MAP20220028950Gutiérrez Meléndez, GonzaloComparativa de los modelos GLM y GBM para la tarificación de una cartera de autos / Gonzalo Guitierrez Meléndez. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2022172 p.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 2021-2022Sumario: El sector asegurador se encuentra en una constante evolución en todos los ámbitos gracias especialmente a los avances tecnológicos. En la rama de la tarificación, la búsqueda constante de una mejor modelización del riesgo ha generado la creación y uso de distintos algoritmos para capturar de la manera más eficiente y exacta el riesgo de los clientes. En este estudio, se lleva a cabo la comparativa entre el método clásico de modelización lineal generalizado frente a la nueva corriente de modelos basados en Machine Learning llamados Gradient Boosting. Los resultados obtenidos muestran una mayor capacidad predictiva para el método más novedoso y una mayor granularidad para ajustar las primas de los asegurados. Ambos métodos son válidos de cara al estudio académico, y observando los resultados, todo parece indicar que es el momento de iniciar el cambio utilizando con mayor asiduidad los nuevos modelos de Machine Learning. También se lleva a cabo un análisis de negocio comparando una metodología de mutualización frente a una segmentación en los precios con el fin de mantener la cartera sana económicamente1. Seguro de automóviles. 2. Tarificación. 3. Modelización. 4. Modelos GLM. 5. Modelos GBM. 6. Machine learning. 7. Métodos analíticos. 8. Trabajos de investigación. 9. España. I. Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel. II. Simón del Potro, Jesús Ramón. III. Universidad Carlos III de Madrid. IV. Trabajos Fin de Master. V. Título.
