Un enfoque integral a través de la regresión robusta y modelos gráficos de Markov gaussianos/mixtos en el ejemplo de accidentes de transporte marítimo: evidencia de una empresa naviera cotizada en la NYSE
Autores: Zampeta, Vicky; Chondrokoukis, Gregory
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un enfoque integral a través de la regresión robusta y modelos gráficos de Markov gaussianos/mixtos en el ejemplo de accidentes de transporte marítimo: evidencia de una empresa naviera cotizada en la NYSE
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Determinar
Accidentes de transporte marítimo
Factores internos
Regresión robusta
Modelos gráficos de Gaussian/marcov mixto
Empleados
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo principal de este artículo es determinar los factores internos de los accidentes de transporte marítimo utilizando un enfoque integral a través de regresión robusta y modelos gráficos de Markov gaussiano/mixto. A nivel global, esto podría ser un fuerte incentivo para que los empleados negocien una mayor compensación y para que las compañías de seguros impongan primas más altas para cubrir el riesgo de este tipo de accidentes. El artículo utiliza un conjunto de datos que consiste en 166 casos reales (lesiones humanas) en el período 2014-2022 en diferentes barcos propiedad de una empresa naviera indexada en la Bolsa de Nueva York. Los resultados del estudio respaldan las hipótesis establecidas en el artículo, conectando los factores internos con las lesiones de cualquier tipo. La implementación práctica del estudio radica en su capacidad para ser utilizado por los responsables de políticas en el transporte marítimo para compensar a los empleados según el riesgo de su trabajo a bordo y, al mismo tiempo, calcular las primas de seguros de manera más precisa. La originalidad de la investigación radica en el hecho de que este es un estudio único en el transporte marítimo relacionado con accidentes humanos y no con pérdidas de barcos o carga. La idea surgió de los resultados de otro estudio realizado sobre un análisis bibliométrico de los factores relacionados con los accidentes de transporte marítimo. Los hallazgos del estudio actual pueden proporcionar valiosos conocimientos a las partes interesadas y a los planificadores de transporte marítimo en la formulación de políticas efectivas para mejores paquetes salariales y primas de seguros.
Descripción
El objetivo principal de este artículo es determinar los factores internos de los accidentes de transporte marítimo utilizando un enfoque integral a través de regresión robusta y modelos gráficos de Markov gaussiano/mixto. A nivel global, esto podría ser un fuerte incentivo para que los empleados negocien una mayor compensación y para que las compañías de seguros impongan primas más altas para cubrir el riesgo de este tipo de accidentes. El artículo utiliza un conjunto de datos que consiste en 166 casos reales (lesiones humanas) en el período 2014-2022 en diferentes barcos propiedad de una empresa naviera indexada en la Bolsa de Nueva York. Los resultados del estudio respaldan las hipótesis establecidas en el artículo, conectando los factores internos con las lesiones de cualquier tipo. La implementación práctica del estudio radica en su capacidad para ser utilizado por los responsables de políticas en el transporte marítimo para compensar a los empleados según el riesgo de su trabajo a bordo y, al mismo tiempo, calcular las primas de seguros de manera más precisa. La originalidad de la investigación radica en el hecho de que este es un estudio único en el transporte marítimo relacionado con accidentes humanos y no con pérdidas de barcos o carga. La idea surgió de los resultados de otro estudio realizado sobre un análisis bibliométrico de los factores relacionados con los accidentes de transporte marítimo. Los hallazgos del estudio actual pueden proporcionar valiosos conocimientos a las partes interesadas y a los planificadores de transporte marítimo en la formulación de políticas efectivas para mejores paquetes salariales y primas de seguros.