Teoría de riesgo (4a ed.)

Teoría de riesgo (4a ed.)

  • Author: Diz, Evaristo
  • Publisher: Ecoe Ediciones
  • ISBN: 9789587711455
  • eISBN Pdf: 9789587714104
  • Place of publication:  Bogotá , Colombia
  • Year of publication: 2015
  • Pages: 290
En esta cuarta edición se incluyen temas de gran interés en el mundo de la Estadística Actuarial, como lo es la aplicación de Métodos Bayesianos a los Modelos de Riesgo Colectivo, utilizados en los seguros. Igualmente se trata el tema de las pensiones y jubilaciones dentro del contexto de las Normas de Contabilidad Internacionales NIC19, Basilea y Solvencia II. Al igual que la tercera edición, la orientación de esta obra es hacia la práctica inmediata de todos los conceptos de la Teoría Básica de Riesgo y está dirigida a lectores familiarizados con los conceptos fundamentales de Probabilidad, Estadística, Cálculo Diferencial y Procesos de Simulación Estocástica.
  • Cover
  • Title page
  • Copyright page
  • Índice general
  • Índice de gráficos
  • Índice de tablas
  • Prefacio
  • Prólogo
  • Capítulo 1 Distribución de una pérdida asociada a un evento contingente
  • Capítulo 2 Modelación de una Pérdida
  • Capítulo 3 Tipos de Modelos de Probabilidad
  • Capítulo 4 Distribuciones condicionales de Pérdida
  • Capítulo 5 Modelo de Riesgo Individual
  • Capítulo 6 Tipología de distintas coberturas
    • 1. Exceso de Pérdida
    • 2. Tipos de Deducible
      • 2.1. Deducible Tipo Franquicia
      • 2.2. Deducible Tipo Prorrateado
    • 3. Límite de Pagos o Póliza
    • 4. Seguro Proporcional
  • Capítulo 7 Transferencia de Riesgo: Reaseguro
    • 1. Riesgo tipo Stop – Loss
    • 2. Reaseguro con un máximo
    • 3. Reaseguro proporcional
  • Capítulo 8 Riesgo de la Tasa de Interés
  • Capítulo 9 Árboles de Riesgo Binomial
  • Capítulo 10 Valor en Riesgo
    • 1. Riesgo de un solo activo
    • 2. Valor en Riesgo de una cartera de activos
    • 3. Ejemplo numérico de una cartera de dos activos
  • Capítulo 11 Procesos Estocásticos Wiener
    • 1. Propiedad Markoviana
    • 2. Procesos Wiener
    • 3. Procesos generalizados de Wiener
    • 4. Aplicación al caso de la evolución de los precios de las acciones en el mercado de capitales
  • Capítulo 12 Cadenas Markovianas
    • 1. Características de una Cadena Markoviana
    • 2. Trayectorias Muestrales
    • 3. Probabilidades de Transición
    • 4. Modelo de Supervivencia
    • 5. Modelo de Enfermedad
    • 6. Caminata Aleatoria
      • 6.1 Modelo de Seguros
    • 7. Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov
    • 8. Generalización para n+m pasos
    • 9. Descomposición Espectral
  • Capítulo 13 Tasas de Interés Estocásticas y Valores Presentes
    • 1. Valores Presentes Estocásticos.
    • 2. Proceso de Acumulación de Capital en n períodos
  • Capítulo 14 Simulación Montecarlo
    • 1. Simulación Montecarlo para riesgos del tipo Uniforme
    • 2. Simulación Montecarlo para riesgos del tipo Exponencial
    • Anexo I: Distribución Uniforme. 100 observaciones, 100 simulaciones
    • Anexo II: Distribución Uniforme. 500 observaciones, 500 simulaciones
    • Anexo III: Distribución Exponencial. 100 observaciones, 100 simulaciones
    • Anexo IV: Distribución Exponencial. 500 observaciones, 500 simulaciones
  • Capítulo 15 Establecimiento de un Plan de Pensiones
    • 1. Modelación de las tasas de mortalidad y rotación
    • 2. Regresión no lineal.
    • 3. Modelación de la Tasa de Rotación
    • 4. Construcción del Modelo de Supervivencia por Edad y Sexo
    • 5. Tablas de Vida para el personal jubilado
    • 6. Bootstrapping
  • Capítulo 16 Modelo de Optimización Estocástica
    • 1. Diferencial Exceso/ Superávit (Obligación Actuarial del Plan – Activos del Fondo ( Dx))
    • 2. Obligación Actuarial del Plan a nivel individual (Lx )
      • 2.1. Modelo Uniforme
      • 2.2. Modelo Gamma
      • 2.3. Modelo LogNormal
      • 2.4. Modelo Exponencial
      • 2.5. Modelo Weibull
      • 2.6. Modelo Distribución Extrema
