Tarificación analítica avanzada para cálculo de escenarios post COVID19 en los seguros de automóviles
Objetos digitales
| Tag | 1 | 2 | Valor |
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| 245 | 1 | 0 | $aTarificación analítica avanzada para cálculo de escenarios post COVID19 en los seguros de automóviles$cXenxo Vidal-Llana, Montserrat Guillen |
| 520 | $aLa reducción de la movilidad durante la pandemia COVID19 ha supuesto una disminución de la siniestralidad en el seguro de automóviles. Las entidades necesitarán realizar escenarios de tarificación para posibles cambios en los hábitos de transporte, usando los datos del ejercicio 2020. Mostramos cómo utilizar métodos de Machine Learning (árboles de decisión y gradient boosting) para evaluar dichos escenarios y proponemos una estrategia para corregir las circunstancias de exposición al riesgo que se han dado durante la pandemia. Se concluye que es posible utilizar la información existente durante el periodo de confinamiento siempre que se puedan identificar y corregir los cambios en las carteras, viendo si el impacto es homogéneo por grupos de riesgo. | ||
| 650 | 4 | $0MAPA20080603779$aSeguro de automóviles | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080563448$aModelización | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080591953$aMétodos actuariales | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080542214$aRatios | |
| 650 | 4 | $0MAPA20170005476$aMachine learning | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080570651$aSiniestralidad | |
| 700 | 1 | $0MAPA20080244637$aGuillén, Montserrat | |
| 773 | 0 | $wMAP20070000012$tAnales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional$dMadrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-$g01/12/2020 Número 26 - Epoca 4ª, Año 2020 , p. 157-179 | |
| 856 | $qapplication/pdf$w1109298$yRecurso electrónico / Electronic resource |