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Nicht nur seit den jüngsten Flutereignissen ist das Thema „Naturkatastrophen“ bekanntlich in aller Munde. Auch jüngere Mitmenschen haben inzwischen schon relativ häufig sogenannte „Jahrhundert-Fluten“ erlebt. Ob es sich dabei wirklich um Auswirkungen eines weltweiten Klimawandels handelt, ist unter rein wissenschaftlichen Gesichtspunkten über die relativ kurzen Beobachtungszeiträume schwer beweisbar. Fakt ist allerdings, dass Elementarereignisse sich kaum noch in unberührten Gegenden ereignen, so dass die Schadenaufwendungen im Vergleich zur Vergangenheit angestiegen sind. Hier stellt sich also in jedem Fall die Frage nach der generellen Versicherbarkeit. Aber es gibt noch andere Katastrophenereignisse, die die Versicherungsindustrie treffen können.
In facing recent natural and man-made disasters Disaster Risk Reduction (DRR) and Climate Change Adaption (CCA) calls for integrative thinking and learning across cultures, disciplines and institutions. In times of increasing complexity, insecurity and uncertainty thinking outside the box becomes essential. This first volume of “Integrative Risk and Security Research” presents related research contributions developed in the context of the 2013 DAAD Alumni Summer School "Coping with Disasters and Climate Extremes - Challenges & Cooperation Potential". It invites the reader to look beyond common perspectives of DRR and CCA and relates climate change and natural disasters with interdisciplinary and bottom-up policy making.
Learning board games by self-play has a long tradition in computational intelligence for games. Based on Tesauro’s seminal success with TD-Gammon in 1994, many successful agents use temporal difference learning today. But in order to be successful with temporal difference learning on game tasks, often a careful selection of features and a large number of training games is necessary. Even for board games of moderate complexity like Connect-4, we found in previous work that a very rich initial feature set and several millions of game plays are required. In this work we investigate different approaches of online-adaptable learning rates like Incremental Delta Bar Delta (IDBD) or Temporal Coherence Learning (TCL) whether they have the potential to speed up learning for such a complex task. We propose a new variant of TCL with geometric step size changes. We compare those algorithms with several other state-of-the-art learning rate adaptation algorithms and perform a case study on the sensitivity with respect to their meta parameters. We show that in this set of learning algorithms those with geometric step size changes outperform those other algorithms with constant step size changes. Algorithms with nonlinear output functions are slightly better than linear ones. Algorithms with geometric step size changes learn faster by a factor of 4 as compared to previously published results on the task Connect-4.
This paper comprises results on innovation as an outcome of several activities of the Research Centre Insurance Market of the Cologne University of Applied Sciences. It starts with a basic research article on innovation in the insurance industry (section A). Thereafter, conference contributions of the 17th Cologne Insurance Symposium on innovation examine the role of law and actuarial services on the one hand (section B) and present examples of innovation within the insurance industry on the other hand (section C). The final section presents some examples of the project work of the bachelor and master courses as well as a description of the innovative teaching module PAM/PAM (section D).
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (IVW) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht des IVW auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
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.