Refine
Year of publication
Document Type
- Working Paper (76) (remove)
Has Fulltext
- yes (76)
Keywords
- Versicherungswirtschaft (16)
- Versicherungsmathematik (8)
- Solvency II (7)
- Barwert (5)
- Bewertete Markov-Kette (5)
- Markov-Ketten (5)
- Risikomanagement (5)
- Rückversicherung (5)
- Benchmarking (4)
- Embedded Value (4)
- Markov-Kette (4)
- Optimierung (4)
- Optimization (4)
- Schadenversicherung (4)
- Versicherungswissenschaft (4)
- insurance (4)
- Betriebliche Altersversorgung (3)
- Hochschuldidaktik (3)
- Markov Chain (3)
- Modeling (3)
- Required Capital (3)
- Standardformel (3)
- Versicherung (3)
- Versicherungsmarketing (3)
- Versicherungsmathematische Bewertung (3)
- Versicherungsmathematischer Barwert (3)
- Altersversorgung (2)
- Charakteristische Funktion (2)
- Digitalisierung (2)
- Direktversicherung (2)
- E-Learning (2)
- Ereignisdefinition (2)
- Hochschulforschung (2)
- Interne Modelle (2)
- Kapitalanlage (2)
- Kollektive Sparprozesse (2)
- Lehrevaluation (2)
- Marketing (2)
- Mikroökonomie (2)
- Onlineversicherung (2)
- Parallelization (2)
- Priced Markov Chain (2)
- Produktionstheorie (2)
- Reinsurance (2)
- Risiko (2)
- Risikobehaftete Zahlungsströme (2)
- Simulation (2)
- Soziale Software (2)
- Test Function (2)
- Value at Risk (2)
- Verstetigung der Kapitalmarkterträge (2)
- Vertrieb (2)
- collective saving processes (2)
- direct insurance (2)
- event definition (2)
- flood events (2)
- generationsübergreifende Risikoteilung (2)
- insurance marketing (2)
- intergenerational risk transfer (2)
- motor insurance (2)
- online insurance (2)
- pension insurance (2)
- sales (2)
- smoothing of capital market returns (2)
- social media (2)
- Abgasreinigung (1)
- Actuarial tontine (1)
- Air-Catering (1)
- Akademiker (1)
- Aktienrenditen (1)
- AllSecur (1)
- Alternativer Risikotransfer (1)
- Artificial intelligence (1)
- Asset Liability-Management (1)
- Asset liability management (1)
- Asset-Liability-Management (1)
- Ausgleichsverfahren (1)
- Automation (1)
- Backtesting (1)
- Basisrisiko (1)
- Bayesian Optimization (1)
- Benutzerfreundlichkeit (1)
- Beratung (1)
- Berichtspflichten (1)
- Bewertung (1)
- Bewertung von Zahlungsströmen (1)
- Bewertungsportale (1)
- Big Data (1)
- Big data platform (1)
- Binomialmodell (1)
- Blended Learning (1)
- Business Intelligence (1)
- Cantelli Pension Scheme (1)
- Cantelli-Zusage (1)
- Capital market risk (1)
- Central limit theorem (1)
- Check24 (1)
- Cognition (1)
- Collateralized Reinsurance (1)
- Composite Materials (1)
- Conditional inference tree (1)
- Consumer Information (1)
- Continuous Optimization (1)
- Copula (1)
- Customer Journey (1)
- Customized Distribution (1)
- DA-Direkt (1)
- DAX (1)
- Data-Warehouse-Konzept (1)
- Decision tree (1)
- Design of Experiments (1)
- Dichotome Zufallsvariable (1)
- Dichotomous random variable (1)
- Dichte <Stochastik> (1)
- Digitale Lehre (1)
- Digitale Medien (1)
- Discrete Optimization (1)
- Distribuion Fit (1)
- Dritte Säule (1)
- E-Book (1)
- Economic Value Added (1)
- Effizienz einer Rückversicherungslösung (1)
- Electrostatic Precipitator (1)
- Empirical Density (1)
- Empirische Dichte (1)
- Empirische Untersuchung (1)
- Empirische Verteilung (1)
- Entrepreneurship-Kultur (1)
- Entscheidungsprozesse (1)
- Erneuerbare Energien (1)
- Evolutionary Computation (1)
- Expensive Optimization (1)
- Fair Value Approach (1)
- Fair Value von Reserven (1)
- Faserverbundwerkstoffe (1)
- Fehlerbaum Analyse (1)
- Feldafinger Brandkasse (1)
- Finanzmathematik (1)
- Flowcurve (1)
- Frauen im Versicherungsvertrieb (1)
- Frauen im Vertrieb (1)
- Frequency Severity Model (1)
- Fréchet-Hoeffding-Bounds (1)
- Fréchet-Hoeffding-Schranken (1)
- Funktionstest (1)
- Gaussian Process (1)
- Gauß Markow Modelle (1)
- Gauß-Prozess (1)
- Generationengerechtigkeit (1)
- HUK24 (1)
- Health condition monitoring (1)
- Heston Model (1)
- Hot rolling (1)
- Hybride Lehre (1)
- Imputation (1)
- Industrie 4.0 (1)
- Industry 4.0 (1)
- Informationsverhalten (1)
- Insurance Linked Securities (ILS) (1)
- Integriertes Lernen (1)
- Intergene (1)
- Internes Modell (1)
- Kapitalanlagerisiko (1)
- Kapitalmarkt (1)
- Kfz-Versicherung (1)
- Knowledge extraction (1)
- Kognition (1)
- Kollektiv (1)
- Kollektives Model (1)
- Kompression (1)
- Konsumenteninformation (1)
