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Computational intelligence methods have gained importance in several real-world domains such as process optimization, system identification, data mining, or statistical quality control. Tools are missing, which determine the applicability of computational intelligence methods in these application domains in an objective manner. Statistics provide methods for comparing algorithms on certain data sets. In the past, several test suites were presented and considered as state of the art. However, there are several drawbacks of these test suites, namely: (i) problem instances are somehow artificial and have no direct link to real-world settings; (ii) since there is a fixed number of test instances, algorithms can be fitted or tuned to this specific and very limited set of test functions; (iii) statistical tools for comparisons of several algorithms on several test problem instances are relatively complex and not easily to analyze. We propose a methodology to overcome these difficulties. It is based on standard ideas from statistics: analysis of variance and its extension to mixed models. This paper combines essential ideas from two approaches: problem generation and statistical analysis of computer experiments.
In diesem Artikel wird die Entwicklung einer neuen Methode zur Risikobewertung von komplexen, technischen Systemen (z.B. Maschinen, Prozessen) dokumentiert. Wir demonstrieren die Anwendung unserer Methode anhand eines Beispiels der Medizintechnik. Ziel ist die quantitative Bewertung von Risiken, die über die Ermittlung der Eintrittswahrscheinlichkeit und des Schadenerwartungswertes hinaus geht. Besonders relevant ist die Berechnung kostenintensiver Groß- schäden. Dazu kombinieren wir Methoden der klassischen ingenieurwissen- schaftlichen Risikoanalyse mit Methoden der Aktuarwissenschaften. Daraus erhalten wir eine neue Methode des quantitativen Risikomanagements zur Berechnung von Gesamtschadenverteilungen komplexer technischer Systeme. Auf diese Weise werden alle modernen Risikomaße (z.B. VaR, Expected Shortfall) zugänglich. Wir demonstrieren die einzelnen Schritte anhand eines konkreten Beispiels aus der Praxis, einem zahnärztlichen Behandlungsstuhl.
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.
Mit Hilfe von internen Modellen kann man in der Schadenversicherung das Risiko / Rendite Profil einer Neugeschäftsstrategie bewerten und Entscheidungen daraus ableiten. Dabei kann man i. d. R. nur einzelne Strategien miteinander vergleichen, aber kein allgemein gültiges Optimum herleiten. Unter bestimmten Voraussetzungen ist es allerdings möglich, für das (Brutto) Neugeschäft auch geschlossene Lösungen für diese Fragestellung zu finden. Selbst wenn diese Voraussetzungen in der Reinform meistens kaum vorliegen, ergeben sich doch aus diesem Ansatz einige interessante Implikationen für die Unternehmenssteuerung. Insbesondere können solche Ansätze dafür verwendet werden, bessere „Startwerte“ zu finden, die dann mit internen Modellen getestet werden können.
Zahlungsströme werden vielfach mit dem Barwert, d.h. der Summe der abgezinsten Zahlungen, bewertet. Handelt es sich dabei um Zahlungen, die nicht sicher, d.h. risikobehaftet sind, so gehen neben dem Zinssatz i.d.R. auch Wahrscheinlichkeiten in die Bewertung ein. Viele der dabei verwendeten Modelle sind gedächtnislos. In der vorliegenden Arbeit wird für diese Fälle ein Modell, das auf der Theorie der Markov- Ketten basiert, eingeführt. Aus dieser Modellierung ergibt sich u.a. eine grundlegende Bewertungsformel. In drei unterschiedlichen ökonomischen Beispielen wird gezeigt, dass die Anwendung dieser Bewertungsformel zu den Standardbewertungsansätzen führt. Das primäre Ziel der Arbeit ist dabei nicht die Darstellung neuer Ergebnisse, sondern die grundlegende Aufbereitung der Thematik. Dabei soll die Ausarbeitung eine Basis für weitere Anwendungen schaffen und als Grundlagen für eine EDVtechnische Umsetzung dienen.
Diese Arbeit behandelt Rückversicherungsprogramme aus fakultativen und obligatorischen, proportionalen und nichtproportionalen Deckungen. Zunächst wird eine neue Darstellungsweise eingeführt, die nicht nur die Kapazitäten der Bausteine des Rückversicherungsprogramms, sondern auch die Schadenaufteilung transparent macht. Durch Skalierung der Schadenachse mittels der Verteilungsfunktion des Einzelschadens ergibt sich eine anschauliche Darstellung der jeweiligen Erwartungswerte und damit des Prämienbedarfs. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Auswirkung nichtproportionaler fakultativer Rückversicherung auf bereits vorhandene obligatorische Rückversicherungen untersucht, insbesondere der so genannte „Kompressionseffekt“. Die Verteilung des Schadens auf die einzelnen Deckungsabschnitte wird graphisch und mit einem Zahlenbeispiel verdeutlicht. Es ergibt sich, dass ein Schadenexzedent auf den Selbstbehalt durch Kompression erheblich benachteiligt wird.
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.
Ziel dieser Arbeit ist es, Versicherungsunternehmen eine Orientierungshilfe in Social Media zu geben. Hierzu wird eine Kategorisierung der vielfältigen Web 2.0-Dienste geboten, die Social Media Matrix, die fünf wesentliche Social Media-Kategorien unterscheidet und hinsichtlich ihrer Eignung für Versicherungsunternehmen bewertet.
Interne Modelle in der Schadenversicherung gehen üblicherweise vom ökonomischen Kapital nach einem Jahr als zugrunde gelegter stochastischer Zielfunktion aus. Dieses basiert auf der sofortigen Realisation aller Aktiva und Passiva zu Marktpreisen, was nicht immer eine realistische Hypothese darstellt. Beim Embedded Value (der in der Schadenversicherung noch nicht so etabliert ist wie in der Lebensversicherung) werden die Werte der Aktiva und Passiva erst über die Zeit realisiert. Sinnvoll angewendet kann dieses Konzept somit einen deutlich realistischeren Ansatz für ein internes Modell in der Schadenversicherung liefern als die Modellierung auf Basis des ökonomischen Kapitals.