Predicción de la reserva total de siniestros de un seguro de no vida mediante modelos estocásticos versus algoritmos de machine learning

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      <subfield code="a">Predicción de la reserva total de siniestros de un seguro de no vida mediante modelos estocásticos versus algoritmos de machine learning</subfield>
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      <subfield code="a">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</subfield>
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      <subfield code="a">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</subfield>
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