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Institute
- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (78)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (31)
- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (26)
- Zentrum für Lehrentwicklung (20)
- Fakultät 10 / Institut für Informatik (16)
- Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr (12)
- Fakultät 05 / Institut für Baugeschichte und Denkmalpflege (8)
- Fakultät 07 / Institut für Nachrichtentechnik (5)
- Fakultät 01 / Institut für Sozialpolitik und Sozialmanagement (4)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (4)
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.
In den Kommunen wird ein vernetztes, integriertes Handeln durch eine institutionelle Zergliederung der Daseinsvorsorge in eine Vielzahl funktionaler Teilaufgaben behindert. In der Folge dieser Fragmentierung erfahren die Adressaten soziale Dienstleistungen in den Sozialräumen ihres Stadtteils oder Stadtteils funktions- und hierarchiebezogen – d.h. vertikal und horizontal – getrennt. Wegen der Barrieren des engen Ressortdenkens und der fehlenden Transparenz agieren die professionellen Akteure relativ isoliert auf den „operativen Inseln“ fachlicher Zuständigkeiten. Gemeinsame Schnittstellen werden kaum wahrgenommen, was zum Aufbau von ineffizienten Doppelstrukturen und Mehrfachangeboten geführt hat. Vor diesem Hintergrund besteht die innovative Idee darin, in der Kommune eine wirkungsvolle und effiziente Netzwerkversorgung zwischen isolierten Agenturen, professionellen Dienstleistern und ehrenamtlich engagierter Bürger/innen zu entwickeln. Denn das dafür erforderliche organisatorische Verfahren der Netzwerkkooperation, das im Profitbereich bereits seit den 90er Jahren etabliert ist (vgl. Zulieferernetze der Mobilitätsindustrie) wartet im Non-Profit-Sektor noch auf die systematische Einführung. Die wissenschaftlichen und sozialpolitischen Diskurse des letzten Jahrzehnts verdeutlichen jedoch vermehrt den hohen Bedarf einer vernetzungsorientierten Organisationsentwicklung der kommunalen Daseinsvorsorge und ihrer Verwaltungsagenturen. Auf der Ebene der Sozialräume von Stadtteilen und Stadtbezirken, aber auch innerhalb der zentralen Kommunalverwaltung sollen aus diesem Grund sowohl Hierarchiebarrieren zwischen Die Qualitätsentwicklung hängt entscheidend davon ab, ob diese Barrieren überwunden werden und sowohl eine integrierte Vorgehensweise der professionellen Akteure gefunden wird als auch der Anschluss an die zivilgesellschaftlichen Potenziale gelingt. Vor diesem Hintergrund untersucht das Projekt „CityNet“ die Koordination professioneller und ehrenamtlicher Interventionen verschiedener Ressorts, um die individuellen und sozialen Bedürfnisse der Bevölkerung wirkungsvoll und effizient zu sichern. Im Ergebnis werden Instrumente der „Netzwerkplanung“ entwickelt, mit denen die bisher isolierten Leistungen der einzelnen Infrastrukturen und Dienstleistungsanbieter im Sozialraum miteinander bedarfsorientiert und adressatenfokussiert verbunden werden.
Der Beitrag zeigt, wie systemisches Coaching als lösungsorientiertes Beratungsverfahren in Arbeitsweltkontexten hilfreich sein kann, um Personen und Organisationen im Umgang mit Komplexität zu begleiten. In ingenieurwissenschaftlichen Kontexten eingesetzt, unterstützt Coaching (angehende) Ingenieur*innen dabei, ein ganzheitlich-systemisches Verständnis des digitalen Wandels zu entwickeln und zentrale Kompetenzen wie Reflexionsfähigkeit zu erwerben. Im ersten Teil werden Anforderungen an eine zukunftsfähige Ingenieur*innenausbildung und deren Umsetzung an der Fakultät für Anlagen, Energie- und Maschinensysteme der TH Köln sowie Arbeitsweisen und Grundannahmen systemischen Coachings vorgestellt. Die Wirksamkeit des Einsatzes von Coaching in der Lehre wird an der Fakultät begleitend erforscht. Dazu werden im zweiten Teil zunächst Herausforderungen beim Einsatz von Coaching im Hochschulkontext und mögliche Dilemmata für Coaches benannt. Im Anschluss werden die Ergebnisse zweier Studien vorgestellt, die den Einsatz von Projektcoaching und Leadership-Coaching in projektbasierten Modulen mit großen Teilnehmer*innenzahlen an der Fakultät untersuchen. Die Forschungsergebnisse stützen zum einen die Annahme, dass das hier konzipierte Coaching die Studierenden dabei begleitet, Metakompetenzen wie Reflexionsfähigkeit und Self-Awareness zu entwickeln. Zum anderen unterstreichen die Ergebnisse das Vorgehen der Fakultät, Kompetenzen nicht nur einmalig im Studium, sondern aufeinander aufbauend durchgängig zu trainieren. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick für Praxis und Forschung. Die Konzepte sind anschlussfähig sowohl für den Einsatz in anderen Disziplinen als auch an Beratungskonzepte für Lehrende. Fazit ist, dass eine didaktische und curriculare Verankerung von Coaching Studierende dabei unterstützen kann, eine systemische Haltung zu entwickeln und sie damit auf den digitalen Wandel sowie zukünftige Führungsaufgaben vorbereitet.
