Procesos estocásticos aplicaciones en modelos de servicios, con R
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Resumen
El curso trata acerca modelos de procesos estoc´asticos aplicados en temas de seguros de vida, salud, ramos generales, pero también se incluyen aplicaciones en modelos para embalses de agua, filas de espera e inventarios. Los objetivos son:
Introducir los procesos estocásticos básicos: Gaussianos, Poisson, marchas aleatorias, Wiener. Utilizar la simulación MonteCarlo para mostrar sus trayectorias.
Implementación en lenguaje R de diferentes técnicas y modelos, utilizando las librerías disponibles
Introducir propiedades básicas de estos modelos, en especial, la propiedad de Markov.
Introducir herramientas para manejo de cadenas de Markov. Las herramientas consisten en resultados de teor´ıa para clasificar las cadenas, para determinar cuando son estacionarias, para determinar cuando tienen una distribución invariante.
Ejemplo de aplicación: un modelo para evaluar reservas en rentas vitalicias utilizando modelos de procesos estacionarios para las tasas de interés.
Ejemplo de aplicación: se introducen modelos para series de tiempo para conteo de casos, que son alternativas en tiempo discreto al proceso Poisson. Y se pueden usar como partes de un modelo de riesgo colectivo discreto, en colas y en embalses.