Georreferenciación de la tasa de robo en seguros de hogar mediante los aplicativos de Python y Carto

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      <subfield code="a">Georreferenciación de la tasa de robo en seguros de hogar mediante los aplicativos de Python y Carto</subfield>
      <subfield code="c">Mª Elena Fernández Boza</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 y Jesús Ramón Simón del Potro. Curso 2018-2019</subfield>
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      <subfield code="a">En este trabajo de fin de máster, se trata de explicar las posibles causas en las variaciones de la tasa de robos en viviendas, siendo una de las partes fundamentales para el cálculo de la tarifa en seguros  de hogar, en concreto, para la cobertura de robo.  En el presente documento, se utilizan técnicas de modelización estadística-actuarial, como lo son los modelos clásicos GLM (Generalized Linear Models) asociados a técnicas de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) que permiten localizar las zonas analizadas que presenta un mayor o menor índice de criminalidad para este tipo de delitos en función de las variables añadidas a las modelos. En resumen, esta Tesis contiene una  combinación de las técnicas tradicionales con las nuevas tecnologías aplicables al sector asegurador, sirviendo de base en futuras investigaciones</subfield>
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