Docente
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BAIONE FABIO
(programma)
Le lezioni si articolano nei seguenti contenuti principali:
Parte 1: Introduzione all'Entreprise Risk Management e fondamenti di Quantitative Risk Management (6h circa).
Argomenti: Principali framework dei principi internazionali e nazionali e normativa di riferimento; Temi di goverance.
Parte 2: Richiamo sulle principali distribuzioni discrete e continue per la valutazione del danno ed effetti della limitazione del rischio. (14 h circa).
Argomenti: Funzioni di densità, ripartizione, generatrici dei momenti e delle probabilità. La classe della famiglia esponenziale lineare. Franchigia assoluta e relativa, Massimali, Inflazione e coassicurazione.
Parte 3: Selezione e stima dei modelli di analisi del rischio (8 h circa).
Argomenti: Richiami di statistica inferenziale, approcci parametrici e non parametrici, stime di massima verosimiglianza per variabili discrete modifiche e troncate. Misure di bontà di adattamento per la selezione dei modelli.
Parte 4: Modelli aggregati del rischio (6 h circa).
Argomenti: Modello Individuale vs Collettivo, le formule di approssimazione, la distribuzione di Tweedie, gli effetti delle limitazioni tariffarie sul danno aggregato
Parte 5: Modelli di regressione lineari multipli e applicazioni per la stima della riserva sinistri (14 h circa).:
Argomenti: I modelli Lineari generalizzati (GLM) il modello di Poisson con sovra dispersione.
La valutazione stocastica delle Riserve Sinistri con GLM: Metodo Chain Ladder vs Over Dispersed Poisson, Bootsprap ODP.
• Dispense a cura del docente (parzialmente in inglese).
• Loss Data Analytics, aa.vv. https://ewfrees.github.io/Loss-Data-Analytics/
• Loss Models: from Data to Decisions, Klugman S.A., H.H. Panjer e G.E. Willmot (3rd Editon o sup), Wiley Series in Probability and Statistics.
• Generalized Linear Models, P. McCullagh, John A. Nelder, Taylor & Francis Ltd, (second edition, 1989) http://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/2201s11/readings/glmbook.pdf
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