Centro de Documentacion de Fundación MAPFRE - Uso de datos sintéticos provenientes de redes neuronales para la mejora de la modelización de la severidad de eventos infrecuentes

MAP20200033875

Uso de datos sintéticos provenientes de redes neuronales para la mejora de la modelización de la severidad de eventos infrecuentes / Luis Adrián Valdivia Ameller. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2020

Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Curso 2018-2020

Sumario: El presente trabajo explora dos técnicas de modelización de la severidad de eventos infrecuentes, proponiendo como una de ellas la teoría de Valores Extremos (EVT) y por otro lado las redes generativas adversarias (GAN), propias del campo del machine learning. La composición de este documento comprende cinco apartados. En el primero se explora desde una perspectiva literaria las referidas metodologías en lo relacionado a sus características, aplicaciones y limitaciones. En el segundo se examina la metodología cualitativa que subyace detrás de ambas técnicas de modelización. En la tercera parte se cuenta con una descripción de los datos. El apartado cuatro contiene los resultados y, finalmente, en el apartado cinco se encuentran las conclusiones y recomendaciones

1. Redes neuronales artificiales . 2. Modelos predictivos . 3. Valoración de riesgos . 4. Machine learning . 5. Teoría del valor extremo . I. Universidad Carlos III de Madrid . II. Trabajos Fin de Master . III. Título.