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Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools i. d. R. intensive Vorarbeiten benötigt werden. Im ersten Teil wurden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. In diesem Teil wird die Projektion der Standardformel auf das Folgejahr durchgeführt und es werden weitere Anwendungen an Hand dieses durchgängigen Datenmodells erläutert.
Es ist schon lange bekannt, dass es ein Nachwuchsproblem im Versicherungs-vertrieb gibt. Die Versicherer haben mit Imageproblemen zu kämpfen – Schlagzeilen über Lustreisen, Falschberatungen oder Provisionsexzesse machen die Runde. Auch der demografische Wandel macht es den Versicherern schwer, geeigneten Nachwuchs für den Vertrieb zu rekrutieren. Da liegt es nahe, dass die Branche sehr daran interessiert ist, mehr Frauen für den Vertrieb zu ge- winnen, zumal sie die erforderlichen Vertriebskompetenzen besitzen. Für Frauen ist die Tätigkeit im Vertrieb allerdings nicht besonders attraktiv; die geringe Sicherheit und die Arbeit am Abend sind die größten Hindernisse, die Frauen nennen. Um die Tätigkeit für Frauen attraktiver zu machen, müssten die Ver- sicherungsunternehmen Anreizsysteme, Strukturen bis hin zur Vertriebskultur verändern. Die Frage ist, ob sich das lohnt. In diesem Zusammenhang ist es für die Unternehmen von besonderer Bedeutung zu wissen, was die Kunden dazu sagen, wenn mehr Frauen im Vertrieb tätig wären.
Für eine angemessene Modellierung von Nat Cat Risiken (beispielsweise im Zusammenhang mit einer Rückversicherungsoptimierung) verwendet man üblicherweise Event Loss Tabellen, die von professionellen externen Anbietern mit regelmäßigen Aktualisierungen zur Verfügung gestellt werden. Diese Modelle sind i. d. R. sehr kostspielig, so dass sie oft nur von Rückversicherern oder Rückversicherungsmaklern für die Anwendung auf die eigenen Kundenportfolios lizenziert werden. Alternativ dazu kann mit öffentlich verfügbaren Informationen eine (wenn auch im Vergleich zu professionellen externen Modellen) vereinfachte Nat Cat Modellierung durchgeführt werden, die Erkenntnisse für eine Rückversicherungsoptimierung ermöglicht.
Für Schadenreserven existieren keine hinreichend fungiblen Märkte und somit auch keine Marktpreise im klassischen Sinn. Für eine Fair Value Bewertung bedarf es also eines geeigneten Modellansatzes. In der Schadenversicherung wird üblicher- weise der Transaktionswert modelliert, wobei hier die korrekte Modellierung der Kapitalkosten einer der zentralen Punkte ist. Der Fair Value der zedierten Reserven kann als Differenz zwischen dem Fair Value der Bruttoreserven und dem Fair Value der Nettoreserven angesetzt werden. Dieser Ansatz berücksichtigt allerdings nicht das Bonitätsrisiko des Rückversicherers. Eine adäquate Anpassung des Bewertungsmodells ist demnach erforderlich.
Eine wichtige Fragestellung in den Wirtschaftswissenschaften ist die Bewertung von Zahlungsströmen mit dem Barwert. Dabei liegt jeder Barwertberechnung ein geeignetes Zinsmodell zugrunde. Bei einem speziellen Zinsmodell – der relativ gemischten Verzinsung – lassen sich einfache nichttriviale Beispiele/Zahlungsströme konstruieren, bei denen der Barwert bei jedem Zinssatz null ist. In der vorliegenden Arbeit wird die Frage untersucht, ob es bei anderen Zinsmodellen ebenfalls solche Zahlungsströme gibt. Im Hauptsatz kann die Beantwortung dieser Frage mit Mitteln der Analysis auf die Existenz von Lösungen eines homogenen linearen Gleichungssystems zurückgeführt werden.
