dc.contributor.author
Rius Carretero, David
dc.contributor.author
Torra Porras, Salvador
dc.date.issued
2023-01-16T10:42:34Z
dc.date.issued
2023-01-16T10:42:34Z
dc.date.issued
2022-11-22
dc.date.issued
2023-01-16T10:42:35Z
dc.identifier
https://hdl.handle.net/2445/192241
dc.description.abstract
En este trabajo se ha realizado una breve introducción sobre la metodología Regresión de Proceso Gaussiano (GPR) y dos aplicaciones en el ámbito Actuarial. Por un lado, se ha realizado un ejercicio de interpolación sobre las tablas de mortalidad PASEM Unisex 2020, concluyendo que el GPR es una excelente herramienta de interpolación, y que nos permite una tarificación más ajustada en el ramo de Vida. Por otro lado, se ha integrado el GPR como medida de predicción de provisiones en los ramos de No-Vida, obteniendo unos resultados prometedores. Por último, se concluye que un GPR puede ser un instrumento útil, siempre y cuando, se realice una buena selección del Kernel y un correcto período de entrenamiento del modelo.
dc.format
application/pdf
dc.publisher
Instituto de Actuarios Españoles
dc.relation
Reproducció del document publicat a: https://www.actuarios.org/anales2022_3/
dc.relation
Anales del Instituto de Actuarios Españoles, 2022, vol. 28, p. 67-100
dc.rights
(c) Instituto de Actuarios Españoles, 2022
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source
Articles publicats en revistes (Econometria, Estadística i Economia Aplicada)
dc.subject
Aplicacions de Gauss
dc.subject
Estadística bayesiana
dc.subject
Anàlisi multivariable
dc.subject
Estadística no paramètrica
dc.subject
Bayesian statistical decision
dc.subject
Multivariate analysis
dc.subject
Nonparametric statistics
dc.title
Aplicaciones actuariales mediante Gaussian Process Regression: Vida y No Vida
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion