MAP20160002621Lozano Murcia, CatalinaModelo de predicción de daños, una aplicación de redes neuronales artificiales a riesgos en seguro de naranja / Catalina Lozano Murcia. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2015Trabajo Fin 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 2014-2015Sumario: En el marco de las necesidades actuales en el mundo de los seguros y las finanzas, donde el tratamiento de grandes bases de datos y la generación de modelos que rompan con los esquemas y los limitantes tradicionales para el entendimiento y gestión de riesgos, la autora de la investigación pretende establecer un modelo que permita valorar los daños a causa de los riesgos de viento y helada en la Ribera del Júcar para el seguro de cultivo de naranja, realizando un pequeño acercamiento a los modelos de redes neuronales artificiales aplicadas a riesgos en el sector asegurador agrícola, con el fin de generar un modelo alternativo de estimación de daños por póliza que sirva como base de estimación de las pérdidas esperadas agregadas y generación de tarifas por cada póliza, empleando solamente las información histórica del producto que se desea evaluar1. Matemática del seguro. 2. Seguros agrarios. 3. Valoración de daños. 4. Riesgos meteorológicos. 5. Cultivos frutales. 6. Modelos predictivos. 7. Redes neuronales artificiales. 8. Métodos de estimación objetiva. 9. Tarificación. I. Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel. II. Simón del Potro, Jesús Ramón. III. Universidad Carlos III de Madrid. IV. Trabajos Fin de Master. V. Título.
