SEMINARI A.A. 2017-2018
Prof. Enrico Biffis (Imperial College, Londra)
Health Insurance, Portfolio Choice, and Retirement Incentives
30/05/2018, ore 10.00-12.00 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche.
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Prof. Enrico Biffis (Imperial College, Londra)
Insurance contract design and endogenous frailty
29/05/2018, ore 14.30-16.30 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche;
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Prof. Enrico Biffis (Imperial College, Londra)
Security posture design in conflict areas: Evidence from Iraq
28/05/2018, ore: 14:00-16.00 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche;
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Prof. Antonio José Heras Martinez (Università Complutense di Madrid)
An Introduction to Quantile Regression
25/05/2018, ore: 14:00 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche;
Abstract
Quantile regression is an extension of the classical least squares methods for the estimation of conditional expectations, to the estimation of conditional quantile functions. In the seminar we will study the main characteristics of this technique, and we will also show an application to insurance ratemaking. Two-part models based on generalized linear models are widely used in insurance rate-making for predicting the expected loss. We will explore an alternative method based on quantile regression which provides more information about the loss distribution and can also be used for insurance underwriting.
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Dott.ssa Federica Attanasi e Dott. Damiano Ticconi (Sapienza Università di Roma)
GLM e Machine Learning: metodi e applicazioni attuariali. (Ciclo di lezioni)
18/05/2018: ore 15:00-18:00 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche
24/05/2018: ore 15:00-18:00 Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche
25/05/2018: ore 15:00-18:00, Sala 34, piano IV pal. scienze statistiche
Abstract
L'obiettivo del corso è l’analisi ed il confronto di metodi tradizionali di analisi statistica, come i modelli regressivi, e di metodi più recenti come le reti neurali, fornendo spunti per approfondimenti o riflessioni.
Nella prima parte del corso verranno ripercorse brevemente le caratteristiche dei modelli regressivi lineari, mostrandone quindi la naturale evoluzione nei GLM. In particolare, saranno poi definite le ipotesi probabilistiche e strutturali sottostanti la definizione dei GLM e le tecniche di misurazione della bontà del modello. Infine saranno forniti alcuni esempi di modelli lineari generalizzati nelle applicazioni attuariali.
Nella seconda parte del corso saranno trattate le tematiche tipiche del Machine Learning, concentrando l'attenzione su Neural Networks e Support Vector Machines, analizzandone le proprietà matematiche ed algoritmiche.
Infine sarò proposto un case study nell'ambito del ramo RC Auto in cui, mediante l'utilizzo del software R, verrà mostrato il percorso che conduce da un dataset grezzo al risultato finale di un'analisi tariffaria applicando le diverse metodologie presentate.
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Prof.ssa Justyna Brzezinska (University of Katowice)
Log-linear models and correlation analysis with R
18/05/2018 ore 14.00-18.00 Aula Master, Regina Elena
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Prof. Josè Luis Villar Zanon (Universidad Complutense de Madrid)
Risk neutral probabilities recovery from options prices by maximum entropy. (Seminario)
12/03/2018, ore 10:30-12:30 sala 34 edificio Scienze statistiche, IV piano
Abstract
When valuing assets and hedging risk, we often accept some model assumptions (like for instance those of the Black-Scholes-Merton (B-S-M) model). We then benefit of the model advantages, like are in the B-S-M case the numerical tractability or closed analytical expressions, self-financed dynamical hedging strategy, etc…). However, this also implies to carry on with the model inadequacies. Again in the B-S-M model, these are for instance the normality of the underlying random component, the delta-hedging trading strategies, or the assumption of a constant volatility. Thus every time we follow a model, we endorse not only its pros but also its cons.
An alternative to this model-based approach is to assume only a minimum amount of hypothesis, like the no arbitrage assumption which is key for pricing through the fundamental theorems of finance. The main goal is then to retrieve the risk neutral probabilities (RNP), also called the equivalent martingale measure, using exclusively the market information (i.e. the quoted prices of the currently negotiated assets, or benchmarks). We will explain how to achieve this through the method of the entropy maximization that implements the efficient market hypothesis, and how this method can afford pricing and hedging in an incomplete market.
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Prof.ssa Paola Fersini (Luiss)
Risk management degli enti di previdenza.
8/03/2018, ore 15:00-17:00 sala 34 – Dipartimento di Scienze statistiche, IV piano
9/03/2018, ore 10:00-12:30 sala 34 – Dipartimento di Scienze statistiche, IV piano
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Prof. Luca Passalacqua (Sapienza Università di Roma)
La metodologia Monte Carlo per la valutazione di contratti finanziari e assicurativi.
24/01/2018 ore 9:00-13.00, ore 14:30-16:30 Aula informatica VII (Castellano)
25/01/2018 ore 9:00-13.00, ore 14:30-16:30 Aula informatica VII (Castellano)
26/01/2018 ore 9:00-13.00, ore 14:30-16:30 Aula informatica VII (Castellano)
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Prof. Marcello Galeotti (Università di Firenze)
Le problematiche dei rischi estremi: modelli teorici e strumenti finanziario-attuariali
17/01/2018 pomeriggio
18/01/2018 mattina
31/01/2018 pomeriggio
01/02/2018 mattina
Dettaglio programma:
- 17/01/2018 (mercoledì pomeriggio). Concetti generali. Una definizione dinamica di rischio economico. Avversione al rischio: premi e prezzi. Misure di rischio: VaR e Expected Shortfall. Il problema del calcolo delle misure di rischio.
- 18/01/2018 (giovedì mattina). Le problematiche dei valori estremi. Distribuzioni light e heavy tail. Tasso d’azzardo. Distribuzioni sub-esponenziali. Fluttuazioni di somme e massimi. Il teorema di Fisher-Tippet. L’eccesso medio. Distribuzione generalizzata di Pareto.
- 31/01/2018 (mercoledì pomeriggio). Strumenti finanziari innovativi per la gestione di rischi ambientali.Opzioni di progetto e Catastrophic bonds. Dinamiche interattive. Possibilità di esiti “virtuosi” e di equilibri sub-ottimali. Un caso di studio: rischi di esondazione del fiume Arno nell’area e nella città di Firenze.
- 01/02/2018 (giovedì mattina). Modelli evolutivi per i rischi sanitari. Medicina difensiva, assicurazioni sanitarie, azioni legali. Rischi clinici e legali e comportamenti di medici e pazienti: un modello di gioco evolutivo. La fraudolenza nelle assicurazioni sanitarie. Estensione ed entità di comportamenti fraudolenti. Il problema dei controlli. Un modello dinamico e i suoi risultati.
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Dott. Marco Aleandri (Sapienza Università di Roma)
Data Science: concetti, metodi e applicazioni alle Scienze Attuariali (Ciclo di lezioni)
23/11/2017, ore 10:00-13:00, 14:00-17:00
24/11/2017, ore 10:00-13:00, 14:00-17:00