Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos e as técnicas de modelagem atuarial utilizadas para representar riscos, obrigações e fluxos financeiros futuros. O participante aprenderá a construir modelos baseados em probabilidade, estatística, matemática financeira e hipóteses demográficas, desenvolvendo cenários para seguros, previdência e gestão de riscos. O curso também aborda validação, calibração, análise de sensibilidade e uso de ferramentas computacionais na construção de modelos atuariais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da modelagem atuarial
• Construir modelos probabilísticos e financeiros básicos
• Utilizar premissas demográficas e econômicas em modelos
• Projetar fluxos de benefícios, contribuições e obrigações
• Realizar análises de sensibilidade e cenários
• Validar e documentar modelos atuariais
• Aplicar ferramentas computacionais na modelagem atuarial

Publico Alvo

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

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de probabilidade e estatística
• Familiaridade com matemática financeira
• Conhecimentos básicos de atuária
• Noções de programação ou planilhas eletrônicas
• Conhecimentos de modelagem matemática são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Actuarial Modeling Fundamentals

1. Actuarial modeling concepts
2. Purpose and applications of actuarial models
3. Deterministic and stochastic models
4. Model components
5. Variables and parameters
6. Actuarial assumptions
7. Model structure and architecture
8. Model development lifecycle

Module 2: Probability Models for Actuarial Applications

1. Random variables
2. Probability distributions
3. Expected values
4. Variance and covariance
5. Conditional probability
6. Stochastic processes
7. Dependence and correlation
8. Probability models for risk assessment

Module 3: Financial and Economic Modeling

1. Time value of money
2. Interest rate models
3. Inflation assumptions
4. Investment return assumptions
5. Discount rate modeling
6. Cash flow projections
7. Present value calculations
8. Economic scenario generation

Module 4: Demographic and Survival Models

1. Mortality models
2. Survival models
3. Life tables
4. Mortality improvement
5. Longevity models
6. Disability models
7. Retirement behavior
8. Turnover and withdrawal models
9. Demographic projections

Module 5: Pension and Insurance Models

1. Pension liability models
2. Benefit projection models
3. Contribution models
4. Life insurance models
5. Annuity models
6. Multiple decrement models
7. Asset and liability projections
8. Long-term cash flow modeling

Module 6: Stochastic Actuarial Modeling

1. Stochastic modeling concepts
2. Monte Carlo simulation
3. Random scenario generation
4. Stochastic investment returns
5. Mortality and longevity scenarios
6. Risk distribution analysis
7. Percentile and confidence analysis
8. Stochastic liability projections
9. Scenario aggregation

Module 7: Model Validation and Risk Analysis

1. Model validation principles
2. Data validation
3. Assumption validation
4. Calibration techniques
5. Model testing
6. Sensitivity analysis
7. Stress testing
8. Scenario analysis
9. Model limitations
10. Model documentation and governance

Module 8: Computational Actuarial Modeling

1. Spreadsheet-based actuarial models
2. Data preparation
3. Computational workflows
4. Programming concepts for actuarial modeling
5. Model automation
6. Reproducible actuarial calculations
7. Model performance optimization
8. Practical pension modeling
9. Model interpretation and reporting
10. Practical actuarial modeling case studies