Die Diskussionsforen der Forschungsstelle Versicherungsrecht behandeln zweimal pro Jahr aktuelle Fragestellungen und neuere Rechtsprechung zum Thema Versicherungsrecht. Die Veranstaltung wendet sich an Versicherungsjuristen, mit Versicherungsrecht befasste Rechtsanwälte und an Betriebswirte, die sich in ihrer beruflichen Praxis mit rechtlichen Fragestellungen beschäftigen müssen. Die Ergebnisse des 6. Diskussionsforums vom 25. September 2012 an der FH Köln sind in diesem Tagungsbericht zusammengefasst.
Das Verhältnis zwischen privater Gestaltung und staatlicher Regulierung in der Versicherungswirtschaft war das herausfordernde Thema des 16. Kölner Versicherungssymposiums 2011 und des vorliegenden Tagungsbandes. In dem allgemeinen Teil werden in Grundsatzbeiträgen die Positionen erwünschter und unerwünschter ordnungspolitischer Eingriffe in die Privatautonomie des Versicherungsmarkts dargestellt. In den anschließenden fünf Arbeitsgruppen zu den Bereichen Lebensversicherung, Krankenversicherung, Pflegeversicherung, Sachversicherungen und Haftpflichtversicherungen wurde das Spannungsverhältnis behandelt. Neben den Expertenstatements sind auch die Diskussionsbeiträge der Tagungsteilnehmer festgehalten.
Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) wird in der Regel als sozialwissenschaftliches Projekt beschrieben, das an die Lehrenden und ihre Fachkulturen ‚von außen‘ durch die Hochschuldidaktik herangetragen wird (z.B. Wyss, 2018; Szczyrba, 2016). Doch kann die Hochschuldidaktik SoTL auch als ein Anliegen an Lehrende formulieren, aus den Fächern heraus gemeinsam mit den Studierenden eine gemeinsame Wissenschaftspraxis zu implementieren, die das Bildungsanliegen der Studierenden mit dem der Lehrenden verknüpft. Basierend auf dem Verständnis von Huber (2018), dass SoTL die wissenschaftliche Befassung mit der Lehre und dem Lernen der Studierenden im eigenen Fach ist, kann Lehre an Hochschulen durch SoTL zu einer wissenschaftlich begründeten Praxis werden und auf praktischer Klugheit i.S.v. phronesis basieren (Kreber, 2015, S. 568ff.; Dunne, 1993).
Der Beitrag konzipiert SoTL auf der Basis geisteswissenschaftlicher Theorieansätze, um hochschuldidaktisch fundierte und beforschte Lehrkonzepte breiter als auf der Ebene der Technikentwicklung (techne) zu begründen. Dazu stützt er sich auf Ansätze von MacIntyre (Praxis, Tugendethik), Bernstein (singulars und regions), Andresen (Fachwissenschaftspraxis), Mezirow (Reflexionsstruktur) und Nussbaum (Reflexion von Zielen). Angelehnt an diese Ansätze erschließt er das SoTL darauf, wie Lehrende theoretisch und methodologisch fundiert mit ihren Studierenden ergründen können, wie die hochschulischen Fächer mit internalisierten Werten als ‚interne Güter‘ bereicherte Absolvent*innen hervorbringen können.
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.
Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) – known to be sample efficient– and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.
An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.
Evolutionary algorithm (EA) is an umbrella term used to describe population-based stochastic direct search algorithms that in some sense mimic natural evolution. Prominent representatives of such algorithms are genetic algorithms, evolution strategies, evolutionary programming, and genetic programming. On the basis of the evolutionary cycle, similarities and differences between these algorithms are described. We briefly discuss how EAs can be adapted to work well in case of multiple objectives, and dynamic or noisy optimization problems. We look at the tuning of algorithms and present some recent developments coming from theory. Finally, typical applications of EAs to real-world problems are shown, with special emphasis on data-mining applications
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation. Several simulation tools can be run independently and in parallel, e.g., long running computational fluid dynamics simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. However, there are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, but analytical models do not. Combining results from models with different input-output structures might improve and accelerate the optimization process. The optimization via multimodel simulation (OMMS) approach, which is able to combine results from these different models, is introduced in this paper.
Using cyclonic dust separators as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated and a proof-of-concept is presented. Cyclones are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities. Pros and cons of this multimodel optimization approach are discussed and experiences from experiments are presented.
Cyclone separators are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities.
