Centro de Documentacion de Fundación MAPFRE - Análisis de técnicas avanzadas de pricing actuarial en una cartera de autos : integración de variables telemáticas a modelos clásicos

Publicación: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2023Descripción física: 166 p.Notas: 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 2022-2023Sumario: La era del big data viene a cambiar las metodologías que se vienen aplicando en la tarificación de los seguros de autos. No solo en la modelización y cálculo de las primas, sino en la manera de trabajar y en las competencias que el mercado requiere de los actuarios. La inclusión de avanzadas metodologías de modelización estadística mediante técnicas de machine learning ya es un hecho y a esto se le une la aparición de la telemática mediante nuevos tipos de seguros como el caso de los seguros basados en el uso (UBI, por sus siglas en inglés). Por ello, a partir de factores de riesgo tradicionales, se van a utilizar métodos de modelaje avanzados junto a técnicas de machine learning para luego adaptarlo a los modelos lineales generalizados que son los estándares en la industria. Después, se va a realizar un análisis del valor añadido que pueden aportar las variables telemáticas en el ajuste y la predicción frente al uso de factores clásicos a través de modelos Gradient Boosting Machine, así como el impacto que pueden tener en la mejora de los hábitos de conducción y el uso de los automóviles a partir de las primas.Materia / lugar / evento: Seguro de automóviles Tarificación Modelos actuariales Inteligencia artificial Telemática Gestión de carteras Productos de seguros Machine learning Trabajos de investigación Otros autores: Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
Simón del Potro, Jesús Ramón
Universidad Carlos III de Madrid
Serie secundaria: Trabajos Fin de Master Otras clasificaciones: 6

Derechos: La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 4.0 International (CC BY NC 4.0)"