Búsqueda

Calificación y predicción del retiro temprano usando técnicas de machine learning : aplicación a los planes privados de pensiones

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
  <record>
    <leader>00000cab a2200000   4500</leader>
    <controlfield tag="001">MAP20200000433</controlfield>
    <controlfield tag="003">MAP</controlfield>
    <controlfield tag="005">20220911191147.0</controlfield>
    <controlfield tag="008">200114e20191111esp|||p      |0|||b|spa d</controlfield>
    <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">MAP</subfield>
      <subfield code="b">spa</subfield>
      <subfield code="d">MAP</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">40</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="100" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20190000178</subfield>
      <subfield code="a">Rocha Salazara, José de Jesús</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
      <subfield code="a">Calificación y predicción del retiro temprano usando técnicas de machine learning</subfield>
      <subfield code="b">: aplicación a los planes privados de pensiones</subfield>
      <subfield code="c">Jose de Jesus Rocha Salazar, María del Carmen Boado-Penas</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">Las técnicas de inteligencia artificial se han vuelto muy populares en las organizaciones públicas y privadas debido a que permiten un proceso de toma de decisiones más preciso. Las compañías de seguros privadas se han aventurado en este campo mediante la implementación de algoritmos que permiten una mejor comprensión de los datos disponibles. El conocimiento de las decisiones de jubilación permite a las compañías de seguros detectar el retiro temprano en un momento dado para tener una provisión presupuestaria adecuada. En este documento, los algoritmos de aprendizaje automático y datos de planes de pensiones privados se utilizan para predecir si una persona se jubila antes o después de los 65 años en función de características individuales y factores macroeconómicos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080552114</subfield>
      <subfield code="a">Pensiones</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080592455</subfield>
      <subfield code="a">Planes de pensiones</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20170005476</subfield>
      <subfield code="a">Machine learning</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080611200</subfield>
      <subfield code="a">Inteligencia artificial</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20100052259</subfield>
      <subfield code="a">Boado-Penas, María del Carmen</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="773" ind1="0" ind2=" ">
      <subfield code="w">MAP20070000012</subfield>
      <subfield code="t">Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional</subfield>
      <subfield code="d">Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-</subfield>
      <subfield code="g">11/11/2019 Número 25 -  Epoca 4ª, Año 2019 , p. 119-145</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="q">application/pdf</subfield>
      <subfield code="w">1104309</subfield>
      <subfield code="y">Recurso electrónico / Electronic resource</subfield>
    </datafield>
  </record>
</collection>