Modelos de predicción del coste del siniestro en seguros de salud

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<dc:creator>Gil de Gómez Jiménez, Pablo </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>2020</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 y Jesús Ramón Simón del Potro. Curso 2018-2020</dc:description>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: Los datos siempre han estado en el núcleo de las compañías de seguros. En las últimas décadas, la disrupción de la Inteligencia Artificial coloca a las técnicas de manejo de datos en el centro de una profunda revolución. Este trabajo profundiza en el uso de técnicas de Machine Learning en los estudios de severidad de siniestros del ramo de salud, exponiendo su base teórica, funcionamiento y comparando su desempeño en un caso práctico real. La principal conclusión es que los algoritmos avanzados de Machine Learning arrojan mejoras increíbles con respecto a los métodos tradicionales de regresión</dc:description>
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<dc:language>spa</dc:language>
<dc:publisher>Universidad Carlos III de Madrid</dc:publisher>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Seguro de salud</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Modelos predictivos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Gestión de siniestros</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Books</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Modelos de predicción del coste del siniestro en seguros de salud</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">Trabajos Fin de Master</dc:relation>
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