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Venerdì 18 febbraio 2022 in diretta web
Modelli quantitativi per la mortalità, i riscatti e le assicurazioni sulla salute. Approcci tradizionali e Machine Learning
Il corso vuole presentare applicazioni numeriche per la modellazione della mortalità, dei tassi di riscatto e della disabilità sia utilizzando approcci classici (es. tavole di mortalità) sia utilizzando metodi moderni basati sul predictive modeling e sul machine learning. Il taglio del corso è nettamente pratico: saranno presentati dei casi d'uso, commentato il codice delle applicazioni, analizzati i risultati e indicati spunti teorici sull’argomento.
Il corso si baserà sugli ambienti R e Python e librerie di modellazione statistica associate.
Data la vastità degli argomenti trattati, per poter fruire adeguatamente dei contenuti del corso, come lavoro preliminare, si consiglia di visionare il materiale:
https://www.sia-attuari.it/materiale/Corso%20SIA%20FAC%20I.zip
Una conoscenza almeno base dell'utilizzo dei modelli predittivi nonché di Python (o R) è fortemente consigliata per poter fruire adeguatamente dei contenuti del corso.
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 5 (cinque) CFP ai fini FAC (Formazione Attuariale Continua).
Il caricamento è a cura dell’interessato e deve essere effettuato accedendo all’area riservata del sito dell’Ordine degli Attuari nella sezione delle attività Preclassificate inserendo come:
Tipologia Ente: SIA organizzati in collaborazione con l’Ordine degli Attuari;
Attività Formativa: Corso a Pagamento;
Argomento: Tecnico Attuariale;
Quantità: 1 giorno.
Docenti:
Dott. Giorgio Alfredo Spedicato (Gruppo Unipol) |
Programma
Saranno presentati esempi sui seguenti temi:
- Assicurazioni vita tradizionali. Calcolare le grandezze demografiche ed attuariali con il pacchetto R life contingencies (R);
- Introduzione a ML: overview di Deep Learning e Boosted Tree;
- Analisi dei riscatti con il machine learning: confronto tra CatBoost e DeepLearning (Python);
4. Proiezione della mortalità con StMoMo (R);
- Il ML per modellare la mortalità (Python);
- Le catene di Markov per la valutazione di assicurazioni sulla LTC (R);
- Il ML per modellare per prezzare una polizza sulla salute con più garanzie (Python).
Orario:
Venerdì 18 febbraio 2022
09.15 – 09.30 Registrazione
09.30 – 11.00 Lezione
11.00 – 11.15 Intervallo
11.15 – 13.00 Lezione
13.00 – 14.00 Intervallo
14.00 – 15.30 Lezione
15.30 – 15.45 Intervallo
15.45 – 17.15 Lezione |
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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 14 febbraio 2022.
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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