Tarificación analítica avanzada para cálculo de escenarios post COVID19 en los seguros de automóviles

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<dc:creator>Vidal-Llana, Xenxo </dc:creator>
<dc:creator>Guillén, Montserrat</dc:creator>
<dc:date>2020-12-01</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: La reducción de la movilidad durante la pandemia COVID19 ha supuesto una disminución de la siniestralidad en el seguro de automóviles. Las entidades necesitarán realizar escenarios de tarificación para posibles cambios en los hábitos de transporte, usando los datos del ejercicio 2020. Mostramos cómo utilizar métodos de Machine Learning (árboles de decisión y gradient boosting) para evaluar dichos escenarios y proponemos una estrategia para corregir las circunstancias de exposición al riesgo que se han dado durante la pandemia. Se concluye que es posible utilizar la información existente durante el periodo de confinamiento siempre que se puedan identificar y corregir los cambios en las carteras, viendo si el impacto es homogéneo por grupos de riesgo.</dc:description>
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<dc:identifier>https://documentacion.fundacionmapfre.org/documentacion/publico/es/bib/174211.do</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Seguro de automóviles</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Modelización</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Métodos actuariales</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Ratios</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Siniestralidad</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Tarificación analítica avanzada para cálculo de escenarios post COVID19 en los seguros de automóviles</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-. - 01/12/2020 Número 26 -  Epoca 4ª, Año 2020 , p. 157-179</dc:relation>
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