Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Consulting statystyczno-aktuarialny

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WM-MA-U2-CO
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Consulting statystyczno-aktuarialny
Jednostka: Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych
Grupy: Grupa przedmiotów fakultatywnych POWER
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Poziom przedmiotu:

średnio-zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

K01 : Ma podstawową wiedzę o tym czym jest model i modelowanie w finansach, ubezpieczeniach i statystyce.

K02: Zna kilka możliwych sposobów wielowymiarowej analizy danych.

K03: Posiada elementarną wiedzę o implikacjach związanych z przyjmowanymi w modelach założeniami.

K04 :Wie jak poprawnie zdefiniować problem badawczy.

K05 : Potrafi znaleźć odpowiednie narzędzia do analizy problemu.

K06 : Potrafi przeprowadzić krytyczną analizę swojego podejścia, uwzględniając adekwatność przyjmowanych w modelowaniu założeń.

K07 : Potrafi skonstruować spójny raport badawczy.

K08: Rozumie potrzebę pogłębiania własnego zrozumienia danego tematu dla odnalezienia brakujących elementów rozumowania.

K09: Potrafi zaprezentować swoją pracę (zdefiniować problem, opisać sposób analizy i wyboru narzędzi, przedstawić uzyskane wyniki wraz z ich interpretacją i analizą wrażliwości) w sposób rzetelny, a zarazem zrozumiały dla słuchaczy.




Skrócony opis:

Zakres tematów:

1. Czym jest modelowanie i czym jest model?

2. Modelowanie statystyczne vs. aktuarialne/finansowe, analiza głównych składowych, objaśniająca vs. weryfikująca analiza czynnikowa, analiza skupień, liniowa regresja, analiza dyskryminacyjna, analiza logistyczna, miary ryzyka – zanurzeniowe miary, notacja finansowa, podstawowe produkty ubezpieczeń życiowych, ubezpieczenia katastroficzne

3. Miary ryzyka

4. Dopasowanie modelu

5. Omówienie prezentacji biznesowych na przykładzie kilku prezentacji aktuarialnych

6. Prezentacje i krytyczna dyskusja projektów studenckich

Pełny opis:

Zakres tematów:

1. Czym jest modelowanie i czym jest model?

2. Modelowanie statystyczne vs. aktuarialne/finansowe, analiza głównych składowych, objaśniająca vs. weryfikująca analiza czynnikowa, analiza skupień, liniowa regresja, analiza dyskryminacyjna, analiza logistyczna, miary ryzyka – zanurzeniowe miary, notacja finansowa, podstawowe produkty ubezpieczeń życiowych, ubezpieczenia katastroficzne

3. Miary ryzyka

4. Dopasowanie modelu

5. Omówienie prezentacji biznesowych na przykładzie kilku prezentacji aktuarialnych

6. Prezentacje i krytyczna dyskusja projektów studenckich

Literatura:

1. N.L. Bowers, H.U. Gerber, J.C. Hickman, D.A. Jones, C.J. Nesbit, Actuarial Mathematics, 1997

2. J. Jakubowski i R. Stencel, Wstęp do teorii prawdopodobieństwa, 2000

3. R. Kaas, M.Goovaerts, J. Dhaene, M. Denuit, Modern actuarial risk theory: using R, 2008

4. J.L. Teugels, & B. Sundt, Encyclopedia of Actuarial Science, 2004

5. M. Skałba, Ubezpieczenia na życie, 2003

6. W. Otto, Ubezpieczenia majątkowe. Część 1, 2008

7. B. Fischhofft, J.Kadvany, RISK A very short introduction, Oxford, 2011

8. J.C.Hull, Risk Management and Financial Institutions, Wiley, 2012

Efekty kształcenia i opis ECTS:

K01 : Ma podstawową wiedzę o tym czym jest model i modelowanie w finansach, ubezpieczeniach i statystyce.

K02: Zna kilka możliwych sposobów wielowymiarowej analizy danych.

K03: Posiada elementarną wiedzę o implikacjach związanych z przyjmowanymi w modelach założeniami.

K04 :Wie jak poprawnie zdefiniować problem badawczy.

K05 : Potrafi znaleźć odpowiednie narzędzia do analizy problemu.

K06 : Potrafi przeprowadzić krytyczną analizę swojego podejścia, uwzględniając adekwatność przyjmowanych w modelowaniu założeń.

K07 : Potrafi skonstruować spójny raport badawczy.

K08: Rozumie potrzebę pogłębiania własnego zrozumienia danego tematu dla odnalezienia brakujących elementów rozumowania.

K09: Potrafi zaprezentować swoją pracę (zdefiniować problem, opisać sposób analizy i wyboru narzędzi, przedstawić uzyskane wyniki wraz z ich interpretacją i analizą wrażliwości) w sposób rzetelny, a zarazem zrozumiały dla słuchaczy.

Metody i kryteria oceniania:

Aktywność lub/i praca zaliczeniowa

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.
ul. Dewajtis 5,
01-815 Warszawa
tel: +48 22 561 88 00 https://uksw.edu.pl
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)