Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W000545] - STATISTICA ATTUARIALEACTUARIAL STATISTICS
Francesca MARIANI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [EM01] SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE (Curriculum: SCIENZE ATTUARIALI E ASSICURATIVE) Master Degree (2 years) - [EM01] ECONOMIC AND FINANCIAL SCIENCES (Curriculum: SCIENZE ATTUARIALI E ASSICURATIVE)
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2018-2019
Opzionale
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 66
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

ITALIANO

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Conoscenza degli elementi di matematica e statistica impartiti nei corsi della laurea triennale e degli elementi di Statistica 2 della laurea specialistica SEF-n.o.

Students are strongly advised to acquire the contents of mathematics and of statistics of the bachelor's degree and of Statistics 2 of the master's degree SEF-n.o.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Il corso sarà svolto mediante lezioni frontali e prevede anche esercitazioni.

The course will consist of lectures and exercises.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

Al termine del corso gli studenti acquisiranno conoscenze teoriche di tecniche statistiche e strumenti di modellizzazione in ambito assicurativo.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Al termine del corso gli studenti saranno in grado di rappresentare problemi in ambito assicurativo facendo uso di opportuni processi stocastici e di analizzare il loro comportamento attraverso specifiche metodologie.


Competenze trasversali.

Gli esercizi svolti durante il corso aiuteranno lo studente ad affrontare, interpretare e risolvere problemi applicativi in autonomia e a comunicare gli argomenti acquisiti con un linguaggio scientifico e tecnico appropriato.


Knowledge and Understanding.

The course will give a knowledge of the main statistical models for insurance.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

At the end of the course, the student is expected to be able to model and analyze insurance problems using appropriate statistical tools.


Transversal Skills.

Practical applications and discussions that will take place during the
course will enable students to develop a critical and analytical approach
to statistical analysis of insurance problems.



PROGRAMMA PROGRAM

1.Contenuti.
Assicurazioni vita:
· Analisi statistica della mortalità.
Assicurazioni ramo danni:
· Teoria del rischio individuale e collettivo.
· Il modello composto.
· Indicatori tecnici in assicurazioni danni.
· Distribuzioni di conteggio di sinistri.
· Distribuzioni di danno.
· Approssimazioni per distribuzioni composte.
· Catene di Markov.
· Introduzione ai modelli lineari generalizzati.
· Modelli lineari generalizzati per il numero di sinistri.
· Modelli lineari generalizzati per il danno per sinistro.
· Teoria della credibilità: modelli di Bühlmann e di Bühlmann-Straub.
2.Esercitazioni
Il corso prevede lo svolgimento di esercizi sui principali argomenti del corso.
3.Esercitazioni in campo
Sono previste esercitazioni in aula con l’utilizzo del software Excel.

1.Contents
Life insurance:
· Statistical analysis of mortality.
Nonlife insurance:
· Theory of individual and collective risk.
· Compound model.
· Technical indicators in non-life insurance.
· Frequency distributions.
· Severity distributions.
· Approximations for compound distributions.
· Markov chains.
· Introduction to generalized linear models.
· Generalized linear models for frequency.
· Generalized linear models for severity.
· Credibility theory: Bühlmann model and Bühlmann-Straub model.
2. Exercises
The theory will be accompanied by exercises.
3. Practice sessions
Excel practice sessions will be provided.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

L’esame è unico per i due moduli e consiste in una prova scritta, articolata in domande di teoria ed esercizi, ad eccezione dei casi in cui il docente non ritenga opportuno procedere ad una successiva prova orale.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Nel corso dell'esame scritto gli studenti dovranno dimostrare di avere acquisto una solida conoscenza delle tecniche statistiche per le assicurazioni e di saper applicare tali conoscenze nella soluzione degli esercizi.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Il voto verrà espresso in trentesimi. Lo studente supererà l'esame se otterrà almeno 18. È prevista l’assegnazione del massimo dei voti con lode (30 e lode).


Criteri di attribuzione del voto finale.

Gli studenti risponderanno a 4 domande scritte, sia di teoria che esercizi.
Ad ogni domanda sarà attribuito un punteggio corrispondente alla
difficoltà del quesito. La somma dei punteggi sarà pari a 30. Gli studenti
che dimostreranno un’analitica ed approfondita comprensione dei
contenuti teorici e pratici del corso otterranno la lode.


Learning Evaluation Methods.

The final exam is unique for the two modules and consists in a written exam, including questions and exercises, except in cases where the teacher does not consider it appropriate to proceed to a subsequent oral examination.


Learning Evaluation Criteria.

Students will be required to have acquired a solid knowledge of the main
concepts of insurance statistics and to have understood how to apply these notions through practical exercises and applications.


Learning Measurement Criteria.

The final mark is in 30ths (minimum 18). Possibly, a special mention (cum
laude) can be awarded.


Final Mark Allocation Criteria.

Students will answer 4 written questions, including theoretical questions
and exercises. Each question will be awarded a score corresponding to
the difficulty of the question. The sum of the scores will be 30. A special
mention (cum laude) will be awarded to students who display a critical
and comprehensive understanding of the course contents.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

L. Daboni (1993), Lezioni di tecnica attuariale delle assicurazioni contro i danni, LINT Editoriale, Trieste.
E. Pitacco (2008), Matematica e tecnica attuariale delle assicurazioni sulla durata di vita, LINT Editoriale, Trieste.
Y. Tse (2009), Nonlife actuarial models: theory, methods and evaluation, Cambridge University Press.
Klugman S.A., Panjer H.H., Willmot G.E. (2012), Loss Models: From Data to Decisions, 4° edizione, Wiley, New York.
P. Gigante, L. Picech, L. Sigalotti (2010), La tariffazione nei rami danni con modelli lineari generalizzati, EUT Edizioni Università di Trieste.
V. Urciuoli (1991), Teoria della credibilità. Dall'approccio classico all'approccio moderno, Ed. Press, Roma.
P. de Jong-G.Z. Heller (2008), Generalized Linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press.
Ulteriore materiale sarà disponibile nella piattaforma e-learning di Ateneo: http://lms.econ.univpm.it.

L. Daboni (1993), Lezioni di tecnica attuariale delle assicurazioni contro i danni, LINT Editoriale, Trieste.
E. Pitacco (2008), Matematica e tecnica attuariale delle assicurazioni sulla durata di vita, LINT Editoriale, Trieste.
Y. Tse (2009), Nonlife actuarial models: theory, methods and evaluation, Cambridge University Press.
Klugman S.A., Panjer H.H., Willmot G.E. (2012), Loss Models: From Data to Decisions, 4th Edition, Wiley, New York.
P. Gigante, L. Picech, L. Sigalotti (2010), La tariffazione nei rami danni con modelli lineari generalizzati, EUT Edizioni Università di Trieste.
V. Urciuoli (1991), Teoria della credibilità. Dall'approccio classico all'approccio moderno, Ed. Press, Roma.
P. de Jong-G.Z. Heller (2008), Generalized Linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press.
Additional materials will be available on the e-learning platform:
http://lms.econ.univpm.it.


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2018-2019
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2018-2019

 


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