template-browser-not-supported

Máster Universitario en Análisis de Datos para la Inteligencia de Negocios

Back Back

Matemática Actuarial de los Seguros No Vida

Código asignatura
MANADINE-2-009
Curso
Segundo
Temporalidad
Primer Semestre
Carácter
Optativa
Créditos
4.5
Pertenece al itinerario Bilingüe
No
Actividades
  • Clases Expositivas (15.5 Hours)
  • Prácticas de Laboratorio (11.25 Hours)
  • Prácticas de Aula/Semina (7 Hours)
Guía docente

Dentro de las operaciones desarrolladas en el mercado de seguros por una empresa aseguradora, las operaciones de seguros no vida o generales se diferencian de las de vida en algunas características que dan singularidad a su actividad, como son el hecho de tratarse de operaciones normalmente a corto plazo, con factores de riesgo muy diversos y para las cuales los problemas de estabilidad especialmente acusados en determinados ramos requieren de modelos actuariales específicos. Por tal motivo, su enseñanza es necesaria en la formación financiera-actuarial. La asignatura se enmarca en el módulo 10: Modelos Financieros en los Negocios.

Se requieren conocimientos de matemática y estadística superior, así como herramientas informáticas de hojas de cálculo y de manejo del programa R.

Las competencias que se trabajan con esta asignatura son:

Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. 

Generales

  • CG1. Aplicar los conceptos y técnicas matemáticas y estadísticas relevantes para la extracción de conocimiento útil a partir del análisis de datos en las organizaciones corporativas.
  • CG2. Adquirir las destrezas necesarias para incorporarse a equipos de trabajo en la empresa o a grupos de investigación competitivos en el ámbito de la Estadística y la Inteligencia Empresarial.
  • CG4. Capacidad para gestionar la información y manejar herramientas informáticas adecuadas para la resolución de los problemas surgidos en los ámbitos de la Inteligencia Empresarial y de la Estadística.
  • CG6. Interpretar los resultados obtenidos a partir de los modelos estadísticos y empresariales y su aplicación en distintos ámbitos profesionales, además de redactar informes en base a las conclusiones obtenidas.
  • CG7. Capacidad para el pensamiento científico con actitudes asociadas al desarrollo de los métodos matemáticos como son: el cuestionamiento de las ideas intuitivas, el análisis crítico de las afirmaciones, la capacidad de análisis y de síntesis de ideas nuevas y complejas, o la toma de decisiones racionales.
  • CG8. Identificar y evaluar nuevas herramientas analíticas para resolver nuevos problemas en los ámbitos de la inteligencia de los negocios y la organización social.
  • CG11. Valorar críticamente estrategias y soluciones para la toma de decisiones en el ámbito de la creación de conocimiento a partir de información relevante para las organizaciones.

Específicas

  • CE3. Comprender y desarrollar modelos de supervivencia, siniestralidad y solvencia que resulten relevantes para el trabajo estadístico-financiero.

  • CE9. Utilizar correctamente los programas de ordenador que ayuden a la resolución de los modelos analíticos de datos que aparecen en la práctica profesional e interpretar los resultados.

Los resultados de aprendizaje que se pretende que alcancen los estudiantes a través de su trabajo en el desarrollo de esta asignatura son:

  • Definir y clasificar los seguros generales.
  • Diferenciar la modelización matemática entre los seguros de vida y los seguros generales.
  • Analizar las operaciones de seguros generales con técnicas y modelos matemáticos adecuados.
  1. Seguros generales: definición y tipos.
  2. Diferencias de la modelización matemática entre los seguros de vida y los  seguros generales.
  3. Proceso de riesgo: distribución del número de siniestros, del coste de un siniestro y de la siniestralidad agregada.
  4. Proceso de tarificación de seguros no vida. Sistemas de tarificación.
  5. Solvencia estática: provisiones técnicas.
  6. Solvencia dinámica. Recargo de seguridad. Fraccionamiento del riesgo en los seguros generales: coaseguro y reaseguro.

Actividades presenciales:

El desarrollo de las clases se basa en la combinación de la exposición de los contenidos teóricos por parte del profesor y la realización de ejercicios prácticos por parte de los estudiantes, tanto de modo individual como en grupos reducidos. El desarrollo de estas clases se apoya principalmente en presentaciones que, con antelación, están a disposición de los estudiantes en la web de la asignatura en el Campus Virtual

La resolución de los ejercicios se llevará a cabo principalmente con el programa R y hojas de cálculo.

Actividades no presenciales:

Trabajo autónomo del estudiante: el estudiante dispondrá de diferentes materiales en el campus virtual de la asignatura con el fin de orientar y facilitar el estudio de los contenidos del temario.

