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dc.contributor.advisorBolancé Losilla, Catalina-
dc.contributor.authorFolk Delgado, Francisco-
dc.date.accessioned2022-02-01T14:57:04Z-
dc.date.available2022-02-01T14:57:04Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2445/182846-
dc.descriptionTreballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2021-2022, Tutor: Catalina Bolancé Losillaca
dc.description.abstractActualmente, el análisis de los datos se ha convertido en una herramienta crucial para el desarrollo de las empresas. La finalidad de este trabajo es modelizar una base de datos real a partir de la regresión logística y los algoritmos de clasificación Random Forest y Support Vector Machine con el objetivo de predecir la probabilidad de no renovación de una póliza. De esta manera, se podrá desarrollar un proyecto de estimación desde la base, comparar de forma empírica los resultados obtenidos bajo las distintas propuestas y analizar la calidad de los resultados obtenidos.ca
dc.format.extent97 p.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospaca
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Folk Delgado, 2022-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.sourceMàster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)-
dc.subject.classificationAssegurancescat
dc.subject.classificationProbabilitatscat
dc.subject.classificationAssistència sanitària privadacat
dc.subject.classificationTreballs de fi de màstercat
dc.subject.otherInsuranceeng
dc.subject.otherProbabilitieseng
dc.subject.otherMedical corporationseng
dc.subject.otherMaster's theseseng
dc.titleModelización de la probabilidad de no renovación para una cartera de salud a partir de Logit, Random Forest y SVMca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
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