Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2024_25
Asignatura ESTADÍSTICA ACTUARIAL II Código 01739008
Enseñanza
1739 - MASTER UNIVERSITARIO CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS (MUCAF)
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria Primer Segundo
Idioma
Prerrequisitos
Departamento ECONOMIA Y ESTADISTICA
Responsable
GARCÍA GALLEGO , ANA BELÉN
Correo-e abgarg@unileon.es
edelm@unileon.es
Profesores/as
GARCÍA GALLEGO , ANA BELÉN
DELGADO MARQUEZ , ELVIRA
Web http://
Descripción general Con la impartición de esta asignatura se pretende completar los conocimientos de Estadística y fundamentalmente aplicar dichos conocimientos a los seguros no vida. Asimismo, se pretende que el alumnado sepa aplicar las técnicas estadísticas multivariantes en el campo financiero y especialmente en el de los seguros.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA ALVAREZ ESTEBAN , RAMON
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA BLANCO ALONSO , PILAR
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA ABAD GONZáLEZ , JULIO IGNACIO
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA SOMARRIBA ARECHAVALA , MARIA NOELIA
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA VALLEJO PASCUAL , MARIA EVA
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA RODRIGUEZ FERNANDEZ , MARIA DEL PILAR

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  A17649 1739CE10 Capacidad para aplicar adecuadamente técnicas de análisis multivariante para la predicción y toma de decisiones empresariales.
  A17693 1739CE9 Adquirir la capacidad para identificar, interpretar, estimar y aplicar modelos de siniestralidad y credibilidad en el ámbito financiero y asegurador. "
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
  B5462 1739CG2 Ser capaces de aplicar adecuadamente técnicas estadísticas, matemáticas y econométricas para la modelización actuarial y financiera.
  B5467 1739CG7 Ser capaces de aplicar las modernas tecnologías de la información y de la computación para plantear y resolver problemas en el ámbito actuarial y financiero.
  B5469 1739CT2 Capacidad para el uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
  B5471 1739CT4 Respeto a los derechos fundamentales y de igualdad entre hombres y mujeres.
  B5472 1739CT5 Capacidad de búsqueda, gestión, transmisión eficaz y uso ético de información.
Tipo C Código Competencias Básicas
  C1 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Analizar las distribuciones de probabilidad mas frecuentes en seguros no vida. B5462
B5467
B5471
B5472
C1
Aplicar modelos de riesgo y de credibilidad para estudiar fenómenos actuariales y financieros. A17693
B5462
B5469
B5471
B5472
C1
Aplicar técnicas de análisis multivariante en el ámbito financiero y asegurador. A17649
B5462
B5469
B5471
B5472
C1

Contenidos
Bloque Tema
BLOQUE 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD PARA LOS SEGUROS NO VIDA TEMA 1. Distribución del número de siniestros.

TEMA 2. Distribución de la cuantía de un siniestro.

TEMA 3. Siniestralidad Total.

TEMA 4. Teoría de la Credibilidad
BLOQUE 2 ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE DATOS TEMA 5. Análisis de Componentes Principales

TEMA 6. Análisis Clúster

TEMA 7. Análisis Factorial Múltiple

TEMA 8. Análisis Discriminante

TEMA 9. Análisis de Regresión Logística

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Practicas a través de TIC en aulas informáticas 20 10 30
 
Trabajos 0 50 50
Tutorías 10 0 10
 
Sesión Magistral 20 30 50
 
Pruebas orales 10 0 10
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Estas clases prácticas se incluyen dentro de las actividades DIRIGIDAS Y SUPERVISADAS. En ellas se explica el desarrollo de los métodos de Análisis de Datos mediante los correspondientes programas estadísticos.
Trabajos Los trabajos que deben realizar los alumnos son actividades AUTÓNOMAS. Después de especificar en Tutorías las pautas a seguir en el desarrollo de los trabajos, deben elaborarse por parte del alumnado, con el objetivo de aplicar la teoría en el ámbito financiero y asegurador.
Tutorías Se plantean como actividades SUPERVISADAS y se describen de forma mas detallada en el apartado 6 de esta Guía Docente.
Sesión Magistral Se corresponden con las clases teóricas, tal y como se especifica en la Memoria de este título. Son, por tanto, actividades DIRIGIDAS y presenciales. Se plantean para la explicación de los contenidos, utilizando los materiales de apoyo disponibles en la plataforma Moodle.

Tutorías
 
Tutorías
descripción
Las Tutorías de esta asignatura se plantean de diferentes formas y son consideradas Actividades Supervisadas:
TUTORÍAS EN GRUPO:
Se consideran un complemento al resto de Metodologías descritas y se llevarán a cabo como sesiones presenciales en las que se realizarán actividades formativas supervisadas por el Profesor.
De forma mas concreta, en ellas se resolverán todo tipo de dudas sobre la materia y se darán las pautas para el desarrollo de los trabajos que tiene que realizar el alumno.
TUTORÍAS INDIVIDUALES:
Estas tutorías se plantean para que el alumno realice las consultas que crea conveniente al profesor, en el horario que se determinará a principios de curso y que se publicará convenientemente.
Dentro de estas tutorías se incluyen las tutorías virtuales, en las que el alumno podrá realizar consultas a través de correo electrónico y de la plataforma Moodle.

Evaluación
  descripción calificación
Trabajos La evaluación de esta asignatura se realizará exclusivamente con la elaboración de trabajos de forma individual.
Trabajo 1.
Consistirá en la realización de diferentes Aplicaciones relativas a los temas que constituyen el Bloque 1.
Su valoración será del 10%
Trabajo 2.
Incluirá dos partes: Parte 1, relativa a los Métodos Descriptivos y Parte 2, relativa a Métodos de Predicción.
Su valoración será del 70%
80%
Pruebas orales Las pruebas orales corresponderán a la defensa, de forma oral, de los trabajos especificados en el apartado anterior. 10%
Otros Participación activa en clase. 10%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Segunda convocatoria: se realizará una prueba global para evaluar los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura. La prueba se realizará en el plazo establecido en el Calendario Académico de la Universidad de León y en la fecha aprobada por la Junta de Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales y publicada con suficiente antelación en sus horarios.

