APLICACIONES DEL @RISK PARA LA INDUSTRIA DE SEGUROS

APLICACIONES DEL @RISK PARA LA INDUSTRIA DE SEGUROS
TOPICO
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Introducción al @RISK
Uso del RISKView
Variables aleatorias correlacionadas en
@RISK
Selección de distribuciones apropiadas
con datos disponibles
Construcción de un modelo de flujo de
caja ejemplo con @RISK
Financiamiento de un Fondo de
Pensiones
HORAS DETALLE
24,0
Este curso equipa a sus participantes en un amplio rango
de herramientas analíticas para llevar a cabo un análisis de
riesgos utilizando el @RISK y otros productos del
DecisionTools Suite, e incluye también una introducción a
la construcción de modelos para aplicaciones de seguros.
Estos modelos incluyen áreas tales como presupuestación
de costos, planes de contingencia, modelos de riesgo de
eventos, modelos de valores futuros de activos, valuación
de cláusulas de penalización, modelos reaseguros,
modelos de flujos de caja y de análisis de Valor Actual
Neto.
1,0
Preliminares, celdas de variabilidad, celdas de salida, revisión
de estructura del modelo @Risk, correlación de variables,
ajuste de la simulación, selección de reportes de Excel, inicio
de simulación, revisión de resultados, verificación de
convergencia de los resultados de distribución, distribuciones
utiles para el analista de riesgos principiante
1,0
Examen visual de distribuciones, examen de la funcionalidad
de sobreposición en RISKview, distribuciones Truncadas, el
Artista de Distribuciones en @RISK. Exploración de
distribuciones de probabilidad seleccionadas disponibles en
@RISK
1,6
Introducción, interdependencia entre variables inciertas, ¿Qué
es correlación?, clarificación de la confusión entre la correlación
y qué tan pronunciada es una pendiente, efecto de correlación
entre dos variables de entrada @Risk en una simulación,
correlación jerarquizada, la importancia de la correlación a la
distribución resultante, estimación del Producto-Momento
Pearson y las Correlaciones jerarquizadas de los datos,
creación de una nueva tabla de correlación.
1,6
Este capítulo provee una introducción a un tema importante:
Cómo seleccionar la distribución correcta. De hecho, hay
siempre más de una manera de resolver un problema. Aquí se
discuten detalles sobre algunas de las distribuciones más útiles
para representación de la incertidumbre.
2,1
Se construye un modelo de flujo de caja empresarial utilizando
los conceptos fundamentales de operación de @RISK. El
propósito de este módulo es integrar los conocimientos,
prácticas y herramientas aprendidas a lo largo dela
capacitación introductoria al @RISK utilizando para ella el
módelo clásico de valuación de flujos financieros para la
obtención de un valor actual neto y una tasa interna de retorno.
1,2
Asuma que usted administra un fondo de pensiones y tiene una
buena idea de cuánto dinero se requerirá para realizar pagos
durante cada uno de los próximos n años. El día de hoy,
pueden ser adquiridos varios bonos para capitalizar el fondo de
pensiones. Dados los bonos disponibles para comprar hoy
¿cuál es la menor cantidad de dinero que debe ser reservada
hoy para garantizar los pagos de los bonos cubran los pasivos
del fondo de pensiones? Este ejercicio se adapta bien a
problemas en donde se requiera planificar adecuadamente la
satisfacción de requerimientos de desembolsos de efectivo en
el futuro.
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Uso del RISKOptimizer para Maximizar
las Probabilidades de maximizar
rendimientos de inversión
VAR de un Portafolio
Introducción a modelos de
seguros/reaseguros con @RISK
Cálculo de rentabilidad de un seguro
de siniestralidad con y sin reaseguro
0,4
En el capítulo 16 utilizamos el Solver para maximizar el
portafolio de minimización de varianza que obtenía un nivel
deseado de rendimiento esperado. Para muchos analistas, su
meta primaria es maximizar la probabilidad de ganarle a cierto
índice de comparación (benchmark), tal y como el índice de
Standard & Poor´s (S&P). Desafortunadamente, este tipo de
modelo requiere un enunciado condicional (=IF) que le da
problemas al Solver. Resolver este problema es, sin embargo,
muy sencillo para el Evolver.
0,8
Cualquier persona que sea dueña de un portafolio o cartera de
inversiones sabe que existe una gran cantidad de incertidumbre
acerca del futuro valor de un portafolio. Recientemente, el
concepto de Valor en Riesgo (VER) ha sido utilizado para
ayudar a describir la incertidumbre de un portafolio. Definido
simplemente, el Valor en Riesgo de un portafolio en un punto
futuro en el tiempo es usualmente considerado como el quinto
percentil de la pérdida de valor de un portafolio en ese punto en
el tiempo. En suma, se considera que sólo existe un chance en
20 de que la pérdida de valor del portafolio exceda el Valor en
Riesgo.
2,1
Resumen de distribuciones fundamentales para aplicaciones de
seguros (Poisson, Pareto, etc.), modelos ejemplo: modelos de
reaseguros de una y múltiples capas; aplicaciones especiales
de correlación (usando funciones DepC e IndepC de @RISK),
código básico de VBA para modelos en seguros.
1,4
Un ente regulador desea evaluar la rentabilidad de un seguro
de siniestralidad de vehículos automotores. Evaluando la
frecuencia y la magnitud de la siniestralidad por un lado, y las
primas y deducibles por el otro lado, es posible calcular tal
rentabilidad con y sin la contratación de un seguro.
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Modelo previsional de pensiones
2,5
Se poseen los datos individuales de un sistema de pensiones
por vejez. El planificador financiero desea, dadas las tasas de
mortalidad de la población evaluada, los montos de las
pensiones y ciertas otras variables, realizar un flujo de efectivo
a largo plazo que proyecte los flujos de sostenimiento de tal
plan de pensiones. Este ejercicio se resuelve con herramientas
estocásticas.
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Modelos de severidad
2,1
Se introducen las distribuciones estadísticas para cuantificar el
patrón de pérdidas operativas dentro de una institución
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Modelos de frecuencia
2,1
Se introducen las distribuciones estadísticas para cuantificar la
frecuencia de eventos de pérdidas operativas dentro de una
institución.
2,1
De la misma manera que el VaR se utiliza como medida
estándar de riesgo en riesgos de mercado, con ciertas
restricciones, el VaR puede ser utilizado como cuantificación de
riesgos operativos. En este módulo se propone un marco
conceptual para lograr tal cuantificación de riesgos corporativos
y de riesgos en carteras de seguros.
2,1
Se verán algunos modelos estocásticos que de una u otra
manera su entendimiento facilita la compresión de algunos
problemas de riesgo operativo institucional, como los modelos
de proceso ruinoso.
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Valor en riesgo operativo
Procesos estocásticos ruinosos