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MASTER EN CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS PLAN Nombre de asignatura: ESTADÍSTICA ACTUARIAL II: Código: - PDF
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María Isabel Olivares Giménez
1 MASTER EN CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS PLAN 2009 Nombre de asignatura: ESTADÍSTICA ACTUARIAL II: Código: Métodos de Decisión. Materia: Estadística Módulo: ANÁLISIS DEL RIESGO Carácter: actuarial ACTUARIAL Y FNANCIERO Obligatorio Créditos ECTS: 4 Presenciales: 3 No presenciales: 1 Duración: Trimestral Trimestre: Segundo Profesor: Jose Mª Lorenzo Magán Departamento: Estadística e Investigación Operativa II Centro: Facultad de CC.EE. y EE Teléfono: Idioma en el que se imparte: Castellano Breve descriptor: Métodos de decisión. Elementos de inferencia bayesiana. Requisitos: Conocimientos de matemáticas y estadística. Cálculo integral y diferencial. Conceptos consolidados en las asignaturas previas de matemáticas y estadística actuarial I Objetivos: Describir técnicas de diferente naturaleza para la resolución de problemas de decisión, de manera que se permita identificar los aspectos determinantes de un problema y seleccionar la alternativa de decisión más apropiada. Competencias o destrezas que se van a adquirir: Generales: CG1, CG2, CG3 Transversales: CT1, CT4, CT5 Especificas: CE11, CE12, E13 y CE14 1
2 Contenidos temáticos: TEMA 1. Introducción. Características de los problemas de decisión TEMA 2. Decisión sin información adicional. Criterios fundamentales TEMA 3. Decisión con información adicional. Metodología bayesiana. TEMA 4. El valor de la información adicional. Introducción a la teoría de la información. TEMA 5. La teoría de la utilidad esperada. Concepto, aportaciones y problemas Actividades docentes (% aproximado respecto del total de créditos) Clases teóricas 20% Seminarios 5% Clases prácticas 15% Trabajos de campo 25% Tutorías personalizadas 5% Actividades de evaluación 5% Horas de estudio 25% TOTAL 100 Tipo de evaluación: Participación activa en aula o seminarios: 15 % de la calificación final Resolución de casos y/o ejercicios: 20 % de la calificación final Realización y presentación de trabajos individuales o en grupo: 15% de la calificación final Examen final: 50 % de la calificación final Bibliografía básica: López Cachero, M. Análisis y adopción de decisiones. Pirámide, Madrid (1998). Robert, Christian P. The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to Computational Implementation (Springer Texts in Statistics). Springer Verlag, New York; 2nd edition (2007). García Aguado, J. Métodos de decisión: ejercicios resueltos. Pearson Educación, Madrid (2002). Otra información relevante: Enlaces a otras informaciones a través del campus virtual 2
3 CRONORAMA ORIENTATIVO. AMPLIACIÓN DE ESTADÍSTICA SEMANA TEMA TRABAJO EN EL AULA TRABAJO FUERA DEL AULA 1 Tema 1. Introducción a los problemas de decisión. Elementos de un problema de decisión. Ambientes de la decisión: certeza, riesgo, incertidumbre. Presentación de la asignatura. Introducción a la Teoría de la Decisión. Primeros ejemplos de los distintos ambientes de decisión. Realización de los primeros ejercicios del Tema 1. Descripción de los elementos de un problema de decisión. 2 Tema 1. Métodos axiomáticos y métodos no axiomáticos. Problemas de decisión en ambiente de incertidumbre. Exposición de los diferentes criterios en los problemas de decisión en ambiente de incertidumbre. Ejercicios de decisión donde aplicar estos criterios. Realización de los ejercicios de decisión en ambiente de incertidumbre. 3 Tema 2. Decisión sin información adicional. Criterios fundamentales Percepción de la posibilidad de acaecimiento de los estados de la naturaleza. Distribuciones de probabilidad a priori.el criterio del valor monetario esperado Planteamiento de los problemas de decisión en ambiente de riesgo. Cálculo de valores monetarios esperados. Realización de ejercicios del Tema 2 3
4 4 Tema 2. La incorporación de la varianza como evaluación del riesgo. Otros criterios de media dispersión..el concepto de dominación estocástica y su aplicación como criterio de decisión Resolución de problemas de decisión en ambiente de riesgo utilizando la varianza. Estudio de la dominancia estocástica a través de ejemplos. Realización de los ejercicios del Tema 2 (2ª parte) 5 Tema 2. El valor de la información. Primera aproximación. Resolución de problemas de decisión en ambiente de riesgo con información adicional (perfecta) Realización de los ejercicios del Tema 2 (3ª parte) 6 Tema 3. Decisión con información adicional. Metodología bayesiana. Elementos de inferencia bayesiana. Funciones de perdida. Intervalos de credibilidad. Contrastación de hipótesis Resolución de problemas de inferencia a través de métodos Bayesianos. Realización de los ejercicios de inferencia bayesiana 7 Tema 3. Incorporación de información adicional de carácter aleatorio. Efectos sobre un problema de decisión. Modificación de la percepción de la posibilidad de acaecimiento de los estados de la naturaleza. Distribuciones de probabilidad a posteriori Planteamiento y resolución de problemas de decisión con información adicional (imperfecta). Distribuciones a priori y a posteriori. Realización de los ejercicios del Tema 3 4
5 8 Tema 3. Valor de la información imperfecta. Cálculo de resultados esperados en riesgo a priori y a posteriori. Aplicaciones prácticas. Resolución de los últimos ejercicios del Tema 3 9 Temas 1, 2 y 3 Resolución de ejercicios de los tres primeros temas Preparación de la primera prueba escrita 10 Tema 4. Introducción a la teoría de la Información. Concepto y medida de la entropía. Entropía a priori y a posteriori de la información Cálculo de entropías de Shannon para medir la incertidumbre. Ejemplos prácticos. Ejercicios de cálculo de entropías. 11 Tema 4. Medidas del valor de la información. Información debida al canal. El coeficiente de redundancia de la información Cálculo de entropías condicionadas. Entropías en procesos estocásticos. Ejemplos. Ejercicios de Teoría de la Información. 5
6 12 Tema 5. La teoría de la utilidad esperada. Concepto, aportaciones y problemas.la idea de utilidad en economía. El método axiomático en régimen de riesgo. La teoría de la utilidad esperada. Concepto de Lotería. Funciones de utilidad esperada Loterías con consecuencias monetarias Realización de los ejercicios de loterías y funciones de utilidad. 13 Tema 5. Actitudes del decisor frente al riesgo. Principales criticas a la teoría de la utilidad esperada. Establecimiento de la aversión al riesgo y medidas de ésta. Ejemplos de aversión al riesgo en seguros. Realización de los ejercicios de loterías y funciones de utilidad (2ª parte) 14 Tema 5. Planteamientos alternativos: teorías de las expectativas y de la utilidad del proceso Planteamiento de otros métodos alternativos. Realización de los ejercicios de loterías y funciones de utilidad (3ª parte) 15 Temas 4 y 5 Resolución de ejercicios de los dos últimos temas. Preparación de la prueba escrita. 6

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