    • 3. Activos del Fondo a nivel Individual
    • 4. Estimación del Valor en Riesgo (VaR) de los Activos del Fondo
  • Capítulo 17 Modelación de las Tasas de Mortalidad, Rotación y Expectativas de Vida
    • 1. Modelación de las Tasas de Mortalidad y Rotación
      • 1.1. Datos de Mortalidad del Instituto Nacional de Estadística
      • 1.2. Resultados del Ajuste de Modelos No Lineales.
      • 1.3. Bondad de Ajuste de los Modelos seleccionados.
      • 1.4. Data una de las empresas más representativas del sector para la determinación de las tasas de rotación
      • 1.5. Datos de Rotación del personal
      • 1.6. Resultados del Ajuste de Modelos No lineales, en la Tasa Rotación Promedio
      • 1.7. Bondad de Ajuste del Modelo seleccionado para aplicarlo a la Tasa Promedio de Rotación
      • 1.8. Ajuste de distribuciones de probabilidad y/o opinión experta para el rendimiento de los distintos instrumentos financieros
      • 1.9. Análisis descriptivo de las tendencias centrales y de dispersión de los datos para las edades de interés
      • 1.10. Resultados del ajuste de los Modelos de Supervivencia a los datos de los jubilados para las edades de jubilación normal
      • 1.11. Resultados Derivados del Análisis No Paramétrico
      • 1.12. Simulación del valor de ™60 y ™55 bajo los distintos modelos.
      • 1.13. Supuestos Utilizados
      • 1.14. Resultados de la Simulación para
  • Capítulo 18 Modelación de Simulación Estocástica
    • 1 Enfoque Determinístico
      • 1.1. Supuestos e Hipótesis Actuariales
      • 1.2. Resultados
    • 2. Enfoque Estocástico
      • 2.1. Supuestos e Hipótesis Actuariales
      • 2.2. Variables de Decisión
      • 2.3. Resultados
      • 2.4. Distribuciones Empíricas del Personal. Nivel Consolidado
      • 2.5. Distribuciones Empíricas del Personal. Nivel Individual
      • 2.6. Análisis Comparativo de las Funciones de Probabilidad Empíricas para cada caso
      • 2.7. Estimaciones Boostrapp de los valores esperados, mediana y desviación estándar del diferencial
    • 3. Análisis del impacto de las variables de decisión y supuestos actuariales en el valor estimado del diferencial para algunos casos individuales
    • 4. Simulación Estocástica Dinámica
  • Capítulo 19 Determinación de la Prima Teórica de un Reclamo
    • 1. Análisis del Número y Cuantía de los Reclamos
  • Capítulo 20 Enfoque Bayesiano para la Severidad y Frecuencia de Reclamos
    • 1. Severidad de los Reclamos
    • 2. Frecuencia de los Reclamos
    • 3. Distribución Predictiva Colectiva de los Reclamos
    • 4. Resultados del Cálculo Detallado de los Momentos de las Distribuciones Ajustadas y Predictivas
      • 4.1. Escenario #1
      • 4.2. Escenario # 2
      • 4.3. Incremento del Número de Reclamos Muestreados
  • Capítulo 21 Ejemplo de un modelo jerarquico propuesto para evaluar la incertidumbre de los parametros
    • 1. Ejemplo de un Modelo Jerárquico Propuesto para Evaluar la Incertidumbre de los Parámetros
      • 1.1 Inferencia Bayesiana Vía Winbugs (Gibbs Sampling)
      • 1.2. Flujograma de las Corridas de Winbugs
      • 1.3 Los Outputs o Salidas de Winbugs
    • 2. Aplicación de un Modelo Jerarquico con Winbugs
      • 2.1. Especificaciones del Modelo y Archivos Winugs
      • 2.2. Salida y Análisis de Winbugs
  • Capítulo 22 Caso de Estudio
    • 1. Objetivo del Estudio
    • 2. Hipótesis y Supuestos
    • 3. Metodología Utilizada
      • 3.1 Tratamiento de la Base de Datos
      • 3.2. Método Utilizado para Modelizar el Riesgo
      • 3.3. Modelización de la Pérdida Esperada
      • 3.4. Análisis de los Créditos Vencidos en el Horizonte de Valoración
    • 4. Resultados de la Valoración
      • 4.1. Simulación Montecarlo
    • 5. Sensibilidad del Pasivo
    • 6. Impacto en el Flujo de Caja Proyectado
    • 7. Recomendaciones
  • Bibliografía
    • I. Libros
    • II. Artículos y/o trabajos de investigación
  • Acerca del autor

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

By subscribing, you accept our Privacy Policy