Aplicaciones actuariales mediante Gaussian Process Regression: Vida y No Vida

Anales del Instituto de Actuarios Españoles, 4ª época, 28, 2022/67-100
ISSN: 0534-3232 / eISSN: 2531-2308/ D.L.: M-3160-1961 / DOI: 10.26360/2022_3

APLICACIONES ACTUARIALES MEDIANTE GAUSSIAN PROCESS REGRESSION: VIDA Y NO VIDA
ACTUARIAL APPLICATIONS THROUGH GAUSSIAN PROCESS REGRESSION: LIFE AND NON-LIFE

David Rius Carretero, Salvador Torra Porras

Fecha de recepción: 27/09/2022
Fecha de aceptación: 22/11/2022


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.

Palabras clave: proceso gaussiano, normal multivariante, covarianza, Ciencias Actuariales, distribuciones.

Abstract
In this work, a brief introduction has been made on the Gaussian Process Regression (GPR) methodology and two applications in the Actuarial field. On the one hand, an interpolation exercise has been carried out on the PASEM Unisex 2020 mortality tables, concluding that the GPR is an excellent interpolation tool, and that it allows us a more adjusted pricing in the Life branch. On the other hand, the GPR has been integrated as a predictive measure for provisions in Non-Life branches, obtaining promising results. Finally, it is concluded that a GPR can be a useful instrument, as long as a good Kernel selection and a correct model training period are carried out.

Keywords: gaussian process, multivariate normal, covariance, Actuarial Science, distributions.

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