Análisis de frecuencia en tarificacion de Seguros Bolívar

dc.contributor.advisorVillarraga Poveda, Luis Fernando
dc.contributor.authorDiaz Silva, Michael Sebastian
dc.date.accessioned2024-11-21T19:28:27Z
dc.date.available2024-11-21T19:28:27Z
dc.date.created2024-06-12
dc.descriptionEste 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.
dc.description.abstractThis 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.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/91781
dc.language.isospa
dc.relation.referencesL. M. Sarmiento, “Modelos lineales generalizados: Modelos con coeficiente de variación constante y otros.” 2018.
dc.relation.referenceshttps://n9.cl/t21kh5
dc.relation.referenceshttps://n9.cl/iswl1g
dc.relation.referenceshttps://n9.cl/lodhg
dc.relation.referencesL. Blanco Castañeda, Probabilidad. Universidad Nacional de Colombia-Facultad de Ciencias, 2013.
dc.relation.referencesD. D. Wackerly, W. Mendenhall, and R. L. Scheaffer, Estadística matemática con aplicaciones. Australia; México, DF: Cengage Learning„ 2002.
dc.relation.referenceshttps://bookdown.org/jaimeisaacp/bookglm/regresi%C3%B3n-de-poisson.html
dc.relation.referenceshttps://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/monografias/basic/figueroa_ag/cap3.pdf
dc.relation.referenceshttps://cran.r-project.org/web/packages/metrica/vignettes/available_metrics_regression.html
dc.relation.referencesM. 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.
dc.relation.referencesP. C. J. Nelson, Introducción a la ciencia de datos en R: Un enfoque práctico. Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2020.
dc.relation.referenceshttps://datascientest.com/es/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science
dc.relation.referenceshttps://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/coercion.html
dc.relation.referenceshttps://rsanchezs.gitbooks.io/rprogramming/content/chapter9/pipeline.html
dc.relation.referencesP. Lafaye de Micheaux, R. Drouilhet, and B. Liquet, The R software: Fundamentals of programming and statistical analysis. Springer, 2013.
dc.relation.referenceshttps://www.statology.org/interpret-glm-output-in-r/
dc.relation.referenceshttps://www.r-bloggers.com/2018/11/interpreting-generalized-linear-models/
dc.relation.referencesM. García García, “Modelos de regresión de poisson,” B.S. Tesis, 2021.
dc.relation.referenceshttps://www.growupcr.com/post/metricas-precision
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectModelo predictivo
dc.subjectAnalisis de frecuencia
dc.subjectSeguros
dc.subjectRiesgo
dc.subject.keywordPredictive model
dc.subject.keywordFrequency analysis
dc.subject.keywordInsurance
dc.subject.keywordRisk
dc.subject.lembMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembFrecuencias -- Análisis
dc.subject.lembMatemáticas -- Modelos predictivos
dc.titleAnálisis de frecuencia en tarificacion de Seguros Bolívar
dc.title.titleenglishFrequency analysis in Seguros Bolivar pricing
dc.typebachelorThesis
dc.type.degreePasantía
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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