Tutorías por vía electrónica: es interesante fomentar esta vía de comunicación, no sólo por su flexibilidad temporal sino también porque puede contribuir a desarrollar la capacidad de comunicación escrita en el estudiante.

Actividades en el aula virtual: para complementar el desarrollo y seguimiento de la asignatura se habilitará un espacio en el Campus Virtual donde se pueden desarrollar diversos tipos de actividad que fomentan la participación activa del estudiante en el proceso de aprendizaje (foros de debate, consulta de materiales en internet, etc.) así como la valoración autónoma del nivel de conocimientos adquiridos a través de distintos tipos de pruebas (test, ejercicios prácticos, etc.).

De forma excepcional, si las condiciones sanitarias lo requieren, se podrán incluir actividades de docencia no presencial. En cuyo caso, se informará al estudiantado de los cambios efectuados

Evaluación continua:

Se establece una evaluación continua que valora el trabajo de los estudiantes, su nivel de asimilación de los contenidos desarrollados a lo largo del curso y su participación. Se realizarán una o varias prácticas en aulas de informática sobre los contenidos prácticos de la asignatura. Así como pruebas escritas presencial sobre contenidos teóricos y prácticos.

Examen final:

Realización de una prueba escrita presencial sobre contenidos teóricos y prácticos incluyendo resolución de problemas mediante la construcción de programas en R.

Evaluación diferenciada

En el caso de evaluación diferenciada, el alumno puede superar la asignatura con una prueba escrita final sobre contenidos teóricos y prácticos incluyendo resolución de problemas mediante la construcción de programas en R y un trabajo con los que puede obtener el 100% de la calificación.

Convocatorias extraordinarias

En el caso de convocatorias distintas a la ordinaria de primer semestre, el alumno puede superar la asignatura con una prueba escrita final sobre contenidos teóricos y prácticos incluyendo resolución de problemas mediante la construcción de programas en R junto con la puntuación obtenida en la evaluación continua. En el caso de que el estudiante opte por recuperar la evaluación continua realizará y presentará un trabajo que junto con la prueba escrita antes mencionada permitirán obtener el 100% de la calificación.

De forma excepcional, si las condiciones sanitarias lo requieren, se podrán incluir métodos de evaluación no presencial. En cuyo caso, se informará al estudiantado de los cambios efectuados.

Tabla resumen (convocatoria ordinaria)

Evaluación

Actividades y pruebas

Peso en la calificación final (%)

Evaluación Continua

  • Participación activa en actividades presenciales y realización de supuestos prácticos.
  • Realización de tareas y pruebas propuestas.
20%

Examen final

  • Recuperación de tareas propuestas.
  • Prueba escrita.

80%

Bibliografía Básica

E. Boj del Val, M. M. Claramunt Bielsa y J. Fortiana Gegori, Análisis multivariante aplicado a la selección de factores de riesgo en la tarificación, Fundación MAPFRE Estudios, 2004.

A. R. Domingo Gesteiro, Predicción de la severidad de accidentes de tráfico con víctimas mediante Random Forest, 2018. Trabajo Fin de Máster, Máster Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras, Universidad Carlos III de Madrid.

R. J. Gray and S.M. Pitts, Risk Modelling in General Insurance, Cambridge University Press, 2012.

I. B. Hossack, J. H. Pollard y B. Zehnwirth, Introducción a la estadística con aplicaciones a los seguros generales, Fundación MAPFRE Estudios, 2001.

R. Kaas, M. Goovaerts, J. Dhaene y M. Denuit, Modern Actuarial Risk Theory using R, Springer, 2008.

L. Rincón, Introducción a la teoría del riesgo. Universidad Nacional Autónoma de México,

(2012). Disponible en: http://http://lya.fciencias.unam.mx/lars/Publicaciones

/riesgo2012.pdf.

J. M. Sarabia Alegría, E. Gómez Déniz y F. J. Vázquez Polo., Estadística actuarial. Teoría y aplicaciones. Pearson, 2007.

Bibliografía Complementaria

A. Field, J. Miles y Z. Field, Discovering Statisctics using R, Sage, 2013.

M. J. Crawley, Statistics: an introduction using R, John Wiley and Sons, 2008.

R: A language and Enviroment for Statistical Computing (Reference Index). The R Core Team, (2017). Disponible en: https://cran.r-project.org/doc/manuals/fullrefman.pdf

El alumno dispone de material de estudio complementario, desarrollado por la profesora de la asignatura, que puede seguir en la plataforma de enseñanza virtual de la Universidad de Oviedo: www.campusvirtual.uniovi.es.

Se recuerda que está vigente y es aplicable el Código ético de la Universidad de Oviedo, al que podéis acceder desde el siguiente enlace:  Código ético - Universidad de Oviedo - uniovi.es.