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Matemática Actuarial No Vida
- Prácticas de Aula/Semina (15 Hours)
- Prácticas de Laboratorio (15 Hours)
- Clases Expositivas (15 Hours)
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. Esta asignatura se enmarca en el MÓDULO 1: MODELIZACIÓN ACTUARIAL Y FINANCIERA.
La asignatura se imparte en el 1º curso - 2º semestre.
Recomendaciones:
- Tener conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral.
Haber cursado las asignaturas “Matemática Actuarial Vida I”, “Estadística Actuarial” y haber cursado o estar cursando la asignatura “Matemática Actuarial Vida II”.
Se requieren conocimientos de matemática y estadística superior, así como herramientas informáticas de hojas de cálculo y de manejo del programa R.
Resultados del aprendizaje. (C= Conocimientos o Contenidos ; H = Habilidades; CT= competencia Transversal y CE: Competencia Específica)
C4 - Conocer y valorar diferentes operaciones financieras y de seguros.
C8 - Conocer las principales técnicas estadísticas y modelos matemáticos de interés de en el ámbito financiero y asegurador.
H1 - Aplicar adecuadamente técnicas estadísticas y matemáticas en la modelización actuarial y financiera.
H2 - Aplicar los modelos de distribución de probabilidad relacionados con el comportamiento de determinados fenómenos económicos, financieros y actuariales.
H4 - Utilizar las modernas tecnologías de la información y de la computación para plantear y resolver problemas en el ámbito actuarial y financiero.
CG1 - Competencia para el análisis y valoración de productos financieros y de seguros. Competencias
CG4 - Competencia para la investigación y el diagnostico.
CT3 - Desarrollar capacidad para el uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
CE1 - Capacidad para identificar, interpretar y aplicar diferentes modelos y técnicas en el ámbito financiero y asegurador.
CE2 - Capacidad para diseñar modelos de riesgo mediante la utilización de herramientas estadísticas y matemáticas.
Más específicos:
- 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.
- Analizar las distribuciones de probabilidad más frecuentes en los seguros no vida.
- Aplicar modelos de riesgo y de credibilidad para estudiar fenómenos actuariales y financieros.
- Seguros generales: definición y tipos.
- Diferencias de la modelización matemática entre los seguros de vida y los seguros
- generales.
- Proceso de riesgo: distribución del número de siniestros, del coste de un siniestro y de la siniestralidad total.
- Proceso de tarificación de seguros no vida. Sistemas de tarificación a priori. Sistemas de tarificación a posteriori: Bonus-Malus y Teoría de la credibilidad.
- Recargo de seguridad.
- Fraccionamiento del riesgo en los seguros generales: coaseguro y reaseguro.
- Solvencia estática (provisiones técnicas) y solvencia dinámica.
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.
(Número de horas/% de presencialidad)
Actividades | Horas totales | Presencialidad (en %) |
Actividades dirigidas | 50 | 100% |
Actividades supervisadas | 20 | 25% |
Actividades autónomas | 75 | 0% |
Actividades evaluadas | 5 | 100% |
HORAS TOTALES | 150 |
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 |
| 20% |
Examen final |
| 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.