Aplicaciones actuariales mediante Gaussian Process Regression: Vida y no vida

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26360/2022_3

Palabras clave:

proceso gaussiano, normal multivariante, covarianza, Ciencias Actuariales, distribuciones

Resumen

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.

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Citas

Ayuso. M., Corrales. H, Guillén. M, Pérez-Marín. A. M, Rojo. J. L. (2007). Estadística actuarial vida. Universitat de Barcelona. Boettiger, C. (2012). Basic regression in Gaussian processes. https://www.carlboettiger.info/2012/10/17/basic-regression-in-gaussian-processes.html

Flaxman, S., Gelman, A., Neill, D. B., Smola, A., & Vehtari, A. (2015). Fast hierarchical Gaussian processes. (Unpublished manuscript).

Lally, N. y Hartman, B. (2018). Estimating loss reserves using hierarchical Bayesian Gaussian process regression with input warping. Insurance: Mathematics and Economics, 82, 124-140.

Rasmussen, C. E., Williams, C. K. I. y Bach, F. (2005). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press.

Ruitenberg, P. (2019). Adapting a Hierarchical Gaussian Process model to predict the loss reserve of a non-life insurer. University of Twente.

Snoek, J., Swersky, K., Zemel, R. S., & Adams, R. P. (2014). Input Warping for Bayesian Optimization of Non-Stationary Functions. ICML.

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Publicado

15-12-2022

Cómo citar

Rius Carretero, D., & Torra Porras, S. (2022). Aplicaciones actuariales mediante Gaussian Process Regression: Vida y no vida. Anales Del Instituto De Actuarios Españoles, (28), 67–100. https://doi.org/10.26360/2022_3

Número

Sección

Artículos de investigación