Visão Geral

Este curso apresenta os principais conceitos e métodos estatísticos aplicados à Ciência Atuarial, com foco na análise de dados utilizados em previdência, seguros e gestão de riscos. O participante desenvolverá conhecimentos para organizar, explorar e interpretar dados atuariais, aplicar distribuições de probabilidade, realizar inferências estatísticas, analisar relações entre variáveis e utilizar técnicas de regressão e simulação em problemas atuariais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Aplicar métodos estatísticos em problemas atuariais
• Organizar e analisar bases de dados previdenciários e securitários
• Utilizar distribuições de probabilidade em modelos de risco
• Realizar análises estatísticas e inferências
• Aplicar correlação e regressão em dados atuariais
• Interpretar resultados estatísticos para tomada de decisão
• Utilizar simulação em análises atuariais

Publico Alvo

• Estudantes e profissionais de Ciências Atuariais
• Atuários e analistas atuariais
• Profissionais de previdência e seguros
• Analistas de riscos e dados
• Profissionais de RPPS
• Profissionais de estatística, matemática e economia

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de matemática
• Noções de probabilidade e estatística
• Familiaridade com interpretação de tabelas e gráficos
• Conhecimentos básicos de planilhas eletrônicas
• Noções de matemática financeira são recomendadas

Conteúdo Programatico

Module 1: Statistical Foundations for Actuarial Science

1. Statistical concepts and actuarial applications
2. Types of actuarial data
3. Population and sample
4. Variables and measurement scales
5. Data collection
6. Data quality and validation
7. Sampling methods
8. Statistical workflow in actuarial analysis

Module 2: Descriptive Statistics and Data Analysis

1. Frequency distributions
2. Measures of central tendency
3. Mean, median and mode
4. Measures of dispersion
5. Variance and standard deviation
6. Percentiles and quantiles
7. Skewness and kurtosis
8. Data visualization
9. Outlier detection
10. Actuarial data interpretation

Module 3: Probability and Probability Distributions

1. Probability fundamentals
2. Conditional probability
3. Random variables
4. Discrete probability distributions
5. Continuous probability distributions
6. Binomial distribution
7. Poisson distribution
8. Normal distribution
9. Exponential distribution
10. Distribution selection for actuarial applications

Module 4: Statistical Inference

1. Statistical inference concepts
2. Sampling distributions
3. Point estimation
4. Interval estimation
5. Confidence intervals
6. Hypothesis testing
7. Statistical significance
8. Type I and Type II errors
9. Goodness-of-fit testing
10. Interpretation of statistical results

Module 5: Correlation and Regression Analysis

1. Correlation concepts
2. Pearson correlation
3. Rank correlation
4. Simple linear regression
5. Multiple regression
6. Regression assumptions
7. Model estimation
8. Model diagnostics
9. Prediction and forecasting
10. Actuarial applications of regression

Module 6: Statistical Methods for Actuarial Risk

1. Risk distributions
2. Loss distributions
3. Frequency and severity
4. Aggregate loss models
5. Expected losses
6. Variability and risk measures
7. Tail behavior
8. Extreme observations
9. Statistical risk assessment
10. Risk model interpretation

Module 7: Survival Analysis and Actuarial Statistics

1. Survival analysis fundamentals
2. Survival functions
3. Hazard functions
4. Censoring
5. Kaplan-Meier estimation
6. Mortality data analysis
7. Life tables
8. Mortality rate estimation
9. Longevity analysis
10. Applications in pension and insurance models

Module 8: Simulation and Practical Actuarial Analysis

1. Simulation fundamentals
2. Monte Carlo simulation
3. Random number generation
4. Scenario generation
5. Statistical model validation
6. Sensitivity analysis
7. Stress testing
8. Actuarial data analysis exercises
9. Interpretation of statistical models
10. Practical actuarial case studies