| Profa. Ma. Alice Silva Duarte | |
| Ementa:
Introdução à Modelagem Atuarial: Conceitos básicos de ciências atuariais. Revisão de ferramentas matemáticas e estatísticas. Introdução ao uso de Python na modelagem atuarial. Introdução ao ambiente de desenvolvimento e bibliotecas relevantes (NumPy, Pandas, etc.). Aplicações em Seguros: Provisões Atuariais Estimadas: Provisão de Prêmios Não Ganhos – Riscos Vigentes e Não Emitidos (PPNG – RVNE), Provisão de Sinistros Ocorridos e Não Avisados (IBNR). Criação de modelos atuariais em Python. Modelagem de Limite de Retenção, Criação de modelos atuariais em Python. Avaliação de Solvência e Capital Baseado em Risco. Modelagem de Solvência e Suficiência de Capital. Criação de memórias de cálculo em Excel/Python. Auditoria Atuarial: metodologias e Ferramentas. Testes de Consistência em Modelos Atuariais. Criação de memórias de cálculo em Excel/Python. Modelagem de Riscos: Dependências e Modelos Multivariados. Teoria do Risco aplicada. Estudos de Caso: Aplicações práticas com dados reais de seguros. Análise crítica de modelos e resultados. Discussão sobre desafios e soluções na modelagem. |
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| Referências Bibliográficas:
GERBER, H.U. Life Insurance Mathematics. |
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