Modelo de predicción de daños, una aplicación de redes neuronales artificiales a riesgos en seguro de naranja
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<subfield code="a">Modelo de predicción de daños, una aplicación de redes neuronales artificiales a riesgos en seguro de naranja</subfield>
<subfield code="c">Catalina Lozano Murcia</subfield>
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<subfield code="a">Trabajo 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 2014-2015</subfield>
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<subfield code="a">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 evaluar</subfield>
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<subfield code="a">Matemática del seguro</subfield>
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