ACTUARÍA Y SEGUROS
SOLVENCIA II CON R (30 HECSE CONAC / 10 HORAS NORMATIVIDAD)
Fecha de Inicio: 7 de octubre de 2025
Duración: 30 Horas (30 HECSE CONAC / 10 HORAS NORMATIVIDAD)
Modalidad: Live Stream
Inversión: $7,499.00 + I.V.A.
Promociones:
10% de Descuento para Ex/alumnos RHCECAM
10% de Descuento en la inscripción de dos o más personas
I. Introducción a R
1.1 Introducción a R y RStudio: entorno de consulta y carga de librerías.
1.2 Fuente de datos: Lectura, manipulación y escritura de datos: filtros, creación de campos, cruces de tablas.
1.3 Operadores; aritméticos, lógicos y de comparación.
1.4 Crear objetos, acceder y editar valores: Operación con matrices, arreglos, dataframes, listas.
1.5 Programación en R: Ciclos For, While, IF y creación de funciones.
1.6 Visualización en R: Gráficos de histogramas, dispersión, líneas y otros.
1.7 Distribución de probabilidades, percentiles y simulación de variables aleatorias.
1.8 Regresión simple.
2. Regresión y simulación de tablas de mortalidad
2.2 Suavizamiento y simulación siguiendo lo descrito en el Anexo 6.3.8 de la CUSF: regresión logística como caso particular de los Modelos Lineales Generalizados y la conexión de éste con lo descrito en el Anexo mencionado. Desarrollo y aplicación del código en R para suavizar y simular tasas brutas de mortalidad. Pruebas de hipótesis en R para comprobar si las observaciones cumplen con los supuestos de la regresión.
2.3 Cópulas Bivariadas: Introducción a Cópulas bivariadas, Algunas familias paramétricas, algoritmo de regresión y simulación. Desarrollo y aplicación con R para tasas brutas de mortalidad sectoriales.
2.4 Análisis de las tablas de mortalidad, enfoques y conclusiones de los beneficios y desventajas de las metodologías de desarrollado.
3. Mejor Estimador (BEL)
con apego a lo definido en la CUSF, los Conceptos de Balance Económico y Valor de Transferencia.
3.2 BEL – Modelos de proyección de flujos: BEL vía simulación vs metodología determinista. Código en R para ejecutar y analizar las metodologías para ambos enfoques, contrastar diferencias de metodologías.
3.3 Análisis de impactos del BEL en el Balance Económico y los resultados de la Compañía.
3.4 BEL – Modelos en R para Corto Plazo; Métodos clásicos y estocásticos.
4. Margen de Riesgo (MR)
4.1 Introducción y Antecedentes a los principios teóricos y regulatorios del MR.
4.2 Margen de Riesgo: Diferentes enfoques definidos por el IASB y metodología descrita en la
CUSF.
4.3 Aplicación con R para obtener el Margen de Riesgo de acuerdo con lo establecido en la CUSF.
5. Requerimiento de Capital de Solvencia (RCS)
5.1 Introducción y Antecedentes a los principios del RCS con base a los establecido en la CUSF.
5.2 RCS: Análisis y discusión de los enfoques descritos en la literatura así como el definido en la
CUSF. Diferencias y similitudes con el enfoque europeo y Mexicano.
5.3 Construcción del modelo con R para obtener el RCS con base a lo establecido en la CUSF.
5.4 Análisis de resultados.
6. Introducción a la valuación actuarial Market Consistent Embedded Value
6.1 Finalidad y objetivos de la valuación actuarial Market Consistent Embedded Value y su relación con los conceptos BEL y MR Conceptos de Utilidad Distribuible, Value of New Business y Value of In-force. Importancia y Construcción de un movement analysis.
7. Agregación de riesgos
7.1 Generalidades y Antecedentes: Importancia de la agregación de riesgos bajo Solvencia II.
7.2 Modelo Delta Normal (propuesta europea) y su enfoque.
7.3 Agregación vía Cópulas con R para dos variables aleatorias con distribuciones marginales
conocidas.
7.4 Análisis de supuestos y resultados para cada enfoque planteado.
EDUARDO ARTEAGA ABREU:
Actuario certificado por el CONAC y por la SOA en Construction and Evaluation of Actuarial Models, Financial Mathematics y Probability. Cuenta con más de 11 años de experiencia en el sector asegurador, durante los cuales ha liderado la implementación de modelos, sistemas y procesos de reestructura alineados a la regulación de Solvencia II. Posee un profundo conocimiento en lenguajes de programación y paquetes estadísticos. Ha ocupado cargos gerenciales en áreas de productos y riesgos, siendo responsable de la gestión de riesgos, el cálculo del requerimiento de capital bajo Solvencia II, la ejecución de la prueba de solvencia dinámica, así como otras funciones clave dentro de la compañía donde trabaja.
ANDRÉS E. GONZÁLEZ:
Tiene estudios en actuaría por la UNAM y cuenta con amplia experiencia como científico de datos y además, en el mundo de BIG DATA, trabaja en su día a día con grandes datos para analizar e implementar diferentes modelos de Machine Learning y Redes Neuronaales en BBVA.
Finalmente, suman su experiencia profesional y conocimientos a RHCECAM División Capacitación Actuarial.
Categorías de cursos
Cursos Recientes
