Refine
Year of publication
Document Type
- Working Paper (86) (remove)
Has Fulltext
- yes (86)
Keywords
- Versicherungswirtschaft (16)
- Hochschuldidaktik (9)
- Versicherungsmathematik (8)
- Solvency II (7)
- Barwert (5)
- Bewertete Markov-Kette (5)
- Markov-Ketten (5)
- Risikomanagement (5)
- Rückversicherung (5)
- Benchmarking (4)
Institute
- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (40)
- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (15)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (13)
- Zentrum für Lehrentwicklung (11)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (2)
- Fakultät 08 / Institut für Fahrzeugtechnik (1)
A pension system is resilient if it able to absorb external (temporal) shocks and if it is able to adapt to (longterm) shifts of the socio-economic environment. Defined benefit (DB) and defined contribution pension plans behave contrastingly with respect to capital market shocks and shifts: while DB-plan benefits are not affected by external shocks they totally lack adaptability with respect to fundamental changes; DC-plans automatically adjust to a changing environment but any external shock has a direct impact on the (expected) pensions. By adding a collective component to DC-plans one can make these collective DC (CDC)-plans shock absorbing - at least to a certain degree. In our CDC pension model we build a collective reserve of assets that serves as a buffer to capital market shocks, e.g. stock market crashes. The idea is to transfer money from the collective reserve to the individual pension accounts whenever capital markets slump and to feed the collective reserve whenever capital market are booming. This mechanism is particular valuable for age cohorts that are close to retirement. It is clear that withdrawing assets from or adding assets to the collective reserve is essentially a transfer of assets between the age cohorts. In our near reality model we investigate the effect of stock market shocks and interest rate (and mortality) shifts on a CDC- pension system. We are particularly interested in the question, to what extend a CDC-pension system is actually able to absorb shocks and whether the intergenerational transfer of assets via the collective reserve can be regarded as fair.
Mit dem Betriebsrentenstärkungsgesetz (BRSG) wurde den Tarifvertragsparteien erstmals die Vereinbarung reiner Beitragszusagen ermöglicht. Hierbei sind Mindestleistungen oder Garantien seitens der Versorgungseinrichtungen ausdrücklich nicht erlaubt (Garantieverbot). Es ist jedoch möglich, ein kollektives Versorgungskapital zu bilden, das nicht dem einzelnen Sparer, sondern der Sparergemeinschaft insgesamt zur Verfügung steht. Mittels einer kollektiven Reserve als Puffer sollen Kapitalmarktschwankungen mit dem Ziel ausgeglichen werden, die Wertentwicklung des Versorgungskapitals für den einzelnen Sparer zu verstetigen. Aufbauend auf der bisherigen Forschung von GOECKE (2011, 2012, 2013a, 2013b und 2016) und GOECKE / MUDERS (2018) wird auf der Grundlage historischer Kapitalmarktdaten die Wirkungsweise des kollektiven Spar-modells im Zeitraum 1957-2017 getestet. Dabei wird neben Deutschland auch die USA betrachtet. Ferner werden zusätzlich inflationsbereinigte Werte herangezogen.
When designing or developing optimization algorithms, test functions are crucial to evaluate
performance. Often, test functions are not sufficiently difficult, diverse, flexible or relevant to real-world
applications. Previously,
test functions with real-world relevance were generated by training a machine learning model based on
real-world data. The model estimation is used as a test function.
We propose a more principled approach using simulation instead of estimation.
Thus, relevant and varied test functions
are created which represent the behavior of real-world fitness landscapes.
Importantly, estimation can lead to excessively smooth test functions
while simulation may avoid this pitfall. Moreover, the simulation
can be conditioned by the data, so that the simulation reproduces the training data
but features diverse behavior in unobserved regions of the search space.
The proposed test function generator is illustrated with an intuitive, one-dimensional
example. To demonstrate the utility of this approach it
is applied to a protein sequence optimization problem.
This application demonstrates the advantages as well as practical limits of simulation-based
test functions.
Social Media werden mittlerweile auch von vielen deutschen Versicherern für die Kommunikation mit ihren Kunden und Interessenten eingesetzt. Die Intensität und der Erfolg unterscheiden sich jedoch signifikant voneinander. Inhalt dieses Artikel ist ein Reifegradmodell für die deutsche Versicherungswirtschaft, das auf Basis belastbarer Key Performance Indikatoren die Social Media-Reife eines Versicherungsunternehmens in Form eines Ratings bemisst. Weiterhin wird eine erste Einschätzung des Reifegrades der deutschen Service-, Direkt- und öffentlichen Versicherer geboten, das auf den Einzelratings von 52 Unternehmen beruht.
Fondssparen ist dadurch gekennzeichnet, dass das Kapitalanlagerisiko des Fonds unmittelbar auf das Anteilsvermögen wirkt. Altersvorsorgesparer scheuen Kapitalmarktrisiken insbesondere kurz vor Rentenbeginn. Die Idee von With-Profit Policen (Lebensversicherungsverträgen mit Überschussbeteiligung) ist, dass die Kapitalerträge teilweise den Versicherten direkt gutgeschrieben werden und teilweise einer kollektiven Reserve zugeführt werden. Bei positiver Entwicklung am Kapitalmarkt kann so die Reserve aufgebaut werden; Verluste am Kapitalmarkt können andererseits durch Entnahmen aus der Reserve kompensiert werden. Der Auf- und Abbau der kollektiven Reserve bedeutet einen Risikotransfer zwischen den Sparergenerationen. Wir stellen hier ein zeitstetiges Modell zur Analyse dieses Risikotransformationsprozesses vor. Mit Hilfe stochastischer Prozesses können wir Aussagen über Grenzverteilungen, risikoneutrale Bewertungen und Ruinwahrscheinlichkeiten herleiten. Anhand von Rendite-Risikoprofilen kann nachgewiesen werden, dass der intergenerationale Risikotransfer tatsächlich einen Nutzeneffekt hat.
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.
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 den einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparvermögens 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 der hier vorliegenden Arbeit untersuchen wir zeit-diskrete Versionen des Modells, die wir mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen auswerten. Hierbei berechnen wir verschiedenen Rendite-Risiko-Profile des kollektiven Sparens und vergleichen diese mit entsprechenden Profilen für nicht-kollektive Anlagestrategien (Constant-Mix-, Buy-and- Hold- und CPPI-Strategien). Der Vergleich zeigt einen klaren komparativen Vorteil des kollektiven Sparens.
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.
Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“
(2016)
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Durchführung der Berechnungen intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungs-schritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standard-formel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools in der Regel intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standardformel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.