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Teoría de Riesgo – Evaristo Diz Cruz – 4ta Edición

Descripción

En esta cuarta edición se incluyen dos temas bastantes extensos sobre el tratamiento Bayesiano en los Modelos de Riesgo Actuarial Colectivos. El objetivo central de ésta obra en el sentido de su enfoque está orientado hacia la aplicación inmediata de los conceptos fundamentales. En el primer capítulo se da una versión general y reducida del concepto básico de riesgo, seguro y una expresión matemática del concepto de eventos y variables aleatorias.

El segundo capítulo, trata sobre los conceptos básicos de la modelación y sus posibilidades en la Teoría de Riesgo, fundamentalmente se habla de la relación entre el riesgo y el rendimiento, entendiendo este último, como el promedio o valor esperado de una variable cualquiera y por supuesto en especial el rendimiento de inversión. En el capítulo tres, se habla de las distribuciones típicas de probabilidad de mayor uso en el mundo del seguro y de las finanzas.

En los capítulos cuatro y cinco, se tocan aspectos elementales del Modelo de Riesgo Individual y la utilización de la mezcla de distribuciones de probabilidad asociada a una pérdida, se exponen algunos ejemplos típicos que ilustran estos conceptos. Los capítulos seis y siete, están dedicados al estudio de las distintas expresiones que utiliza la Estadística Matemática Actuarial para describir los diferentes tipos de cobertura y se da una introducción al concepto de reaseguro y su filosofía más frecuente. En ambos capítulos se trabajan ejemplos sencillos, escogidos pedagógicamente, para aclarar los conceptos básicos y poder aplicar la teoría inmediatamente.

Ver más
  • 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
    Capítulo 7. Transferencia de Riesgo: Reaseguro
    Capítulo 8. Riesgo de la Tasa de Interés
    Capítulo 9. Árboles de Riesgo Binomial
    Capítulo 10. Valor en Riesgo
    Capítulo 11. Procesos Estocásticos Wiener
    Capítulo 12. Cadenas Markovianas
    Capítulo 13. Tasas de Interés Estocásticas y Valores Presentes
    Capítulo 14. Simulación Montecarlo
    Capítulo 15. Establecimiento de un Plan de Pensiones
    Capítulo 16. Modelo de Optimización Estocástica
    Capítulo 17. Modelación de las Tasas de Mortalidad, Rotación y Expectativas de Vida
    Capítulo 18. Modelación de Simulación Estocástica
    Capítulo 19. Determinación de la Prima Teórica de un Reclamo
    Capítulo 20. Enfoque Bayesiano para la Severidad y Frecuencia de Reclamos
    Capítulo 21. Ejemplo de un modelo jerarquico propuesto para evaluar la incertidumbre de los parametros
    Capítulo 22. Caso de Estudio
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