Machine and deep learning applications in Insurance and Finance

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Pablo J. Alonso-González, 2024, "Machine and deep learning applications in Insurance and Finance", https://doi.org/10.21950/ZFHL8J, e-cienciaDatos, V1

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Estadísticas completas del dataset Estadísticas "Make Data Count" (MDC)

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Descripción	Use of various algorithms for building stacked or multi-transformer network models. These models are used to estimate the volatility of the S&P500 index and the reserve level of an insurer. (Project: Use of machine and deep learning techniques to solve actuarial and financial problems)
Materia	Administración y empresas; Ciencias sociales
Palabra clave	Estadística, Finanzas, Seguros, Machine learning
Publicación relacionada	1. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2019). Forecasting volatility with a stacked model based on a hybridized Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications, 129, 1-9. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.03.046. 2. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2021). Stochastic reserving with a stacked model based on a hybridized Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications, 163, 113782. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113782. 3. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2021). Multi-transformer: A new neural network-based architecture for forecasting S&P volatility. Mathematics, 9(15), 1794. DOI: https://doi.org/10.3390/math9151794. 4. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2022). Mack-Net model: Blending Mack’s model with Recurrent Neural Networks. Expert Systems with Applications, 201, 117146. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117146
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Metadatos de cita

ID persistente	doi:10.21950/ZFHL8J
Fecha de publicación	2024-01-12
Título	Machine and deep learning applications in Insurance and Finance
Autor	Universidad de Alcalá0000-0002-4999-0151
Contacto	Utilice el botón de e-mail de arriba para contactar. Pablo J. Alonso-González (Universidad de Alcalá)
Descripción	Use of various algorithms for building stacked or multi-transformer network models. These models are used to estimate the volatility of the S&P500 index and the reserve level of an insurer. (Project: Use of machine and deep learning techniques to solve actuarial and financial problems)
Materia	Administración y empresas; Ciencias sociales
Palabra clave	Estadística Finanzas Seguros Machine learning
Publicación relacionada	1. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2019). Forecasting volatility with a stacked model based on a hybridized Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications, 129, 1-9. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.03.046. 2. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2021). Stochastic reserving with a stacked model based on a hybridized Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications, 163, 113782. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113782. 3. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2021). Multi-transformer: A new neural network-based architecture for forecasting S&P volatility. Mathematics, 9(15), 1794. DOI: https://doi.org/10.3390/math9151794. 4. Ramos-Pérez, E., Alonso-González, P. J., & Núñez-Velázquez, J. J. (2022). Mack-Net model: Blending Mack’s model with Recurrent Neural Networks. Expert Systems with Applications, 201, 117146. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117146
Idioma	Inglés
Fecha de depósito	2024-01-11
Software	Excel

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