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dc.contributor.advisor | Carracedo Garnateo, Patricia | es_ES |
dc.contributor.advisor | Hervás Marín, David | es_ES |
dc.contributor.author | Moreno Zapata, Ana | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-09-17T14:23:48Z | |
dc.date.available | 2024-09-17T14:23:48Z | |
dc.date.created | 2024-05-27 | |
dc.date.issued | 2024-09-17 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/208251 | |
dc.description.abstract | [ES] La predicción del fraude en empresas aseguradoras es esencial para mitigar pérdidas y fortalecer la integridad del sistema. Por ello, la implementación de modelos estadísticos permitirá a las aseguradoras optimizar la detección de casos fraudulentos, mejorar la eficiencia en la gestión de reclamaciones y preservar la estabilidad financiera del sector. En concreto, este trabajo aplicará un modelo de regresión logística donde la variable a predecir será el fraude. Dicho modelo utilizará una muestra que proviene de una base de automóviles con variables relacionadas con reclamaciones, comportamiento de los asegurados y datos demográficos para ofrecer una evaluación proactiva del riesgo de fraude. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Fraud prediction in insurance companies is essential to mitigate losses and strengthen the integrity of the system. Therefore, the implementation of statistical models will allow insurers to optimize the detection of fraudulent cases, improve efficiency in claims management and preserve the financial stability of the sector. Specifically, this work will apply a logistic regression model where the variable to be predicted will be fraud. This model will use a sample from an automobile database with variables related to claims, policyholder behavior and demographic data to provide a proactive assessment of fraud risk. | es_ES |
dc.format.extent | 76 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Fraude | es_ES |
dc.subject | Aseguradora | es_ES |
dc.subject | Predicción | es_ES |
dc.subject | R | es_ES |
dc.subject | Fraud | es_ES |
dc.subject | Insurance company | es_ES |
dc.subject | Forecast | es_ES |
dc.subject.classification | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Administración y Dirección de Empresas-Grau en Administració i Direcció d'Empreses | es_ES |
dc.title | Modelización del fraude en empresas aseguradoras | es_ES |
dc.title.alternative | Fraud modeling in insurance companies | es_ES |
dc.title.alternative | Modelització del frau en empreses asseguradores | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Moreno Zapata, A. (2024). Modelización del fraude en empresas aseguradoras. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/208251 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\161066 | es_ES |