmo para las varables del 90%. Asmsmo, cabe ndcar que no se ha ntroducdo el mporte de las prmas de las pólzas en el análss econométrco para evtar dstorsones, dada la fuerte relacón lneal exstente entre esta varable y la relatva a los grados de cobertura. XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 7

8 Melgar Hraldo, María del Carmen; Ordaz Sanz, José Antono dferencas sgnfcatvas respecto al resto de España: el Centro y el Noroeste ofrecen una menor snestraldad, mentras que en el Este es mayor. Tabla 2. Resultados de la estmacón probt de la snestraldad, según el grado de cobertura Varable dependente: SINIESTR Modelo: Probt bnaro Método de estmacón: Máxma verosmltud Grado de cobertura BAJO MEDIO ALTO Nº de observacones Varable explcatva Coefcente P-valor Coefcente P-valor Coefcente P-valor C -0, ,0000-0, ,0000-0, ,0029 TUR_FUR* CAMION AUTOCAR 1, ,0144 0, ,0446 CICL_MOT -0, ,0000-1, ,0040 VEH_ESP USO_PART* USO_PROF -0, ,0000-0, ,0844 OTR_USOS -1, ,0000 ED18_25* ED26_45-0, ,0086 ED46_70-0, ,0108 ED71_ -0, ,0003-0, ,0443 ANTIG_2A 0, ,0000-1, ,0424 MUJER 0, ,0832 SUR* CANARIAS CENTRO -0, ,0000 CEU_MEL ESTE 0, ,0494-0, ,0006 MADRID NORESTE NOROESTE -0, ,0014-0, ,0001 Meda var. depend. 0, , , Desv. est. var. dep. 0, , , Desv. est. regresón 0, , , Suma cuadr. resd , , ,2060 Log. f. verosmltud , , ,0145 Log. f. verosm. restr , , ,3918 Razón verosm. (LR) 277, , ,75463 Grados de lbertad P-valor (LR) 0, , , R 2 McFadden 0, , , Predccones correctas var. dependente = Predccones correctas var. dependente = Pseudo-R 2 (%) 83,89 70,74 59,73 * Categoría base S nos centramos en el grado de cobertura medo, podremos aprecar que aquí las varables más sgnfcatvas resultan ser el tpo de vehículo, su uso, así como la edad del asegurado. En el tpo de vehículo, de nuevo los autocares y cclomotores y motos muestran un comportamento sgnfcatvamente dferente al resto y en el msmo sentdo 8 XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal

9 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura que en el caso del grado de cobertura bajo; esto es, en los autocares la snestraldad es mayor, mentras que en cclomotores y motos es menor. Sobre el uso, los dstntos al partcular presentan una menor snestraldad que éste. Fnalmente, la relevanca de la edad se deja ver sólo a través de la categoría de los mayores de 71 años, sendo la snestraldad de éstos menor que para el resto. Al observar el modelo correspondente a los asegurados con el nvel más alto de cobertura, es nteresante comprobar cómo en este caso resultan sgnfcatvas úncamente varables relatvas a característcas personales del asegurado: la antgüedad del permso de conduccón, el sexo y la regón de resdenca. En lo tocante a la prmera de las varables señaladas, los asegurados con una experenca como conductores de como mínmo 2 años, presentan mayor probabldad de sufrr snestros que los más nexpertos. Las mujeres, por su parte, aparecen en este nvel asegurador con una mayor propensón a la snestraldad que los hombres. Y sobre el lugar de resdenca, destacan frente al resto del país las regones Este y Noroeste. Como sucedía con el grado bajo de cobertura, la regón Noroeste presenta menores resgos de snestraldad; sn embargo, la regón Este muestra aquí menor probabldad de ocurrenca de algún snestro. Debemos destacar, por últmo, que todo lo señalado por nuestro análss econométrco es plenamente coherente con lo ya apuntado por el breve análss descrptvo de carácter exploratoro ofrecdo en la Tabla CONCLUSIONES En la lteratura pueden encontrarse dversos estudos en los que se pone de manfesto cómo el grado de cobertura aseguradora resulta ser un factor esencal a la hora de explcar la snestraldad en el seguro de automóvles. Partendo de este hecho, el presente trabajo ha establecdo dstntos modelos de tpo probt para estmar la probabldad de sufrr un snestro en este sector, según los dferentes grados de cobertura que el asegurado puede encontrar en el mercado. Utlzando una base de datos de regstros procedente de una compañía prvada que opera en el mercado español, donde se recoge nformacón sobre dstntas característcas del vehículo, del clente asegurado, así como de la propa pólza, se ha poddo comprobar que las varables que resultan más relevantes en el análss de la snestraldad dentro de cada grado de cobertura no son del todo concdentes. El aspecto quzás más llamatvo es el hecho de que en los nveles medo y alto no hay XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 9