- Korrelationsmatrix (1)
- Kraftfahrtversicherung (1)
- Kriging (1)
- Kunde und Frauen im Vertrieb (1)
- Kundenverhalten (1)
- Künstliche Intelligenz (1)
- Langlebigkeitsrisiko (1)
- Lehr-/Lernforschung (1)
- Lehramt (1)
- Lehrinterventionen (1)
- Lernmotivation (1)
- Lifetime Prediction (1)
- Longevity risk (1)
- MCEV (1)
- Machine learning (1)
- Markowitz Optimierung (1)
- Marktanteile (1)
- Material (1)
- Medizintechnik (1)
- Meta-model (1)
- Metal (1)
- Metamodels (1)
- Mixed-Methods-Ansatz (1)
- Model Calibration (1)
- Modelierung (1)
- Modellkalibrierung (1)
- Monte Carlo Simulationen (1)
- Monte Carlo simulations (1)
- Monte-Carlo-Simulation (1)
- Multi-Agent Systems (1)
- Multiaxial Fatigue (1)
- Muschelknautz Method of Modelling (1)
- Nat Cat Modellierung (1)
- Nat Cat Modelling (1)
- Neue Medien (1)
- Neural and Evolutionary Computing (1)
- Non-Life Insurance (1)
- Online Information Review (1)
- Online-Portal (1)
- Online-Sozialisation (1)
- Parallelisierung (1)
- Peer-Feedback (1)
- Pensionsversicherungsmathematik (1)
- Performance (1)
- Performancemessung (1)
- Performanceoptimierung (1)
- Personenversicherungsmathematik (1)
- Plywise Analysis (1)
- Present Value (1)
- Prozesse (1)
- Quantitatives Risikomanagement (1)
- RFID (1)
- Referenzmodell (1)
- Reflexion (1)
- Reifegradmodell (1)
- Rendite (1)
- Rente (1)
- Rentenversicherung (1)
- Resilienz (1)
- Return on Risk Adjusted Capital (1)
- Risiko-Rendite-Profile (1)
- Risikoaggregation (1)
- Risikomanagement technischer Systeme (1)
- Risk management of technical systems (1)
- Risk-return-profiles (1)
- Robotics (1)
- Rückversicherungsprogramme (1)
- SAP (1)
- Selbstbestimmungstheorie (1)
- Selbstfinanzierender Pensionsfonds (1)
- Self-financing pension fund (1)
- Signalanalyse (1)
- Social Media Reife (1)
- Social Media Strategie (1)
- Soziale Medien (1)
- Standardisierung (1)
- Staubabscheider (1)
- Stochastic Processes (1)
- Stochastik (1)
- Stochastische Matrizen (1)
- Stochastische Prozesse (1)
- Stock Returns (1)
- Stornoanalyse (1)
- Structural Health Monitoring (1)
- Studierendenaktivierung (1)
- Surrogate (1)
- Surrogate model based optimization (1)
- Surrogates (1)
- TH Köln (1)
- Tauchrohrtiefe (1)
- Technische Versicherung (1)
- Test function generator (1)
- Testgröße (1)
- Time Series (1)
- Transparenz (1)
- Umfrage (1)
- Umlageverfahren (1)
- Univariate Data (1)
- Unternehmenssteuerung (1)
- Unternehmenswertmodell (1)
- Unterrichtsplanung (1)
- Unterrichtssimulation (1)
- Value-Based-Management (1)
- Verbraucherschutz (1)
- Verbraucherverhalten (1)
- Vergleichsportal (1)
- Vergleichsportale (1)
- Versicherungen (1)
- Versicherungsaufsicht (1)
- Versicherungsmarkt (1)
- Verteilungsanpassung (1)
- Volkswirtschaftslehre (1)
- Wahrnehmung (1)
- Word-of-Mouth (1)
- World Wide Web 2.0 (1)
- Zentraler Grenzwertsatz (1)
- Zins (1)
- Zinsmodelle (1)
- Zusammengesetzte Poisson-Verteilung (1)
- adjustment for loss absorbency (1)
- backtesting (1)
- charakteristische Funktion (1)
- comparison portal (1)
- compression (1)
- consumer behavior (1)
- decision making (1)
- engineering risk analysis (1)
- facultative reinsurance (1)
- fakultative Rückversicherung (1)
- fault tree analysis (1)
- geld (1)
- high claim size (1)
- ingenieurwissenschaftliche Risikoanalyse (1)
- ino24 (1)
- insurance industry (1)
- insurancestation (1)
- loss absorving capacity (1)
- medical technology (1)
- reinsurance (1)
- reinsurance programs (1)
- social media maturity model (1)
- social media strategy (1)
- technical insurance (1)
- transparency (1)
- transparo (1)
- unterjährliche Zahlweise (1)
- usability survey (1)
- web 2.0 (1)
- zedierte Reserven (1)
- Ökonomisches Kapital (1)
- Überschwemmungsereignisse (1)
- Überschwemmungsrisiko (1)
- ökonomisches Kapital (1)
Institute
- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (40)
- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (14)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (13)
- Zentrum für Lehrentwicklung (4)
- Fakultät 08 / Institut für Fahrzeugtechnik (1)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (1)
Das im März 2024 vorgestellte Rentenpaket II der Ampelregierung sieht vor, das Rentenniveau zu stabilisieren und gleichzeitig eine schuldenfinanzierte Kapitaldeckung (Generationenkapital) einzuführen.
