Lab I 5 sesiones · 15 horas

Tarificación con
Datos de Mercado
de la CNSF

Un recorrido actuarial completo: desde los datos oficiales hasta la prima recomendada, con normativa EPA-01 y CUSF integrada en cada paso. En R y Python, con Quarto.

R + Python Quarto Datos CNSF 2024 EPA-01 · CUSF Portafolio en GitHub
Solicitar informes →

Nuestra propuesta

El método ActuaryLab

En ActuaryLab proponemos flujos de trabajo actuarial.

¿Por qué este taller?

Lo que lo hace distinto

01

Datos oficiales desde el primer minuto

Trabajas con la base real de la CNSF 2024, tal como llega: con sesgo, con ruido, con las limitaciones que tiene en la práctica.

02

Normativa EPA-01 y CUSF integrada

Cada decisión técnica se toma bajo el marco regulatorio mexicano. No es teoría separada de la norma — es la norma en acción.

03

Una prima con nombre, no un AIC

El taller no termina en métricas de ajuste. Termina en una prima recomendada que puedes defender ante una dirección técnica.

04

Posición frente al mercado

Calculas log-Gap y construyes una matriz estratégica para entender dónde está tu prima respecto al mercado.


Contenido

Cinco sesiones,
un flujo completo

Cada sesión construye sobre la anterior. Al finalizar tienes un proceso actuarial documentado de principio a fin.

S01

Datos, calidad y sesgo

Descarga, limpieza y diagnóstico de la base CNSF. Identificación de sesgos de registro, celdas vacías y criterios de exclusión bajo EPA-01.

S02

Frecuencia, severidad y modificaciones de póliza

Modelización de frecuencia y severidad desde datos agregados. Ajuste con mezcla empírica ponderada y preservación de colas. Efecto de deducibles y límites.

S03

Proyección e inflación médica

Tendencias de frecuencia y severidad. Índices de inflación médica y su incorporación al modelo. Proyección a periodo de riesgo.

S04

Prima, riesgo y la decisión

Construcción del modelo colectivo. Simulación de pérdidas agregadas. VaR y TVaR como recargo de seguridad. Prima pura recomendada.

S05

KPIs, estrategia y reporte a dirección

Cálculo de log-Gap y posición frente al mercado. Matriz estratégica de decisión. Reporte ejecutivo de una página con Quarto.


Audiencia

¿Para quién es este taller?

Estudiantes de actuaría

A partir del 8° semestre. Con bases de probabilidad y estadística. Quieres trabajar con datos de mercado antes de egresar.

Actuarios en ejercicio

Trabajas en seguros o reaseguro y quieres formalizar el flujo de tarificación con criterio regulatorio documentado.

Profesionales de riesgo

Tu trabajo involucra análisis cuantitativo del riesgo y quieres incorporar herramientas actuariales a tu práctica.


Lo que obtienes

Tu portafolio al finalizar

No solo conocimiento — un entregable real que puedes mostrar en una entrevista o ante un equipo técnico.

5 sesiones en vivo de 3 horas cada una

Grabaciones de todas las sesiones

Repositorio en GitHub con el flujo completo documentado

Prima recomendada con justificación técnica y regulatoria

Reporte ejecutivo de una página generado con Quarto

Notebooks comentados en R y Python

Base de datos CNSF 2024 procesada y lista para usar

Canal privado de dudas entre sesiones

Constancia de participación ActuaryLab


Inscripciones abiertas

Reserva tu lugar

Cupo limitado para garantizar atención personalizada

Solicitar informes y pre-inscripción →

O escríbenos directamente a contacto@actuarylabmx.com


Micro Lab · Serie de módulos complementarios

Micro Lab I:
Métodos de Simulación

Un módulo autocontenido de 3 horas sobre las técnicas de remuestreo y transformación más usadas en teoría del riesgo: bootstrap paramétrico, bootstrap no paramétrico, jackknife y transformada de Esscher, aplicadas a datos de severidad de siniestros.

R + Python Bootstrap Jackknife Transformada de Esscher

Precio: $500 MXN

01

Apertura

Planteamiento del problema: ¿por qué remuestrear cuando no conocemos la distribución generadora de los datos?

02

Jackknife

Estimación de sesgo y varianza mediante eliminación sistemática de observaciones, una a la vez.

03

Bootstrap no paramétrico

Remuestreo directo sobre los datos observados, sin asumir una distribución teórica de partida.

04

Bootstrap paramétrico

Ajuste de una distribución teórica a los datos y simulación de nuevas muestras desde ese modelo ajustado.

05

Cierre comparativo

Comparación de resultados entre los tres métodos de remuestreo aplicados al mismo conjunto de datos.

06

Transformada de Esscher

Cambio de medida para ajustar la severidad esperada bajo un principio de prima exponencial.


Micro Lab I · Precio
$500 MXN

Cupo limitado para garantizar atención personalizada

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