Análisis de cancelación anticipada en seguros de salud y vehiculares privados desde la post-venta en un broker de Lima (2020–2024)

Abstract

El presente trabajo tuvo como objetivo analizar los factores que influyen en la cancelación anticipada de seguros de salud y vehiculares privados en Lima Metropolitana durante el periodo 2020–2024, desde una perspectiva económica y comercial, utilizando información empírica proveniente de un broker de seguros. El estudio adoptó un diseño no experimental, de tipo aplicado y alcance descriptivo–explicativo, con un enfoque cuantitativo. La población estuvo conformada por el total de pólizas gestionadas por el broker durante el periodo de análisis, mientras que la muestra efectiva consideró 896 registros. La información fue obtenida mediante revisión documental del sistema Previnet y procesada a través de técnicas de estadística descriptiva y regresión logística binaria con un enfoque explicativo, priorizando la coherencia económica y la reducción de la devianza del modelo. Los resultados descriptivos muestran que las pólizas de salud concentran el 58.1 % de las cancelaciones, frente al 41.9 % de las pólizas vehiculares, y que los motivos económicos representan el 63.0 % de las anulaciones totales. Desde el análisis econométrico, no se identificaron predictores individuales robustos asociados al precio, comisiones o variables territoriales. No obstante, el análisis de devianza reveló que el inicio de vigencia es el único factor con aporte explicativo consistente en ambos ramos (p < 0.001), reflejando un efecto temporal o de cohorte. Los modelos presentan capacidades discriminantes aceptables como referencia, con AUC de 0.711 para pólizas vehiculares y 0.661 para pólizas de salud. Se concluye que la cancelación anticipada responde principalmente a factores temporales y contextuales más que a variables económicas directas, lo que implica la necesidad de estrategias de gestión orientadas al seguimiento por periodos de emisión y al análisis estructural del portafolio.This study aimed to analyze the factors influencing the early cancellation of private health and vehicle insurance policies in Metropolitan Lima during the period 2020–2024, from an economic and commercial perspective, using empirical information provided by an insurance broker. The research employed an applied, non-experimental, descriptive–explanatory design with a quantitative approach. The population comprised all insurance policies managed by the broker during the study period, while the effective sample included 896 records. Data were collected through documentary review of the Previnet system and analyzed using descriptive statistics and binary logistic regression with an explanatory focus, prioritizing economic coherence and model deviance reduction over predictive performance. Descriptive results indicate that health insurance accounts for 58.1% of cancellations, compared to 41.9% for vehicle insurance and economic reasons represent 63.0% of total cancellations. Econometric results show that price variables, commissions, and territorial characteristics do not exert a statistically robust influence on early cancellation. However, deviance analysis identifies the policy start year as the only variable with consistent explanatory contribution in both insurance lines (p < 0.001), reflecting a temporal or cohort effect. The models display acceptable discriminatory capacity for reference purposes, with AUC values of 0.711 for vehicle policies and 0.661 for health policies. It is concluded that early cancellation is mainly driven by temporal and contextual factors rather than direct economic variables, highlighting the importance of portfolio management strategies focused on issuance periods and structural risk assessment.