[ca] La primera contribució d'aquesta Tesi és la creació d'una nova mesura de risc que permet classificar als clients en funció del risc que aquests aporten a la companyia. Aquesta mesura definida a partir de la informació agregada a nivell client és fàcil d'entendre, implementar i a més, té en compte la propensió a la renovació, la sinistralitat i la vinculació existent entre les diferents pòlisses contractades per l'assegurat. Posteriorment ens centrem en un dels factors que afecten la mesura de risc definida, concretament en l'anàlisi de la propensió a la renovació de les pòlisses, fet que suposa la segona contribució del treball. En primer lloc, des d'un punt de vista univariant i per a dues línies de negoci diferents, que s'assumeixen independents l'una de l'altra - Llar i Auto -, s'avalua la capacitat predictiva de diversos models de deserció alternatius en funció de diferents criteris de ajust (s'anomenen '' models de deserció '' a aquells que permeten avaluar la probabilitat que el client cancel¿li les seves pòlisses i abandoni la companyia). S'estableix una anàlisi comparativa entre un model clàssic de regressió univariant i dos models d'aprenentatge de màquines o machine learning. Els criteris d'ajust proposats en aquesta part representen una eina senzilla i pràctica per a l'elecció del nivell o threshold a partir del qual és possible classificar els clients segons la seva propensió a la renovació o no de les seves pòlisses. La modelització conjunta de la deserció (en més d'un tipus de pòlissa) pot ser considerada com la nostra tercera contribució. En aquesta part analitzem la propensió a la renovació de les pòlisses de clients amb dos tipus de riscos assegurats simultàniament. És a dir, tenim en compte la dependència que hi ha entre línies de negoci i mostrem l'efecte que suposa l'existència de dependència sobre les decisions de renovació en tots dos tipus de pòlissa -Llar i Auto-. La nostra quarta contribució planteja diverses reflexions sobre el canvi que suposa per a les companyies asseguradores la digitalització de la informació. A més, plantegem una aplicació pràctica on, a partir de l'ús de models multinomials, s'obté la propensió simultània a la renovació o no de les pòlisses que un mateix client té assegurades amb la mateixa companyia. Les contribucions següents corresponen a la segona part de la Tesi i estan directament relacionades amb la quantificació del risc en finances i assegurances. En aquest sentit, una primera aportació consisteix a analitzar l'efecte que té sobre l'estimació del valor en risc la selecció del model de dependència. En la mateixa línia, la nostra altra aportació en aquesta part analitza les debilitats i fortaleses dels mètodes no paramètrics en la quantificació del risc.

[es] La primera contribución de esta Tesis es la creación de una nueva medida de riesgo que permite clasificar a los clientes en función del riesgo que ´estos aportan a la compañía. Esta medida definida a partir de la información agregada a nivel cliente es fácil de entender, implementar y además, tiene en cuenta la propensión a la renovación, la siniestralidad y la vinculación existente entre las diferentes pólizas contratadas por el asegurado. Posteriormente nos centramos en uno de los factores que afectan a la medida de riesgo definida, concretamente en el análisis de la propensión a la renovación de las pólizas, lo que supone la segunda contribución del trabajo. En primer lugar, desde un punto de vista univariante y para dos líneas de negocio diferentes, que se asumen independientes la una de la otra - Hogar y Auto -, se evalúa la capacidad predictiva de diversos modelos de deserción alternativos en función de distintos criterios de ajuste (se denominan "modelos de deserción" a aquellos que permiten evaluar la probabilidad de que el cliente cancele sus pólizas y abandone la compañía). Se establece un análisis comparativo entre un modelo clásico de regresión univariante y dos modelos de aprendizaje de máquinas o machine learning. Los criterios de ajuste propuestos en esta parte representan una herramienta sencilla y practica para la elección del threshold a partir del cual es posible clasificar a los clientes según su propensión a la renovación o no de sus pólizas. La modelización conjunta de la deserción (en más de un tipo de póliza) puede ser considerada como nuestra tercera contribución. En esta parte analizamos la propensión a la renovación de las pólizas de clientes con dos tipos de riesgos asegurados simultáneamente. Es decir, tenemos en cuenta la dependencia existente entre líneas de negocio y mostramos el efecto que supone la existencia de dependencia sobre las decisiones de renovación en ambos tipos de póliza -Hogar y Auto-. Nuestra cuarta contribución plantea diversas reflexiones sobre el cambio que supone para las compañías aseguradoras la digitalización de la información. Además, planteamos una aplicación práctica donde, a partir del uso de modelos multinomiales, se obtiene la propensión simultánea a la renovación o no de las pólizas que un mismo cliente tiene aseguradas con la misma compañía. Las contribuciones siguientes corresponden a la segunda parte de la Tesis y están directamente relacionadas con la cuantificación del riesgo en finanzas y seguros. En este sentido, una primera aportación consiste en analizar el efecto que tiene sobre la estimación del valor en riesgo la selección del modelo de dependencia. En la misma línea, nuestra otra aportación en esta parte analiza las debilidades y fortalezas de los métodos no paramétricos en la cuantificación del riesgo.