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224                         8. Teor´ ıa de la ruina: tiempo continuo


                          cola de la distribuci´on debe decaer a cero lo suficientemente r´apido para
                          anular el comportamiento creciente del t´ermino e ry  dentro de la integral.
                          En este ejemplo la cola de la distribuci´on Burr decae a cero en la forma
                          y  cα  que es insuficiente para hacer que la integral sea finita.

                          Una distribuci´on con cola ligera asigna probabilidades muy peque˜nas a los
                          valores grandes de la variable aleatoria. Esto puede no ser muy conveniente
                          para modelar algunos riesgos, pues de esa manera se est´a subestimando la
                          posibilidad de registrar grandes montos en las reclamaciones. A continuaci´on
                          mencionamos algunos ejemplos de distribuciones con cola ligera y pesada.
                          Ejemplo 8.6 (Distribuciones con cola ligera) Las siguientes distribu-
                          ciones tienen como soporte el intervalo 0,   ytienen funci´on generadora
                          de momentos.
                             a) Distribuci´on exp α ,par´ametro α  0.

                                F y    e  αy ,  y  0.
                             b) Distribuci´on gama γ, α ,par´ametros γ  0, α  0.

                                        αy  γ 1    αy
                                f y            α e   ,  y   0.
                                         Γ γ
                             c) Distribuci´on Weibull r, α ,par´ametros α  0, r  1.
                                F y    e  αy  r ,  y  0.

                             d) Distribuci´on normal truncada (valor absoluto de N 0, 1 ).
                                F y    2 1   Φ y ,   y   0.

                          Ejemplo 8.7 (Distribuciones con cola pesada) Las siguientes distribu-
                          ciones tienen como soporte el intervalo 0,   ynoposeen funci´on genera-
                          dora de momentos.

                                                          2
                             a) Distribuci´on lognormal µ, σ ,par´ametros µ  R, σ 2  0.
                                               ln y  µ
                                F y    1   Φ            ,  y   0.
                                                  σ
                             b) Distribuci´on Pareto a, b ,par´ametros a  0, b  0.
                                                a
                                           b
                                F y              ,  y   0.
                                         b   y
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