Series de Tiempo con Python para Actuarios

Este curso del eje de Formación del CVEA proporciona las bases computacionales para proyectar variables de riesgo. Integra modelos estocásticos con el despliegue en entornos productivos (Python, Quarto) y está orientado a actuarios, estadísticos y profesionales que requieran proyecciones de mortalidad, siniestralidad o indicadores económicos.

Objetivos del curso

• Comprender y aplicar modelos de series de tiempo (ARIMA, suavizamiento, tendencias) en contextos actuariales.
• Conectar la proyección de mortalidad y otras variables de riesgo con el ecosistema Python (pandas, statsmodels, scikit-learn cuando aplique).
• Generar informes y dashboards reproducibles con Quarto para auditoría y toma de decisiones.

Temas cubiertos

• Modelos estocásticos para series de tiempo (estacionariedad, autocorrelación, predicción).
• Proyección de mortalidad y variables actuariales (índices temporales, escenarios).
• Buenas prácticas de código y despliegue en entornos productivos (Python/Quarto).
• Integración con la línea editorial del CVEA: reproducibilidad y documentación de supuestos.

Material en línea

El desarrollo del curso está publicado en:

Series de Tiempo con Python (Web)

Para integrar módulos dentro de esta plataforma puedes:

1. Clonar o enlazar el repositorio del curso en una subcarpeta modules/ y listar los .qmd en listing.contents del encabezado de esta página.
2. Mantener el enlace externo como arriba y usar esta página como índice institucional del CVEA.

Relación con la investigación CVEA

Los temas del curso se alinean con los artículos de la RVEA (Lee-Carter, proyecciones por entidad federal, análisis espacio-temporal) y con los libros y materiales docentes. Los participantes pueden apoyarse en los manuscritos y el código publicado en la Revista RVEA para profundizar.