Titulo: Análisis de robustez Bayesiana mediante clases de distribuciones a priori basadas en ordenaciones estocásticas: aplicaciones en principios de primas.
Fecha: 22 de septiembre del 2023
Lugar: Seminario 1 del IMAG, UGR
Hora: 12.00 horas
Resumen:
Se va a presentar una nueva metodología que permitirá realizar un estudio de sensibilidad Bayesiana incorporando la incertidumbre mediante clases de distribuciones a priori, tanto univariantes como multivariantes. Para la construcción de estas clases se utilizarán ordenes estocásticos y se introducirá la incertidumbre en la información a priori a través de funciones de distorsión y funciones de peso.
Particularmente, se propone un enfoque actuarial en el que se pueden obtener los límites superiores e inferiores de las primas colectivas o a priori y las primas Bayesianas o a posteriori. Esto será posible gracias a las características particulares de estas clases a priori y a las propiedades de preservación del orden de las distribuciones a priori y a posteriori mediante ordenaciones estocásticas que incorporan algunos principios de primas. Sobre estos resultados, se podrá observar su aplicabilidad utilizando diferentes conjuntos de datos actuariales.
Reseña sobre Marta Sánchez Sánchez:
• Graduada en Matemáticas por la Universidad de Cádiz
• Máster en Matemáticas por las Universidades de Cádiz, Granada, Málaga, Almería y Jaén.
• Tesis doctoral en Matemáticas en la Universidad de Cádiz: Análisis de sensibilidad Bayesiana a través de clases de distribuciones a priori: teoría y aplicaciones.
• Contratada como personal investigadora predoctoral en formación (PIF) de la Universidad de Cádiz (2016-2020).
• Contratada por el Instituto mixto UC3M-BS de Big Data Financiero (IBiDat) para la realización de trabajos de investigación y consultoría con empresas como el Banco Santander S.A. y TAPTAP Digital S.L. (2020-2021).
• Profesora ayudante doctora en la Universidad de Granada (2021-Actualidad).
• Líneas de investigación: Inferencia Bayesiana, ordenes estocásticos.