Allerdings führen diese Maßnahmen im Umlageverfahren zu einer einseitigen Belastung der jüngeren Generationen, die auch nicht durch den Aufbau des Generationenkapitals gemildert wird, wie die Ausführungen in diesem Artikel zeigen.
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
This survey compiles ideas and recommendations from more than a dozen researchers with different backgrounds and from different institutes around the world. Promoting best practice in benchmarking is its main goal. The article discusses eight essential topics in benchmarking: clearly stated goals, well- specified problems, suitable algorithms, adequate performance measures, thoughtful analysis, effective and efficient designs, comprehensible presentations, and guaranteed reproducibility. The final goal is to provide well-accepted guidelines (rules) that might be useful for authors and reviewers. As benchmarking in optimization is an active and evolving field of research this manuscript is meant to co-evolve over time by means of periodic updates.
The use of surrogate models is a standard method to deal with complex, realworld
optimization problems. The first surrogate models were applied to continuous
optimization problems. In recent years, surrogate models gained importance
for discrete optimization problems. This article, which consists of three
parts, takes care of this development. The first part presents a survey of modelbased
methods, focusing on continuous optimization. It introduces a taxonomy,
which is useful as a guideline for selecting adequate model-based optimization
tools. The second part provides details for the case of discrete optimization
problems. Here, six strategies for dealing with discrete data structures are introduced.
A new approach for combining surrogate information via stacking
is proposed in the third part. The implementation of this approach will be
available in the open source R package SPOT2. The article concludes with a
discussion of recent developments and challenges in both application domains.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
Der vorliegende Artikel beschreibt den hybriden Lehransatz im Modul Empirische Forschungsmethoden, das als Teil des Vertiefungsschwerpunktes Social Computing für Studierende im vierten Fachsemester im Bachelorstudiengang Medieninformatik an der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) angeboten wird. Das Modul wurde im Sommersemester 2022 mit Anteilen von Online- und Präsenzlehre durchgeführt und anschließend von den Teilnehmenden mittels einer Umfrage evaluiert. Die Ergebnisse werden ebenfalls vorgestellt und zusammengefasst.
Data pre-processing is a key research topic in data mining because it plays a
crucial role in improving the accuracy of any data mining algorithm. In most
real world cases, a significant amount of the recorded data is found missing
due to most diverse errors. This loss of data is nearly always unavoidable.
Recovery of missing data plays a vital role in avoiding inaccurate data
mining decisions. Most multivariate imputation methods are not compatible
to univariate datasets and the traditional univariate imputation techniques
become highly biased as the missing data gap increases. With the current
technological advancements abundant data is being captured every second.
Hence, we intend to develop a new algorithm that enables maximum
utilization of the available big datasets for imputation. In this paper, we
present a Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) based
Seasonal Moving Window Algorithm, which is capable of handling patterns
with trend as well as cyclic characteristics. We show that the algorithm is
highly suitable for pre-processing of large datasets.
Die Professionalisierung als Lehrkraft erfordert laut Baumert & Kunter (2013) Kompetenzen in den Bereichen Fachwissen und Fachdidaktik, verbunden mit hoher Reflexionsfähigkeit über eigenes Handeln. Oft erst im Referendariat findet die systematische Verzahnung von Theorie und Praxis statt. Im vorliegenden Beitrag wird beschrieben, wie in der Fachdidaktik Naturwissenschaft und Technik bereits in einem Bachelormodul eine Unterrichtssimulation als Prüfungsform eingesetzt wird. Dabei wird mit Portfolios und Peer-Feedback erprobt, wie sich die Selbstreflexion der Studierenden für ausgewählte fachwissenschaftliche und fachdidaktische Aspekte fördern lässt, um Grundlagen für eine lernendenzentrierte Haltung zu legen.
In diesem Artikel schlagen wir die Verwendung eines genetischen Algorithmus (GA) zur Kalibrierung eines Stochastischen Prozesses an eine empirische Dichte von Aktienrenditen vor. Anhand des Heston Models zeigen wir wie eine solche Kalibrierung durchgeführt werden kann. Neben des Pseudocodes für einen einfachen aber leistungsfähigen GA präsentieren wir zudem auch Kalibrierungs-ergebnisse für den DAX und den S&P 500.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes declarative goals of the user, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and varying use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case.