Apprenez, en 2 heures, à exploiter la puissance de calcul d’un ordinateur et de « R » pour modéliser des risques via simulations de Monte-Carlo, à partir d’observations empiriques !
Date à programmer, dès inscription.
Merci de contacter info@caritat.fr pour toute inscription.
TEAMS, En distanciel, via application
2 heures
Programme adaptable,
sur-mesure
Actuaire certifié travaillant au sein de Liberty Mutual Re, Dimitri est lauréat du Prix Caritat 2018. Fort de ses diverses responsabilités en France comme à l'étranger, Dimitri a développé une expertise technique sur de nombreuses problématiques non-vies, telles que la modélisation des risques en extrêmes, le machine learning ou la tarification. Ayant un attrait particulier pour l'enseignement et le partage des connaissances, Dimitri intervient dans plusieurs formations Caritat.
Ce sujet s’adresse aux personnes souhaitant comprendre et maîtriser les concepts de simulation via la méthode Monte-Carlo, qui nécessite généralement en assurance une étape préalable d’inférence de paramètres. Exemple : modélisation de sinistres via un générateur « occurrence annuelle des sinistres » x « coût d’un sinistre individuel » (e.g. Poisson x log-normal) à des fins de tarification, ou de capital modeling.
Apprivoiser la méthode Monte-Carlo, à l’aide de « R » pour modéliser les risques.
Au cours de cette session, les participants seront sollicités sur les aspects théoriques du sujet, ainsi que sur leurs mises en pratiques via l’étude de cas concrets, amenant à calibrer, à partir de données empiriques, des lois stochastiques usuelles (inférence de paramètres) puis à les simuler via Monte-Carlo à diverses fins.
Aucun prérequis particulier n’est nécessaire.
Une évaluation des acquis des objectifs sera réalisée durant la formation.
Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques.