Precificação Atuarial com Python

Encontro 1: Fundamentos da Precificação Atuarial

• Conceitos: prêmio puro, carregamentos, prêmio comercial
• Princípios tarifários e equidade atuarial
• Estrutura geral de modelos de precificação

Encontro 2: Python para precificação atuarial

• Revisão da linguagem Python
• Bibliotecas úteis: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
• Manipulação de dados com Pandas
• Visualização de dados para análise atuarial

Encontro 3: Aderência e Modelagem Estatística Aplicada

• Aderência de tábuas biométricas em seguros de Vida
• Aderência de frequência de eventos em seguros de Danos
• Modelagem da severidade de sinistros em Danos
• Distribuições estatísticas clássicas aplicadas (Poisson, Binomial Negativa, Gama, Lognormal, etc.)

Encontro 4: GLMs – Modelos Lineares Generalizados

• Estrutura dos GLMs
• Aplicação na tarifação atuarial
• Estudo de caso: desenvolvimento de modelo preditivo
• Avaliação de desempenho e interpretação dos parâmetros

Encontro 5: Machine Learning na Precificação

• Regressão de árvore, Random Forest, Gradient Boosting
• Preparação de dados e validação cruzada
• Comparação com GLMs
• Métricas de avaliação: RMSE, Gini, AUC

Encontro 6: Simulação de Monte Carlo e Construção de Tarifas

• Conceitos de simulação estocástica
• Aplicações em precificação
• Exercício prático: simulação de sinistros e construção de prêmios

• Aulas online e ao vivo, com materiais de apoio (slides, datasets)
• Aprendizado prático com estudo de casos simulados
• Exercícios entre encontros com correção e discussões
• Espaço para perguntas, mentoria e compartilhamento de boas práticas

• Frequência mínima de 75%
• Participação ativa durante os encontros e atividades

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