Am speziellen Fall der Studierenden des Instituts für Versicherungswesen an der Fachhochschule Köln wurde untersucht, wie das Medium E-Book eingeschätzt wird. Die empirische Untersuchung sollte im Wesentlichen die folgende Fragestellung beantworten: Welche Merkmale von E-Book und gedrucktem Buch bestimmen die Ein- stellung der Studierenden zu ihnen? Dabei griff das Projektteam zunächst auf die von K. Messner u.a. vorgeschlagene Skala zur Einstellung gegenüber E-Books zurück (Book Lovers, Technophiles, Printers, and Pragmatists: The Social and Demographic Structure of User Attitudes Toware e-Books, in: College and research libraries, 2012, Nr. 5, Jg. 73, S. 420 ff.). Für die Erhebung wählte das Projektteam die Methode einer Online-Befragung, die sich an aktuell Studierende und ehemalige Studierende des Instituts richtete. Die Befragung folgt einem standardisierten Ansatz und konnte auf 189 verwertbare Fragebögen zurückgreifen. Untersucht wurde der Einfluss folgender Faktoren: Alter, Geschlecht, Vorerfahrung mit digitalen Texten, Internetaffinität und grund-legende Einstellung zur Digitalisierung der Lebensbereiche. Mehrere Regressions- und Pfadanalyse-Ansätze ergaben: Die beiden stärksten Einflussfaktoren waren Vorerfahrung mit digitalen Texten und Internetaffinität; von Geschlecht ging nur eine indirekte Wirkung über Internetaffinität aus. Alter spielte keine Rolle, und auch für die grundlegende Einstellung zur Digitalisierung der Lebensbereiche konnte kein Zusammenhang zur Präferenz von E-Books aufgewiesen werden.
Die lineare Regression ist das bekannteste Verfahren zur Fehlerausgleichung, welches relativ einfach umgesetzt werden kann. Verallgemeinerte lineare Modelle sind eine zweckmäßige Erweiterung dieses Verfahrens, können aber aufgrund ihrer hohen Komplexität i. d. R. nur mit spezieller Software gerechnet werden. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit anhand eines fiktiven Storno-bestandes illustriert, wie man Ausgleichsrechnungen auch mit Hilfe von Gauß Markow Modellen durchführen kann, die mittels EXCEL und Visual Basic ebenfalls noch vergleichsweise einfach umsetzbar sind.
Der MCEV stellt nicht nur in der Lebensversicherung, sondern auch in der Schadenversicherung einen alternativen Ansatz dar, um den ökonomischen Wert eines Unternehmens zu ermitteln. Dabei ist die Ermittlung des MCEV in der Schaden-versicherung durchaus weniger komplex als in der Lebensversicherung, da das Phänomen der Stochastik in der Stochastik i. d. R. nicht auftritt. In dieser Arbeit ist für die Schadenversicherung ein vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals dargestellt, mit dem die wichtigsten Auswirkungen des Embedded Values in der Scha-denversicherung getestet werden kann.
In den Wirtschaftswissenschaften liegen die für Bewertungen benötigten Daten normalerweise als Jahreswerte vor, z.B. Zinssätze oder Sterblichkeiten in der Finanz- und Versicherungsmathematik. Darauf aufbauend lassen sich Markov-Ketten mit einem jährlichen Zeitraster konstruieren. Zu bewertende Zahlungen hingegen erfolgen meist unterjährlich. Der vorliegende Artikel beschäftigt sich mit der Frage, wie aus einer Markov-Kette mit jährlichem Zeitraster, eine Markov-Kette mit unterjährlichem Zeitraster konstruiert werden kann. Dabei stehen Markov-Ketten, deren Übergangsmatrizen als obere Dreiecks-matrizen gegeben sind, im Mittelpunkt des Interesses. Es werden zwei Ansätze und deren Anwendung dargestellt. Der erste Ansatz basiert auf der T-ten Wurzel der Übergangsmatrizen, der zweite Ansatz auf einer Linearisierung der Übergangsmatrizen.
Beim kollektiven Sparen teilt sich das gesamte Sparvermögen in zwei Teile: Zum einen in die Summe der individuellen Sparguthaben und zum anderen in ein kollektives Sparvermögen (kollektive Reserve), das nicht dem einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparver-mögens auszugleichen: Bei einer überdurchschnittlich guten Performance des Gesamtvermögens wird ein Teil der Kapitalerträge der kollektiven Reserve zugeführt. Bei einer schlechten Performance werden Teile der Reserve dafür verwendet, eine kontinuierliche Wertentwicklung der individuellen Guthaben sicher zu stellen. Durch den Auf- und Abbau der kollektiven Reserve werden also die Schwankungen am Kapitalmarkt ausgeglichen. In [Goecke 2011] wurde ein zeitstetiges Modell für den kollektiven Sparprozess vorgestellt und analysiert. In [Goecke 2012] wurde dann das Modell anhand von Monte-Carlo Simulationen getestet. In einem weiteren Schritt soll in der hier vorliegenden Arbeit ein Backtesting durchgeführt werden. Wir untersuchen, wie das Modell des kollektiven Sparens unter Zugrundelegung realer Kapitalmarktdaten sich in der Vergangenheit verhalten hätte. Hierbei vergleichen wir das Modell des kollek- tiven Sparens mit nicht-kollektiven Anlagestrategien.