Cálculo de la provisión IBNR usando aprendizaje automático y modelización predictiva

Abstract

La provisión de IBNR representa el importe de aquellos siniestros ocurridos hasta una fecha pero que todavía no han sido comunicados a la entidad aseguradora. Detrás de toda la casuística que subyace en el mundo asegurador existe un concepto cuanto menos curioso y de fácil explicación para cualquiera que no esté inmiscuido en el campo de los seguros, que, no obstante, ha de ser tratado y modelizado con rigor pues de este concepto entre otros depende la estabilidad y la solvencia de las entidades aseguradoras. Si bien el IBNR (Incurred But Not Reported) representa una idea fácil de entender, los procesos que rigen su modelado y construcción han ido evolucionando con el paso del tiempo, ofreciéndonos enfoques cada vez más complejos pero que a su vez nos aportan una mayor información sobre el comportamiento futuro del mismo. En este trabajo se podrán de manifiesto los diferentes enfoques que existen para el cálculo de dichas reservas y como influyen en su estimaciónThe IBNR provision represents the amount of those claims that have occurred up to a date but that have not yet been communicated to the insurance company. Behind all the casuistry that surround the insurance world there is a curious and easily explained concept to anyone who is not involved in the field of insurance, which, however, it must be treated and modeled with rigor since the stability and solvency of insurance entities depends on this concept, among others. Although the IBNR (Incurred But Not Reported) represents an easy idea to understand, the processes that govern its modeling and construction have evolved over time, offering us increasingly complex approaches but which in turn provide us with greater information about its future behavior. In this work, the different approaches that exist for calculating these reserves and how they influence their estimation will be revealed.