Gaussian Process Regression como técnica bayesiana no paramétrica. Dos aplicaciones actuariales: Vida y No Vida

Abstract

En este trabajo se ha realizado una breve introducción sobre que es una Regresión de Proceso Gaussiano (GPR) y dos aplicaciones que pueden integrarse en el ámbito de las Ciencias Actuariales. Por un lado, se ha realizado un ejercicio de interpolación sobre las tablas de mortalidad PASEM Unisex 2020, concluyendo que el GPR es una fuerte herramienta de interpolación y 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 datos de salida 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.