Visão Geral

Este curso aborda os conceitos de probabilidade aplicados à atuária, com foco na modelagem de riscos e na análise de eventos aleatórios relevantes para seguros e previdência. O participante aprenderá a utilizar ferramentas probabilísticas para suportar decisões atuariais e compreender fenômenos de incerteza no contexto financeiro.

Objetivo

Após realizar este curso Curso Probabilidade Aplicada à Atuária, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da probabilidade aplicados à atuária
• Modelar eventos aleatórios relacionados a riscos
• Utilizar distribuições de probabilidade em problemas atuariais
• Calcular probabilidades em contextos de seguros e previdência
• Interpretar resultados probabilísticos para tomada de decisão

Publico Alvo

• Estudantes de matemática
• Estudantes de estatística
• Estudantes de atuária
• Estudantes de economia
• Profissionais da área financeira
• Profissionais de seguros e previdência
• Profissionais de tecnologia da informação interessados em análise de riscos

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de matemática básica e intermediária
• Noções de estatística
• Interesse em análise quantitativa

Conteúdo Programatico

Module 1: Fundamentals of Probability Theory

1. Basic probability concepts
2. Sample spaces and events
3. Axioms of probability
4. Conditional probability and independence

Module 2: Random Variables and Distributions

1. Discrete and continuous random variables
2. Probability mass and density functions
3. Cumulative distribution functions
4. Common distributions (binomial, Poisson, normal)

Module 3: Mathematical Expectation and Moments

1. Expected value
2. Variance and standard deviation
3. Higher moments
4. Applications in actuarial contexts

Module 4: Conditional Distributions and Bayesian Concepts

1. Conditional distributions
2. Law of total probability
3. Bayes’ theorem
4. Applications in risk analysis

Module 5: Stochastic Processes Basics

1. Introduction to stochastic processes
2. Markov chains basics
3. Poisson process
4. Applications in insurance modeling

Module 6: Risk Modeling and Loss Distributions

1. Loss random variables
2. Aggregate loss models
3. Frequency and severity modeling
4. Compound distributions

Module 7: Simulation Techniques

1. Monte Carlo simulation
2. Random number generation
3. Simulation of distributions
4. Applications in actuarial problems

Module 8: Applications in Insurance and Finance

1. Ruin theory basics
2. Premium calculation using probability
3. Risk measures
4. Case studies in actuarial science