Convocatoria especial de diciembre: consistirá en una prueba escrita para valorar los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura, donde figurarán los criterios de valoración. Se realizará en la fecha establecida por el Decanato de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales.

Normas para los exámenes:

Durante el desarrollo de las pruebas escritas sólo se permitirá utilizar bolígrafos, lápices o similares y calculadora financiera y/o científica. Queda terminantemente prohibida la tenencia y el uso de dispositivos móviles y/o electrónicos durante la celebración de las pruebas. La simple tenencia de dichos dispositivos así como de apuntes, libros, carpetas o materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación, aprobadas por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29 de enero de 2015.

Revisión de exámenes:

Para que se proceda a la revisión será necesaria la previa petición del estudiante. Dicha petición podrá realizarse por dos vías:

a) Preferentemente, a través del sitio web de la Universidad de León: www.unileon.es

b) Excepcionalmente, si no pudieran utilizar el procedimiento previsto en el punto anterior, podrán cumplimentar el modelo de impreso que se facilitará a los estudiantes por las Administraciones del órgano responsable del título.

En todo caso, el plazo concluirá a las 12.00 horas del día hábil anterior a la revisión, debiéndose presentar la misma en la Administración del Centro en el que se imparte la titulación a la que pertenece, o bien en la Administración del Departamento responsable de la impartición de la asignatura objeto de revisión, con el correspondiente registro de entrada. A estos efectos, el sábado se considerará como día inhábil.


Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica Díaz de Rada Iguzquiza, Vidal. (2002)., Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial : (ejemplos prácticos utilizando SPSS versión 11), Paracuellos del Jarama (Madrid): Ra-Ma,
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Zamora Saiz. (2020). (Quesada González, L. Hurtado Gil, & D. Mondéjar Ruiz, Eds.;), An Introduction to Data Analysis in R [electronic resource]: Hands-on Coding, Data Mining, Visualization and Statistics from Scratch , Springer International Publishing; Imprint Springer. , https://doi.org/10.1007/978-3-030-48997-7
Pagès, J. (2015)., Multiple Factor Analysis by Example Using R. , NY: CRC Press,
Garza García, J. de la, Morales Serrano, B.N.,& González Cavazos, B.A (2013)., Análisis Estadístico Multivariante. Un enfoque teórico y práctico, México: McGraw-Hill.,
Escofier, B. & Pages, J. (1992)., Análisis factoriales simples y múltiples. Objetivos, métodos e interpretación., Bilbao: Ed. Servicio editorial de la Universidad del País Vasco. ,
Aldás, J., & Uriel, E. (2017)., Análisis Multivariado aplicado con R, Madrid:Ediciones Paraninfo.,
Pituch, Keenan A. & Stevens, James P. (2016)., Applied multivariate statistics for the social sciences., New York: Routledge.,
Mohammed, J. Z., Wagner Meira, JR. (2020), Data Mining and Machine Learning. Fundamental concepts and algorithms., Cambridge University Press,
Sarabia Alegría, J.M., Gómez Déniz, E., & Vázquez Polo, J. (2007)., Estadística Actuarial. Teoría y Aplicaciones, Pearson. Madrid,
Quezada Lucio, N. (2016)., Estadística con SPSS 22, Lima: Marcombo,
López Cachero, M. (1996)., Estadística para Actuarios, Fundación Mapfre Estudios,
Husson, F., Lê S., Pagès, J. (2017)., Exploratory Multivariate Analysis by example using R, NY: CRC Press,
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Instituto de Actuarios, http://www.actuarios.org/default.htm, ,
Banco de España, http://www.bde.es/bde/es/areas/estadis/, ,
Bolsa de Madrid, http://www.bolsamadrid.es/esp/aspx/Portada/Portada.aspx, ,
Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones, http://www.dgsfp.mineco.es/, ,
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Pérez López, C. (2005)., Métodos Estadísticos Avanzados con SPSS, Thomson. Madrid,
Latorre Llorens, L. (1992)., Teoría del Riesgo y sus Aplicaciones en la Empresa Aseguradora, Fundación Mapfre Estudios,
Instittuto Nacional de Estadística, www.ine.es, ,

Complementaria Jaggia, S., Kelly, S., Lertwachara, K., Chen, L. (Ed.). (2021)., Business analytics?: communicating with numbers., McGraw-Hill Education., ([International Student ed.]).
Cid Cid, A.I. (1999), Mixturas de distribuciones: Aplicación a las variables mas relevantes que modelan la siniestralidad de la empresa aseguradora, Fundación Mapfre Estudios, Cuaderno nº 50
Härdle, W.; Hlávka, Z. (2007), Multivariate Statistics: Exercices and Solutions. , Springer. New York,
Daykin, Ch.D.; Pentikäinen, T.; Pesonen, M.I. (1996), Practical Risk Theory for Actuaries, Die Kölnische Rück,
Martín Peña, M.L.; Leguey Galán, S.; Sánchez López,J.M. (1999), Solvencia y Estabilidad Financiera en la empresa de seguros: Metodología y Evaluación Empírica mediante Análisis Multivariante, Fundación Mapfre Estudios, Cuaderno nº 49
Díaz de Rada Iguzquiza, V. , Técnicas de análisis multivariante para la investigación social y comercial, RA-MA. Madrid,


Recomendaciones


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