Centro de Documentacion de Fundación MAPFRE - Predicción de la reserva total de siniestros de un seguro de no vida mediante modelos estocásticos versus algoritmos de machine learning

MAP20220029155

Predicción de la reserva total de siniestros de un seguro de no vida mediante modelos estocásticos versus algoritmos de machine learning / Yesenia Canessa Poma. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2022

82 p.

Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2021-2022

Sumario: Este trabajo tiene como objetivo la comparación de las estimaciones de la reserva total de siniestros, incluyendo la reserva de siniestros pendientes de liquidación y de pago, y la reserva IBNR, obtenidas mediante la aplicación de los algoritmos de machine learning más utilizados actualmente como el Modelo lineal generalizado GLM, k-Vecinos más cercanos kNN, Bosque aleatorio, Gradient boosting machine GBM y Extreme gradient boosting - XGB y dos de las metodologías estocásticas más clásicas basadas en Chain-Ladder, Mack con distribución libre y Bootstrap

1. Reservas técnicas para siniestros . 2. Seguros no vida . 3. Modelo estocástico . 4. Modelos actuariales . 5. Machine learning . 6. Algoritmos . 7. Trabajos de investigación . I. Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel . II. Simón del Potro, Jesús Ramón . III. Universidad Carlos III de Madrid . IV. Trabajos Fin de Master . V. Título.