مقدمة في النمذجة الاكتوارية وتحليل البيانات:

• التعريف بالنمذجة الاكتوارية وأهدافها في المجال المالي.
• أسس تحليل البيانات ودورها في عملية النمذجة الاكتوارية.
• الفرق بين النمذجة الاكتوارية والتحليل التقليدي للبيانات.
• أهمية النمذجة الاكتوارية في التنبؤ بالمخاطر واتخاذ القرارات المؤسسية.

الأساسيات الرياضية والإحصائية للنمذجة الاكتوارية:

• المبادئ الرياضية الأساسية المستخدمة في النمذجة الاكتوارية.
• استخدام التوزيعات الاحتمالية والنماذج الإحصائية.
• تحليل البيانات التاريخية لتحديد اتجاهات المخاطر المستقبلية.
• تقديم أساليب التحليل الإحصائي لتقييم العوامل المؤثرة في المخاطر.

أنواع النماذج الاكتوارية:

• النماذج الاكتوارية البسيطة والمعقدة: الفرق في الاستخدام والتطبيق.
• نماذج المخاطر الاحتمالية: كيفية استخدامها في تحليل المخاطر.
• نماذج الانحدار والنماذج الإحصائية المتقدمة في تحليل البيانات الاكتوارية.
• النماذج الميكانيكية والنماذج التحليلية: كيفية اختيار الأنسب للتطبيقات المختلفة.

تحليل البيانات باستخدام البرمجيات الاكتوارية:

• التعريف بالبرمجيات المتخصصة في النمذجة الاكتوارية (مثل Excel، R، SAS، Python).
• إدخال وتحليل البيانات باستخدام البرمجيات الحديثة.
• تحليل البيانات الكبيرة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق أدوات التحليل الإحصائي في بناء النماذج الاكتوارية المعقدة.

التنبؤ بالمخاطر باستخدام النماذج الاكتوارية:

• التنبؤ بمخاطر الخسائر في التأمين والمخاطر المالية.
• بناء نماذج لتحديد مخاطر السوق، الائتمان، والتشغيل.
• تقدير الخسائر المستقبلية باستخدام النماذج الاكتوارية.
• استخدام النماذج الاكتوارية لتقييم المخاطر الاستثمارية وإدارة الأصول.

تحليل النتائج واتخاذ القرارات:

• تفسير نتائج النماذج الاكتوارية وتحليلها.
• استخدام النتائج لاتخاذ قرارات استثمارية وتمويلية مستنيرة.
• بناء استراتيجيات للتحوط والتقليل من المخاطر استنادًا إلى التحليلات الاكتوارية.
• دمج نتائج النماذج الاكتوارية مع البيانات المالية للتخطيط الاستراتيجي.

إدارة المخاطر باستخدام النمذجة الاكتوارية:

• أساليب تقليل المخاطر المالية من خلال النمذجة الاكتوارية.
• استخدام النماذج الاكتوارية لتطوير استراتيجيات التحوط.
• إدارة مخاطر المحفظة باستخدام أدوات التحليل الاكتواري.
• تقييم المخاطر التنظيمية والتشغيلية باستخدام النماذج الاكتوارية.

تقنيات متقدمة في النمذجة الاكتوارية وتحليل البيانات:

• استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحسين النمذجة الاكتوارية.
• استخدام الشبكات العصبية والبيانات الكبيرة لتحسين دقة التنبؤات.
• التقنيات الحديثة في بناء النماذج التي تدمج البيانات المالية والإحصائية.
• مستقبل النمذجة الاكتوارية والتحليل البياني في مجال المالية.

دراسات حالة تطبيقية:

• دراسة حالات من مؤسسات تأمينية ومالية استخدمت النمذجة الاكتوارية في تحليل المخاطر.
• تحليل نتائج النماذج الاكتوارية في تطبيقات مختلفة.
• دراسات حالة حية في مجالات التأمين، القروض، والأعمال التجارية.