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Exploración de Modelos para Determinar el Incurrido en Seguros de Autos
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Exploración de Modelos para Determinar el Incurrido en Seguros de Autos


Posada Aguilar, Camilo Esteban

Lozano Murcia, Catalina

Trabajo de grado - Maestría

2022

Maestría en Ciencias Actuariales

AlgoritmosBuscar en Repositorio UMECIT
Reserva de Siniestros AvisadosBuscar en Repositorio UMECIT
Seguros de AutosBuscar en Repositorio UMECIT
Car insuranceBuscar en Repositorio UMECIT
AlgoritmosBuscar en Repositorio UMECIT
AlgorithmsBuscar en Repositorio UMECIT
Reserva de Siniestros AvisadosBuscar en Repositorio UMECIT
Claims Reported ReserveBuscar en Repositorio UMECIT
Seguros de AutosBuscar en Repositorio UMECIT
Car insuranceBuscar en Repositorio UMECIT

En los seguros generales es particularmente complicado hallar la forma de pronosticar el incurrido del ramo de autos en los amparos de pérdida y hurto parcial. Pronosticar esta cifra es vital para la compañía puesto que se lograría entender el comportamiento del negocio a través de las reservas, la siniestralidad, el índice combinado y la tarifación en caso de que el portafolio sea muy pequeño para realizar un GLM. El propósito de este trabajo es proveer una metodología para pronosticar el incurrido, de tal forma que la reserva de siniestros avisados esté mucho más alineada con el valor de las autopartes en el mercado. Para ello se propone entrenar algoritmos de series de tiempo cuyo output sea un índice de precios de las piezas creado a partir del portafolio de la compañía y su input sean índices económicos y de desempeño del país.
 
In Property and Casualty Insurance is particularly tough to find a way to forecast the reported losses from the car’s insurance coverages of partial and thief loss. Forecast this figure is key for the company, because the business understanding will increase through the reserves, loss ratio, combined ratio and the pricing component if the company has a small portfolio to perform a GLM. The main purpose of the work is provide a methodology for forecasting the reported losses, in such a way that the case reserve will be in line with the auto part’s market. These algorithms were trained from time series whose output is a price index from cars part’s market created through the company’s portfolio and whose outputs would be economic and country’s performance indexes.
 

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2085

  • JB - Trabajos de Grado Maestría en Ciencias Actuariales [8]

Descripción: Posada Aguilar, Camilo Esteban-2022.pdf
Título: Posada Aguilar, Camilo Esteban-2022.pdf
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