Rafael

Liliana Peralta

In Uncategorized on junio 8, 2010 at 7:46 pm

Proceso de Riesgo de una compañía de seguros

Resumen:

Uno de los problemas más estudiados en la Teoría de Riesgo es el de la probabilidad de ruina. Este problema se remonta a los trabajos de Lundberg y Cramer. Lundberg introdujo un modelo para estudiar el flujo del capital de una compañía aseguradora conocido como el modelo clásico de riesgo. Originalmente en este modelo se trabajó bajo la hipótesis de que la empresa no obtiene ninguna inversión en su capital. Más adelante con el avance de la teoría de procesos estocásticos, Segerdahl modificó esta hipótesis y supuso que el capital gana intereses a una tasa fija {r}.

El modelo de Segerdahl fue retomado por Harrison quién asume que el ingreso de una compañía de seguros es un proceso con incrementos fijos independientes, y que el interés se obtiene continuamente en los activos de la empresa, además establece una caracterización general para la probabilidad de ruina en la que existe una relación importante entre ésta y la distribución de la perpetuidad.

En esta plática se expondra el modelo clásico de riesgo desarrollado por Harrison y su generalización.

Jueves 10 de junio de 2010, 13 hrs

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David Murillo

In Uncategorized on mayo 24, 2010 at 12:48 pm

Derivation of stochastic equations with applications to SIR epidemic models and the Tsembaga cultural practices

Resumen:

In many biological applications, stochastic effects are not only more realistic, but offer valuable insight not attainable by the analogous deterministic model. Although there are several ways to “add noise” to a deterministic model, we present a systematic way to incorporate stochasticity in both small and large population systems. This methodology is presented with applications to the classic SIR epidemic model and a model of the cultural practices of the Tsembaga of New Guinea.

Jueves 27 de mayo de 2010, 13 hrs

Ricardo Gómez

In Uncategorized on mayo 19, 2010 at 5:39 pm

Clasificación de shifts de Markov

Resumen:

Los shifts de Markov son sistemas dinámicos que han probado ser muy eficientes para modelar diversas clases de sistemas más generales. En esta plática daremos una pequeña introducción a los shifts de Markov y mencionaremos algunos resultados de clasificación.

Jueves 20 de mayo de 2010, 13 hrs