eMAF2020: nuovi approcci da intelligenza artificiale e machine learning

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Il 25 settembre 2020 si è conclusa la nona edizione del convegno internazionale “Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance – eMAF2020″. Una tre giorni in remoto, organizzata da Marco Corazza e Claudio Pizzi del Dipartimento di Economia, durante la quale studiosi ed esperti si sono collegati da oltre quindici paesi per presentare i risultati delle loro ricerche.

Le tematiche affrontate sono state relative allo sviluppo ed all’applicazione di nuovi approcci matematici e statistici per le discipline attuariali, per quelle assicurative e per la finanza. Dall’analisi dell’impatto del cambiamento demografico sui sistemi pensionistici ai metodi per la valutazione di contratti assicurativi, dagli strumenti per la gestione del rischio degli investimenti a modelli per la comprensione del comportamento dei mercati finanziari. I vari studi hanno adottato svariati approcci metodologici, tra i più recenti dei quali è emerso con una certa evidenza quello basato sui metodi dell’Intelligenza Artificiale, dell’Apprendimento Automatico, o Machine Learning, e dei Sistemi Bio-ispirati.

L’articolo completo su www.unive.it