- Home
- Dipartimento
- Ricerca
- Didattica
- Corsi di laurea
- Corsi di studio
- Informazioni agli studenti
- Elenco insegnamenti - Programmi d'esame
- Archivio Elenco Insegnamenti - Programmi
- Orario delle lezioni e Calendario didattico
- Bacheca appelli Guida Online
- Calendario lauree
- Informazioni specifiche Calendario lauree
- Segreteria studenti
- Bandi
- Collegio universitario Luciano Fonda
- Mobilità internazionale
- Premi di studio
- Orientamento
- Sbocchi professionali
- Stage e tirocini
- Modulistica di Ateneo
- Post Lauream
- Servizi e strumenti
- Trasferimento della conoscenza
Seminar "Staying Ahead of the Curve-In claim inflation.Beyond the Separation Method:Practical Solutions for Effectively Measuring and Predicting Monetary Claim Inflation" - 21/11/25 11:00 - Dott. S. Levi e A. Glionna, Prima Assic. - Buil.D, 4°f., room 4_C
Nell'ambito dell'iniziativa denominata "Knowing the industry; actuarial students meet actuaries"
Tipologia evento:
home
Sede:
Trieste
Venerdì 21 novembre 2025 nell'ambito dell'iniziativa "Knowing the industry: actuarial students meet actuaries" si terrà il seminario "Staying Ahead of the Curve — In claim inflation. Beyond the Separation Method: Practical Solutions for Effectively Measuring and Predicting Monetary Claim Inflation" con gli interventi del Dott. Saverio Levi, Loss Adjustment Manager and Claims Technical Coordinator, e del Dott. Alberto Glionna, Actuarial & Risk Analytics Manager, entrambi provenienti da Prima Assicurazioni - Milano.
Luogo:
DEAMS - Edificio D, 4° piano, aula 4_C
Promotore:
DEAMS - Prof. Gianni Bosi
Informazioni:
This presentation will examine the specificities of motor insurance claim settlements in Italy, with particular reference to inflationary dynamics and their relation to the CPI (“Consumer Price Index”). We will then showcase enhancements to the standard separation framework, designed to improve the estimates on both past and future monetary inflation. The session will conclude with a live coding demonstration applying these methodologies to a synthetic dataset.
Ultimo aggiornamento: 11-11-2025 - 10:56