10 Melgar Hraldo, María del Carmen; Ordaz Sanz, José Antono nnguna varable sgnfcatva en común: mentras que en el grado medo sobresalen las varables relatvas a las característcas del vehículo, en el grado alto resaltan las referdas al asegurado. Por su parte, en el grado bajo, que es el mayortaramente elegdo por los conductores, aparecen varables de ambos tpos a la hora de explcar la snestraldad, sendo el tpo de vehículo la varable que resulta más sgnfcatva. 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS BOYER, M. y DIONNE, G. (1989). An Emprcal Analyss of Moral Hazard and Experence Ratng. Revew of Economcs and Statstcs, 71, pp CABRER, B.; SANCHO, A. y SERRANO, G. (2001). Mcroeconometría y decsón. Edcones Prámde, Madrd. CHIAPPORI, P.A. y SALANIÉ, B. (2000). Testng for Asymmetrc Informaton n Insurance Markets. Journal of Poltcal Economy, 108, 1, pp DIONNE, G.; GOURIÉROUX, C. y VANASSE, C. (1999). Evdence of Adverse Selecton n Automoble Insurance Markets. Automoble Insurance: Road Safety, New Drvers, Rsks, Insurance Fraud and Regulaton, Donne, G. y C. Laberge- Nadeau (eds.), pp HAUSMAN, J.A. (1978). Specfcaton Tests n Econometrcs. Econometrca, 46, pp MELGAR, M.C.; ORDAZ, J.A. y GUERRERO, F.M. (2005). Dverses Alternatves pour Détermner les Facteurs Sgnfcatfs de la Fréquence d Accdents dans l Assurance Automoble. Assurances et Geston des Rsques Insurance and Rsk Management, 73, 1, pp ORDAZ, J.A. y MELGAR, M.C. (2006). Analyss of the Man Influental Factors n the Accdents of the Automoble Insurance. XVI Jornadas Luso-Espanholas de Gestão Centífca, Inovaçao e Empreendedorsmo para o Séc. XXI Fnanças e Contabldade, pp PUELZ, R. y SNOW, A. (1994). Evdence on Adverse Selecton: Equlbrum Sgnallng and Cross-Subsdzaton n the Insurance Market. Journal of Poltcal Economy, 102, 2, pp XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal

11 Análss comparatvo de la snestraldad en el seguro de automóvles según el grado de cobertura ANEXO: Defncón de las varables utlzadas en el análss Tpo del vehículo asegurado TUR_FUR = 1 s el vehículo asegurado es un tursmo o una furgoneta; 0 en caso contraro (categoría base) CAMION = 1 s el vehículo asegurado es un camón; 0 en caso contraro AUTOCAR = 1 s el vehículo asegurado es un autocar; 0 en caso contraro CICL_MOT = 1 s el vehículo asegurado es un cclomotor o una moto; 0 en caso contraro VEH_ESP = 1 s el vehículo asegurado es un vehículo especal; 0 en caso contraro Uso del vehículo asegurado USO_PART = 1 s el uso del vehículo asegurado es el uso partcular; 0 en caso contraro (categoría base) USO_PROF = 1 s el uso del vehículo asegurado es profesonal; 0 en caso contraro OTR_USOS = 1 s el vehículo asegurado se destna a otros usos; 0 en caso contraro Edad del asegurado ED18_25 = 1 s el asegurado tene entre 18 y 25 años; 0 en caso contraro (categoría base) ED26_45 = 1 s el asegurado tene entre 26 y 45 años; 0 en caso contraro ED46_70 = 1 s el asegurado tene entre 46 y 70 años; 0 en caso contraro ED71_ = 1 s el asegurado tene 71 años o más; 0 en caso contraro Experenca como conductor del asegurado ANTIG<2A = 1 s el asegurado obtuvo el permso de conduccón hace menos de 2 años; 0 en caso contraro Sexo del asegurado MUJER = 1 s el asegurado es mujer; 0 en caso contraro Regón de resdenca del asegurado CANARIAS = 1 s el asegurado resde en la regón de Canaras (Canaras); 0 en caso contraro CENTRO = 1 s el asegurado resde en la regón Centro (Castlla y León, Castlla-La Mancha, Extremadura); 0 en caso contraro CEU_MEL = 1 s el asegurado resde en la regón de Ceuta y Mellla (Cudades Autónomas de Ceuta y Mellla); 0 en caso contraro ESTE = 1 s el asegurado resde en la regón Este (Cataluña, Comundad Valencana, Islas Baleares); 0 en caso contraro MADRID = 1 s el asegurado resde en la regón de Madrd (Comundad Autónoma de Madrd); 0 en caso contraro NORESTE = 1 s el asegurado resde en la regón Noreste (Aragón, Comundad Foral de Navarra, La Roja, País Vasco); 0 en caso contraro NOROESTE = 1 s el asegurado resde en la regón Noroeste (Cantabra, Galca, Prncpado de Asturas); 0 en caso contraro SUR = 1 s el asegurado resde en la regón Sur (Andalucía, Regón de Murca); 0 en caso contraro (categoría base) Prma anual de la pólza P0_300 = 1 s la prma anual pagada por el asegurado no supera los 300 ; 0 en caso contraro (categoría base) P301_400 = 1 s la prma anual pagada por el asegurado es mayor de 300 y no supera los 400 ; 0 en caso contraro P401_600 = 1 s la prma anual pagada por el asegurado es mayor de 400 y no supera los 600 ; 0 en caso contraro P601_ = 1 s la prma anual pagada por el asegurado es mayor de 600 ; 0 en caso contraro Cobertura aseguradora de la pólza GR_BAJO = 1 s el asegurado dsfruta del grado de cobertura bajo; 0 en caso contraro (categoría base) GR_MEDIO = 1 s el asegurado dsfruta del grado de cobertura medo; 0 en caso contraro GR_ALTO = 1 s el asegurado dsfruta del grado de cobertura alto; 0 en caso contraro Snestraldad SINIESTR = 1 s el asegurado ha sufrdo algún snestro; 0 en caso contraro XV Jornadas de ASEPUMA y III Encuentro Internaconal 11