Cálculo de reservas con técnicas de Machine Learning
Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2024-2025, Tutor: Eva Boj ; Mª Teresa Costa
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | Dissertação de mestrado |
| Data de publicação: | 2025 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Barcelona |
| Repositório: | Dipòsit Digital de la UB |
| OAI Identifier: | oai:diposit.ub.edu:2445/225286 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/2445/225286 |
| Nível de acesso: | Acesso aberto |
| Palavra-chave: | Aprenentatge automàtic Assegurances Matemàtica actuarial Treballs de fi de màster Machine learning Insurance Actuarial mathematics Master's thesis |
| _version_ | 1878734187735810048 |
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| author | López Ozcoz, Patricia |
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| collection | Dipòsit Digital de la UB |
| description | Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2024-2025, Tutor: Eva Boj ; Mª Teresa Costa |
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| institution | Universidad de Barcelona |
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| spelling | Cálculo de reservas con técnicas de Machine Learning López Ozcoz, Patricia Aprenentatge automàtic Assegurances Matemàtica actuarial Treballs de fi de màster Machine learning Insurance Actuarial mathematics Master's thesis Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2024-2025, Tutor: Eva Boj ; Mª Teresa Costa Este trabajo tiene como objetivo analizar y comparar distintas metodologías, centrándonos en las técnicas de Machine Learning, para estimar reservas de siniestros. Para ello, se implementan y evalúan varios modelos de Machine Learning, utilizando una base de datos representativa del sector asegurador. A lo largo del estudio, se realiza un exhaustivo preprocesamiento y validación para garantizar la robustez de los resultados. Las predicciones obtenidas se evalúan mediante métricas específicas, permitiendo identificar el modelo con mejor capacidad predictiva. Paralelamente, se calculan las reservas utilizando métodos tradicionales. Finalmente, se lleva a cabo una comparación entre ambos enfoques. https://hdl.handle.net/2445/225286 |
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