Análisis de frecuencia en tarificacion de Seguros Bolívar

Este trabajo de grado fue hecho mientras realizaba pasantías en la empresa Seguros Bolívar, una entidad líder en el sector asegurador que forma parte del conglomerado empresarial llamado Grupo Bolívar. Durante mi estadía en Seguros Bolívar, tuve la oportunidad de sumergirme en el área de seguros pat...

Full description

Autores:
Diaz Silva, Michael Sebastian
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/91781
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/91781
Palabra clave:
Modelo predictivo
Analisis de frecuencia
Seguros
Riesgo
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Frecuencias -- Análisis
Matemáticas -- Modelos predictivos
Predictive model
Frequency analysis
Insurance
Risk
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description Este trabajo de grado fue hecho mientras realizaba pasantías en la empresa Seguros Bolívar, una entidad líder en el sector asegurador que forma parte del conglomerado empresarial llamado Grupo Bolívar. Durante mi estadía en Seguros Bolívar, tuve la oportunidad de sumergirme en el área de seguros patrimoniales, donde pude adquirir un profundo conocimiento sobre el funcionamiento y las necesidades del sector de seguros no vida, con un enfoque particular en los seguros de hogar. El objetivo principal de este trabajo de grado es desarrollar un modelo predictivo para los seguros de vivienda. En un contexto empresarial cada vez más orientado hacia el análisis de datos y la toma de decisiones basada en evidencia, la capacidad de prever eventos o tendencias se ha vuelto fundamental. Este modelo se diseñará para predecir el conteo de reclamaciones de una póliza dada, teniendo en cuenta una variedad de factores como el tipo de vivienda, el costo del inmueble, entre otros. Al prever con mayor precisión las reclamaciones, la aseguradora puede optimizar sus procesos de tarificación, ofreciendo así una cobertura más personalizada y competitiva a sus asegurados. Además, este modelo contribuye a la gestión proactiva de riesgos, permitiendo a la empresa anticiparse a posibles eventos adversos y tomar medidas preventivas para mitigar su impacto. En resumen, este trabajo no solo representa un esfuerzo académico, sino también una contribución tangible al sector asegurador, facilitando la toma de decisiones informadas y mejorando la calidad de los servicios ofrecidos por Seguros Bolívar.
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Este modelo se diseñará para predecir el conteo de reclamaciones de una póliza dada, teniendo en cuenta una variedad de factores como el tipo de vivienda, el costo del inmueble, entre otros. Al prever con mayor precisión las reclamaciones, la aseguradora puede optimizar sus procesos de tarificación, ofreciendo así una cobertura más personalizada y competitiva a sus asegurados. Además, este modelo contribuye a la gestión proactiva de riesgos, permitiendo a la empresa anticiparse a posibles eventos adversos y tomar medidas preventivas para mitigar su impacto. En resumen, este trabajo no solo representa un esfuerzo académico, sino también una contribución tangible al sector asegurador, facilitando la toma de decisiones informadas y mejorando la calidad de los servicios ofrecidos por Seguros Bolívar.This thesis was done while doing an internship at Seguros Bolívar, a leading entity in the insurance sector that is part of the business conglomerate called Grupo Bolívar. During my time at Seguros Bolívar, I had the opportunity to immerse myself in the area of ​​property insurance, where I was able to acquire a deep knowledge of the functioning and needs of the non-life insurance sector, with a particular focus on home insurance. The main objective of this thesis is to develop a predictive model for home insurance. In a business context increasingly oriented towards data analysis and evidence-based decision making, the ability to foresee events or trends has become essential. This model will be designed to predict the claim count for a given policy, taking into account a variety of factors such as the type of housing, the cost of the property, among others. By more accurately predicting claims, the insurer can optimize its pricing processes, thus offering more personalized and competitive coverage to its policyholders. In addition, this model contributes to proactive risk management, allowing the company to anticipate possible adverse events and take preventive measures to mitigate their impact. In short, this work not only represents an academic effort, but also a tangible contribution to the insurance sector, facilitating informed decision-making and improving the quality of the services offered by Seguros Bolívar.pdfspaModelo predictivoAnalisis de frecuenciaSegurosRiesgoMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasFrecuencias -- AnálisisMatemáticas -- Modelos predictivosPredictive modelFrequency analysisInsuranceRiskAnálisis de frecuencia en tarificacion de Seguros BolívarFrequency analysis in Seguros Bolivar pricingbachelorThesisPasantíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2L. M. Sarmiento, “Modelos lineales generalizados: Modelos con coeficiente de variación constante y otros.” 2018.https://n9.cl/t21kh5https://n9.cl/iswl1ghttps://n9.cl/lodhgL. Blanco Castañeda, Probabilidad. Universidad Nacional de Colombia-Facultad de Ciencias, 2013.D. D. Wackerly, W. Mendenhall, and R. L. Scheaffer, Estadística matemática con aplicaciones. Australia; México, DF: Cengage Learning„ 2002.https://bookdown.org/jaimeisaacp/bookglm/regresi%C3%B3n-de-poisson.htmlhttps://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/monografias/basic/figueroa_ag/cap3.pdfhttps://cran.r-project.org/web/packages/metrica/vignettes/available_metrics_regression.htmlM. Guillen, C. Bolancé, E. W. Frees, and E. A. Valdez, “Case study data for joint modeling of insurance claims and lapsation,” Data in Brief, vol. 39, p. 107639, 2021.P. C. J. Nelson, Introducción a la ciencia de datos en R: Un enfoque práctico. Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2020.https://datascientest.com/es/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-sciencehttps://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/coercion.htmlhttps://rsanchezs.gitbooks.io/rprogramming/content/chapter9/pipeline.htmlP. Lafaye de Micheaux, R. Drouilhet, and B. Liquet, The R software: Fundamentals of programming and statistical analysis. Springer, 2013.https://www.statology.org/interpret-glm-output-in-r/https://www.r-bloggers.com/2018/11/interpreting-generalized-linear-models/M. García García, “Modelos de regresión de poisson,” B.S. 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