Teoría de riesgo – 4ta edición (Edición en Español)Impreso

SOBRE EL AUTOR

Evaristo Diz Cruz

Doctor en Estadística Actuarial de la Escuela de Ciencias Estadísticas y Actuariales de la Universidad Central de Venezuela (UCV), especialista certificado en Ciencias Actuariales por la Universidad Pontificia Católica de Chile. Licenciado en ciencias Actuariales y Financieras homologado por el ministerio de Educación Español, magíster en Estadística Matemática y especialista en Estadística Computacional, con una concentración en Teoría de Riesgo de la Universidad Simón Bolívar (USB), máster en Sistemas de Información, máster en Administración de Empresas y licenciado en Física y Matemáticas de la Universidad Católica Andrés Bello (UCAB). Cursos de Entrenamiento Actuarial en Buck Consulting Actuaries en New York y Paul Westbrook & Associate en New Jersey, patrocinados por PDVSA durante dos años. Miembro del Colegio de Estadísticos y Actuarios de Venezuela. Certificado de Riesgo por IIPeR USA. Daytraining Electrónico Avanzado de la American Academy Wall Street LLC. Ponente Internacional de la Asociación de Actuarios, Estadísticos y Economistas de la Seguridad Social.

TABLA DE CONTENIDO

Índice de gráficos
Índice de tablas
Prefacio
Prólogo

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
1. Exceso de Pérdida
2. Tipos de Deducible
2.1. Deducible
Tipo Franquicia
2.2. Deducible
Tipo Prorrateado
3. Límite de Pagos o Póliza
4. Seguro Proporcional

Capítulo 7
Transferencia de Riesgo: Reaseguro
1. Riesgo tipo Stop – Loss
2. Reaseguro con un máximo
3. Reaseguro proporcional

Capítulo 8
Riesgo de la Tasa de Interés

Capítulo 9
Árboles de Riesgo Binomial

Capítulo 10
Valor en Riesgo
1. Riesgo de un solo activo
2. Valor en Riesgo de una cartera de activos
3. Ejemplo numérico de una cartera de dos activos

Capítulo 11
Procesos Estocásticos Wiener
1. Propiedad Markoviana
2. Procesos Wiener
3. Procesos generalizados de Wiener
4. Aplicación al caso de la evolución de los precios de las acciones en el mercado de capitales

Capítulo 12
Cadenas Markovianas
1. Características de una Cadena Markoviana
3. Probabilidades de Transición
4. Modelo de Supervivencia
5. Modelo de Enfermedad
6. Caminata Aleatoria
6.1 Modelo de Seguros
7. Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov
8. Generalización para n+m pasos
9. Descomposición Espectral

Capítulo 13
Tasas de Interés Estocásticas y Valores Presentes
1. Valores Presentes Estocásticos
2. Proceso de Acumulación de Capital en n períodos

Capítulo 14
Simulación Montecarlo
1. Simulación Montecarlo para riesgos del tipo Uniforme
2. Simulación Montecarlo para riesgos del tipo Exponencial
Anexo I
Distribución Uniforme. 100 observaciones, 100 simulaciones
Anexo II
Distribución Uniforme. 500 observaciones, 500 simulaciones
Anexo III
Distribución Exponencial. 100 observaciones, 100 simulaciones
Anexo IV
Distribución Exponencial. 500 observaciones, 500 simulaciones

Capítulo 15
Establecimiento de un Plan de Pensiones
1. Modelación de las tasas de mortalidad y rotación
2. Regresión no lineal
3. Modelación de la Tasa de Rotación
4. Construcción del Modelo de Supervivencia por Edad y Sexo
5. Tablas de Vida para el personal jubilado
6. Bootstrapping

Capítulo 16
Modelo de Optimización Estocástica
1. Diferencial Exceso/ Superávit (Obligación Actuarial del
Plan – Activos del Fondo ( ) x D )
2. Obligación Actuarial del Plan a nivel individual ( ) x L
2.1. Modelo Uniforme
2.2. Modelo Gamma
2.3. Modelo LogNormal
2.4. Modelo Exponencial
2.5. Modelo Weibull
2.6. Modelo Distribución Extrema
3. Activos del Fondo a nivel Individual
4. Estimación del Valor en Riesgo (VaR) de los Activos del Fondo

