Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Inteligencia Computacional en Finanzas y Seguros

Código de la asignatura: 568972

Curso académico: 2021-2022

Coordinación: Ana Maria Gil Lafuente

Departamento: Departamento de Empresa

créditos: 2,5

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 62.5

 

Actividades presenciales y/o no presenciales

22.5

 

-  Teoría

Presencial

 

7

 

-  Teórico-práctica

Presencial

 

7

 

-  Tutorización por grupos

Presencial

 

2.5

 

-  Prácticas de problemas

Presencial

 

6

Trabajo tutelado/dirigido

20

Aprendizaje autónomo

20

 

 

Competencias que se desarrollan

 

— Capacidad para aplicar técnicas matemáticas y estadísticas para la modelización actuarial y financiera.

 

— Capacidad para poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo o la aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

 

— Capacidad para diseñar modelos de riesgo y seguros mediante la utilización de herramientas estadísticas y matemáticas.

 

— Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con el área de estudio.

 

— Capacidad para comunicar conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

 

— Habilidades de aprendizaje que permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

 

— Habilidad para hablar bien en público.

 

.

 

 

 

 

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

Los objetivos de la asignatura son:
— Introducir al alumnado en las herramientas para el tratamiento de la incertidumbre.
— Aprender algunos modelos y técnicas basados en las lógicas multivalentes.
— Elaborar casos específicos aplicados a partir de la teoría trabajada.

El objetivo es que el estudiante pueda utilizar de manera conveniente las herramientas estudiadas y analizadas a lo largo del curso en el ámbito financiero y asegurador. Se trata de que, cuando se encuentren con un problema para resolver, puedan, eventualmente, utilizar y emplear los modelos que se explican y se comentan durante el curso.

 

 

Bloques temáticos

 

1. Introducción a las lógicas multivalentes y a la matemática de la incertidumbre

*   1. Breve introducción de los conceptos, herramientas y aplicaciones que sostienen las lógicas multivalentes y las matemáticas para el tratamiento de la incertidumbre
2. Presentación y descripción de la «fuzzy sets theory» («teoría del conjunto difuso») como parte fundamental en la que se desarrollan los modelos propuestos en esta asignatura
3. Fundamentos y planteamientos básicos

2. Modelos básicos para el tratamiento de la incertidumbre aplicados a las finanzas y seguros

*   1. Estudio de modelos aptos para el tratamiento de problemas en el ámbito financiero y asegurador basados en las metodologías descritas en el primer bloque
2. Análisis de modelos de relación, asignación, agrupación y ordenación que permiten compatibilizar el instrumental estocástico con el «fuzzy»

3. Aplicaciones de los modelos para el tratamiento de la incertidumbre

*   1. Desarrollo de un trabajo individual consistente en aplicar algún modelo estudiado a algún aspecto del ámbito financiero y/o asegurador
2. Debate en torno a otras aplicaciones posibles

 

 

Metodología y actividades formativas

 

En primer lugar, se imparten una serie de conocimientos previos, necesarios para el desarrollo del temario, mediante explicaciones en clase, puesta en común de la materia, debate sobre las aplicaciones que pueden llevarse a cabo a partir de la materia del curso, etc.

Por otra parte se proponen trabajos relacionados con la consecución de los objetivos del curso, que se revisan, se comentan y se discuten en clase.

Finalmente, el estudiante expone por turnos los planteamientos que cada uno ha hecho en relación con el trabajo que debe desarrollar de forma individual.

Se pretende que haya un equilibrio entre las explicaciones del profesor y la participación de los alumnos en los diferentes temas que se imparten.

La materia bibliográfica necesaria se reparte en clase o se cuelga en el Campus Virtual a medida que se necesita.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

Evaluación continua

La evaluación consta de una serie de actividades y del seguimiento de la elaboración del trabajo individual de la asignatura. A lo largo del curso los estudiantes deben exponer las tareas planteadas por el profesor. La entrega, a final de curso, del material elaborado por el estudiante representa un 80 % de la nota. La participación en clase, un 20 %.

 

Evaluación única

La evaluación única consiste en la entrega del material propuesto por el profesor a principio de curso.La nota obtenida representa el 100 % de la calificación.

La reevaluación tiene las mismas características que la evaluación única.

 

 

Fuentes de información básica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Libro

Gil Lafuente, A.M. et al. (2012), Decision Making systems in business administration, World Scientific.

Catàleg UB  Enllaç

Gil Aluja, J.; Gil Lafuente, A.M. (2012), Towards an advanced modelling of complex economic phenomena. Springer.

Catàleg UB  Enllaç

Gil Lafuente, A.M. (2005), Fuzzy logic in financial analysis, Springer.

Catàleg UB  Enllaç