Análisis de técnicas avanzadas de pricing actuarial en una cartera de autos : integración de variables telemáticas a modelos clásicos
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<rdf:Description>
<dc:creator>Bueno Roda, Miguel</dc:creator>
<dc:creator>Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel</dc:creator>
<dc:creator>Simón del Potro, Jesús Ramón</dc:creator>
<dc:creator>Universidad Carlos III de Madrid</dc:creator>
<dc:date>2023</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">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 2022-2023</dc:description>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: La era del big data viene a cambiar las metodologías que se vienen aplicando en la tarificación de los seguros de autos. No solo en la modelización y cálculo de las primas, sino en la manera de trabajar y en las competencias que el mercado requiere de los actuarios. La inclusión de avanzadas metodologías de modelización estadística mediante técnicas de machine learning ya es un hecho y a esto se le une la aparición de la telemática mediante nuevos tipos de seguros como el caso de los seguros basados en el uso (UBI, por sus siglas en inglés). Por ello, a partir de factores de riesgo tradicionales, se van a utilizar métodos de modelaje avanzados junto a técnicas de machine learning para luego adaptarlo a los modelos lineales generalizados que son los estándares en la industria. Después, se va a realizar un análisis del valor añadido que pueden aportar las variables telemáticas en el ajuste y la predicción frente al uso de factores clásicos a través de modelos Gradient Boosting Machine, así como el impacto que pueden tener en la mejora de los hábitos de conducción y el uso de los automóviles a partir de las primas.</dc:description>
<dc:format xml:lang="en">application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>https://documentacion.fundacionmapfre.org/documentacion/publico/es/bib/185242.do</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:publisher>Universidad Carlos III de Madrid</dc:publisher>
<dc:rights xml:lang="es">CC BY NC 4.0 - https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Seguro de automóviles</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Tarificación</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Modelos actuariales</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Telemática</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Gestión de carteras</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Productos de seguros</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Trabajos de investigación</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Libros</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Análisis de técnicas avanzadas de pricing actuarial en una cartera de autos : integración de variables telemáticas a modelos clásicos</dc:title>
<dc:format xml:lang="es">166 p.</dc:format>
<dc:relation xml:lang="es">Trabajos Fin de Master</dc:relation>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>