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Optimización matemática a partir de algoritmos híbridos : una aplicación en la tarificación del seguro de automóviles

 
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<abstract displayLabel="Summary">En los últimos años ha surgido con fuerza el uso de modelos predictivos de Inteligencia Artificial en todos los sectores. El ámbito actuarial no es una excepción. En la tarificación de primas algunas entidades se están planteando sustituir los métodos tradicionales de tarificación por estos nuevos algoritmos que ofrecen, con frecuencia, mayor capacidad predictiva. En este trabajo se discuten y evalúan las ventajas de cada enfoque y se propone usar una combinación de ambas técnicas en lo que se define como modelos híbridos, que combinan los métodos clásicos (GLM) con modelos de Inteligencia Artificial, para mejorar las predicciones sin perder la capacidad explicativa necesaria en una actividad regulada como es la aseguradora. Asimismo, se ha desarrollado un algoritmo de optimización matemática que maximiza el margen esperado individual, de cada póliza, y que modela no sólo el coste del riesgo, sino también el comportamiento del tomador frente a la prima ofrecida. El trabajo se acompaña con una aplicación práctica de los modelos a una cartera de pólizas del seguro de automóviles, desarrollada íntegramente en la estructura de aplicaciones web R Shiny.</abstract>
<note type="statement of responsibility">Juan Sánchez Campillo</note>
<note>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, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2020-2021</note>
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