Corso di formazione attuariale permanente 4/24
Aggregazione dei Rischi e Solvency II in R
 
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giovedì 4 luglio 2024 - Diretta web

Aggregazione dei Rischi e Solvency II in R

Obiettivi
Il corso su “Aggregazione dei Rischi e Solvency II in R” si propone di fornire una comprensione approfondita dei principi di Solvency II, con particolare enfasi sui requisiti di capitale e gestione dei rischi. Si mira ad insegnare l’utilizzo del linguaggio di programmazione R per l’analisi e l’aggregazione dei rischi, includendo la modellazione del rischio e il calcolo del Solvency Capital Requirement (SCR). Il corso copre anche la valutazione e la gestione dei rischi in conformità con le norme di Solvency II, evidenziando l’uso di R per la reportistica e la conformità normativa. Infine, verranno discussi i casi di studio pratici e le ultime tendenze del settore, per preparare i partecipanti a navigare efficacemente le sfide del settore assicurativo e finanziario.

Strumenti
In questo corso verranno proposte metodologie statistiche con il giusto contenuto teorico, salvaguardando gli aspetti più pratici mediante l’utilizzo pratico del software R.

Qualche giorno prima del corso, gli iscritti riceveranno, via mail, un link di collegamento alla piattaforma ZOOM. L’aula virtuale permetterà di interagire con il docente.

Con la partecipazione al corso, che rientra tra le attività preclassificate, come stabilito dalle Linee Guida di attuazione del regolamento sulla Formazione Attuariale Continua, redatto ai sensi dell’art. 7 comma 3 del D.P.R. N. 137/2012, emanate dal Consiglio Nazionale egli Attuari in data 7 maggio 2018, saranno attribuiti 3 (tre) CFP ai fini FAC (Formazione Attuariale Continua).

Docente
Dott. Manuel Caccone (Quant Actuary/NL Risk M. presso UnipolSai)

Contenuti

  • Univariate Losses Distribution: modelli PARAMETRICI discreti e modelli PARAMETRICI continui, stima dei parametri con metodi ML, GMM, reti neurali (casi pratici mediante l’utilizzo di R
  • Le copule per osservazioni IID: COPULE archimedee e ellittiche, stima dei parametri e bontà di adattamento ai dati (casi pratici mediante l’utilizzo di R
  • Le misure di dipendenza e le misure di rischio: misure di dipendenza lineare e non lineare; concetto di cointegrazione, misura del Valore a Rischio e dell’Expected ShortFall
  • Introduzione alla Solvency II: verranno ripercorsi brevemente il building block della SII, differenze fra modelli interni e formula standard
  • Aggregazione e diversificazione dei rischi: aggregazione Var-Covar, Aggregazione di tipo Copula, allocazione dei rischi e regolarizzazione PSD della matrice di correlazione, aggregazione con reti neurali GAN
  • Applicazioni pratiche dei punti trattati

 

Orario:

Giovedì 4 luglio 2024

09.15 – 09.30 Registrazione
09.30 – 11.00 Lezione
11.00 – 11.15 Pausa
11.15 – 13.00 Lezione
13.00 – 14.00 Intervallo
14.00 – 15.30 Lezione
15.30 – 15.45 Intervallo
15.45 – 17.00 Lezione

 



Segreteria operativa:
S.I.A. S.r.l. - Viale delle Milizie 1 - 00192 Roma
Tel. – 06/3202922, E-mail: info@sia-attuari.it
Federica Campanini

Iscrizioni:
La scheda allegata va inviata alla segreteria della S.I.A. s.r.l., Viale delle Milizie 1, 00192 Roma, tramite mail, entro lunedì 1° luglio 2024.
E' possibile inoltre l'iscrizione online.
L'iscrizione al corso sarà confermata con nostra email.
Qualche giorno prima del corso, gli iscritti riceveranno, via mail, un link di collegamento alla piattaforma ZOOM. L’aula virtuale permetterà di interagire con il docente.

Quota di iscrizione:
La quota di iscrizione per ogni partecipante è di Euro 450,00 + IVA. La quota dà diritto alla partecipazione ai lavori e al materiale didattico.


Modalità di pagamento:
Il versamento della quota di iscrizione, da effettuarsi successivamente alla nostra conferma, dovrà pervenire entro e non oltre l’inizio del corso, con l’evidenza del corrispondente numero di fattura.
Eventuali rimborsi per impedita partecipazione saranno consentiti nella misura dell’80% se la mancata partecipazione sarà comunicata per iscritto almeno 2 giorni prima dell’inizio del corso.

   


 

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