Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles

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<dc:creator>Guillén, Montserrat</dc:creator>
<dc:creator>Pesantez-Narvaez, Jessica</dc:creator>
<dc:date>2018-11-30</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: La información histórica de los asegurados constituye un entorno idóneo para el desarrollo de los algoritmos machine learning, cuya finalidad es extraer conocimiento a partir de bases de datos. En este artículo exploramos diversas aproximaciones a la predicción de la siniestralidad y las primas del ramo del automóvil, comparando su implementación en una muestra real, dividida aleatoriamente en muestras de entrenamiento y test. Proponemos medidas para ayudar en la valoración de los métodos y su implicación práctica para la predicción de eventos pocos frecuentes y el cálculo de primas. La principal conclusión es que la dispersión de precios, y concretamente la diferencia entre la prima pura máxima y mínima, puede llegar a ser muy diferente según el método predictivo utilizado</dc:description>
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<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Seguro de automóviles</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Modelos predictivos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Análisis de datos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Siniestralidad</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Primas de seguros</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Digitalización</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Evolución del seguro</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-. - 30/11/2018 Número 24 -  Epoca 4ª, Año 2018 , p. 123-147</dc:relation>
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