Capítulo 17
Modelación de las Tasas de Mortalidad, Rotación y Expectativas de Vida
1. Modelación de las Tasas de Mortalidad y Rotación
1.1. Datos de Mortalidad del Instituto Nacional de Estadística
1.2.Resultados del Ajuste de Modelos No Lineales
1.3. Bondad de Ajuste de los Modelos seleccionados
1.4. Data una de las empresas más representativas del sector para la determinación de las tasas de rotación
1.5.Datos de Rotación del personal
1.6. Resultados del Ajuste de Modelos No lineales, en la Tasa Rotación Promedio
1.7. Bondad de Ajuste del Modelo seleccionado para aplicarlo a la Tasa Promedio de Rotación.
1.8. Ajuste de distribuciones de probabilidad y/o opinión experta para el rendimiento de los distintos instrumentos financieros
1.9. Análisis descriptivo de las tendencias centrales y de dispersión de los datos para las edades de interés
1.10. Resultados del ajuste de los Modelos de Supervivencia a los datos de los jubilados para las edades de jubilación normal
1.11. Resultados Derivados del Análisis No Paramétrico
1.12. Simulación del valor de ä60 y ä55 bajo los distintos modelos
1.13. Supuestos Utilizados
1.14. Resultados de la Simulación para

Capítulo 18
Modelación de Simulación Estocástica
1 Enfoque Determinístico
1.1. Supuestos e Hipótesis Actuariales
1.2. Resultados
2. Enfoque Estocástico
2.1. Supuestos e Hipótesis Actuariales
2.2. Variables de Decisión
2.3. Resultados
2.4. Distribuciones Empíricas del Personal.
Nivel Consolidado
2.5. Distribuciones Empíricas del Personal. Nivel Individual
2.6. Análisis Comparativo de las Funciones de Probabilidad Empíricas para cada caso
2.7. Estimaciones Boostrapp de los valores esperados, mediana y desviación estándar del diferencial
3. Análisis del impacto de las variables de decisión y supuestos actuariales en el valor estimado del diferencial para algunos casos individuales
4. Simulación Estocástica Dinámica

Capítulo 19
Determinación de la Prima Teórica de un Reclamo
1. Análisis del Número y Cuantía de los Reclamos

Capítulo 20
Enfoque Bayesiano para la Severidad y Frecuencia de Reclamos
1. Severidad de los Reclamos
2. Frecuencia de los Reclamos
3. Distribución Predictiva Colectiva de los Reclamos
4. Resultados del Cálculo Detallado de los Momentos de las Distribuciones Ajustadas y Predictivas
4.1. Escenario #1
4.2. Escenario # 2
4.3. Incremento del Número de Reclamos Muestreados

Capítulo 21
Ejemplo de un modelo jerarquico propuesto para evaluar la
incertidumbre de los parametros
1. Ejemplo de un Modelo Jerárquico Propuesto para Evaluar la Incertidumbre de los Parámetros
1.1 Inferencia Bayesiana Vía Winbugs (Gibbs Sampling)
1.2. Flujograma de las Corridas de Winbugs
1.3 Los Outputs o Salidas de Winbugs
2. Aplicación de un Modelo Jerarquico con Winbugs
2.1. Especificaciones del Modelo y Archivos Winugs
2.2. Salida y Análisis de Winbugs

Capítulo 22
Caso de Estudio
1. Objetivo del Estudio
2. Hipótesis y Supuestos
3. Metodología Utilizada
3.1 Tratamiento de la Base de Datos
3.2.Método Utilizado para Modelizar el Riesgo
3.3. Modelización de la Pérdida Esperada
3.4. Análisis de los Créditos Vencidos en el Horizonte de Valoración
4. Resultados de la Valoración
4.1. Simulación Montecarlo
5.Sensibilidad del Pasivo
6. Impacto en el Flujo de Caja Proyectado
7. Recomendaciones

Bibliografía
I. Libros
II. Artículos y/o trabajos de investigación