LDR | | | 00000cab a2200000 4500 |
001 | | | MAP20200000433 |
003 | | | MAP |
005 | | | 20220911191147.0 |
008 | | | 200114e20191111esp|||p |0|||b|spa d |
040 | | | $aMAP$bspa$dMAP |
084 | | | $a40 |
100 | | | $0MAPA20190000178$aRocha Salazara, José de Jesús |
245 | 1 | 0 | $aCalificación y predicción del retiro temprano usando técnicas de machine learning$b: aplicación a los planes privados de pensiones$cJose de Jesus Rocha Salazar, María del Carmen Boado-Penas |
520 | | | $aLas técnicas de inteligencia artificial se han vuelto muy populares en las organizaciones públicas y privadas debido a que permiten un proceso de toma de decisiones más preciso. Las compañías de seguros privadas se han aventurado en este campo mediante la implementación de algoritmos que permiten una mejor comprensión de los datos disponibles. El conocimiento de las decisiones de jubilación permite a las compañías de seguros detectar el retiro temprano en un momento dado para tener una provisión presupuestaria adecuada. En este documento, los algoritmos de aprendizaje automático y datos de planes de pensiones privados se utilizan para predecir si una persona se jubila antes o después de los 65 años en función de características individuales y factores macroeconómicos |
650 | | 4 | $0MAPA20080552114$aPensiones |
650 | | 4 | $0MAPA20080592455$aPlanes de pensiones |
650 | | 4 | $0MAPA20170005476$aMachine learning |
650 | | 4 | $0MAPA20080611200$aInteligencia artificial |
700 | 1 | | $0MAPA20100052259$aBoado-Penas, María del Carmen |
773 | 0 | | $wMAP20070000012$tAnales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional$dMadrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-$g11/11/2019 Número 25 - Epoca 4ª, Año 2019 , p. 119-145 |
856 | | | $qapplication/pdf$w1104309$yRecurso electrónico / Electronic resource |