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation, which necessary for constructing efficient cyclones. Several simulation tools can be run in parallel, e.g., long running CFD simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. There are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, whereas analytical models do not. Combining results from models with different input-output structure is of great interest. This combination inspired the development of a new methodology. An optimization via multimodel simulation approach, which combines results from different models, is introduced.
Using cyclonic dust separators (cyclones) as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated. Pros and cons of this approach are discussed and experiences from the experiments are presented.
Furthermore, technical problems, which are related to 3D-printing approaches, are discussed.
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.
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.
Angetrieben durch technische Innovationen und den Prozess der Globalisierung tendieren Organisationen seit rund einem Jahrzehnt dazu, Kooperationsnetzwerke mit anderen Unternehmen höher zu gewichten als die Arbeit in monobetrieblichen Strukturen. Diese Tendenz zeigt sich sowohl in bedarfswirtschaftlichen als auch erwerbswirtschaftlichen Organisationen. Beide „organisationalen Felder“ sind in verschiedene organisationale Kontexte eingebettet und verfolgen Kooperationsstrategien, die zu unterschiedlichen Kooperationsmustern führen. Um das Fachwissen über netzwerkorientierte Organisationsentwicklung weiter zu entwickeln und marktfähig zu machen, wurde an der Fachhochschule Köln ein interdisziplinäres Forschungsprojekt initiiert. An dem Forschungsvorhaben sind die Fakultäten für angewandte Sozialwissenschaften, für Wirtschaftswissen-schaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion beteiligt, die unterschiedliche organisationale Felder repräsentieren. Die Fakultät für angewandte Sozial-wissenschaften fokussiert auf bedarfswirtschaftliche Organisationen im Feld der Sozialwirtschaft. Im Blickfeld der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion stehen erwerbswirtschaftliche Organisationen aus den Feldern der mittelständischen Wirtschaft und der Mobilitätswirtschaft. Im Verlauf des Forschungsprozesses wurden (1) im Rahmen einer Situationsanalyse eine quantitative Befragung von Profit- und Non-Profit-Organisationen in Nordrhein-Westfalen durchgeführt und Ergebnisse zum Stellenwert der Netzwerk-organisation in den aktuellen Organisationsstrategien und -konzepten gewonnen. Durch vertiefende qualitative Fallanalysen in Form von Bedarfsanalysen (2) sind Erfolgsfaktoren und Unterstützungsbedarfe bei einer Einbindung von Organisationen in eine Netzwerkkooperation aufgedeckt worden. In diesem Bericht erfolgt (3) die Beschreibung und Begründung induktiv abgeleiteter Beratungs-instrumente. Dafür werden zunächst relevante Forschungsergebnisse zusammengefasst und anschließend die von ihnen abgeleiteten Erfolgsfaktoren sowie Beratungs- und Unterstützungsbedarfe tabellarisch geclustert. Auf dieser Grundlage werden die Entwicklung von Beratungs- und Unterstützungsinstrumenten und die Modifizierung bestehender Ansätze für die Netzwerkberatung - differenziert nach den besonderen Anforderungen des bedarfswirtschaftlichen und des erwerbs-wirtschaftlichen Bereiches - theoretisch begründet. Die entwickelten Beratungsinstrumente werden nach Netzwerkentwicklungsphasen katalogisiert. Zusätzlich wird angegeben, was das jeweilige Instrument leistet und wo seine Grenzen sind. Zudem erfolgt für jedes Instrument die detaillierte Beschreibung der Ziele und des Anwendungsprozesses. Schließlich werden ausgewählte Module Beratungsinstrumente in zwei der drei organisationalen Felder zur Anwendung gebracht. Ziel ist die Beschreibung eines Best-Practice-Beratungsprozesses.
Ob Tweet, TikTok-Video oder Elevator Pitch – Informationen pointiert zu verdichten entwickelt sich zur Kunst. Das Format One Slide About (nachfolgend OSA) fordert Kursteilnehmer*innen auf, ein Thema oder eine wissenschaftliche Studie auf einem einzelnen Slide einer Präsentation zu verdichten und diesen den Kommiliton*innen in einem max. 180 Sekunden langen Vortrag vorzustellen. Dieses Format wurde in unterschiedlicher Umsetzung erprobt, mit den Teilnehmer*innen diskutiert und anschließend in Form einer quantitativen Befragung unter folgender Forschungsfragestellung evaluiert: Lässt sich mit dem Format One Slide About sowohl Informationskompetenz üben als auch eine Lehrveranstaltung inhaltlich ergänzen?
An essential task for operation and planning of biogas plants is the optimization of substrate feed mixtures. Optimizing the monetary gain requires the determination of the exact amounts of maize, manure, grass silage, and other substrates. Accurate simulation models are mandatory for this optimization, because the underlying chemical processes are very slow. The simulation models themselves may be time-consuming to evaluate, hence we show how to use surrogate-model-based approaches to optimize biogas plants efficiently. In detail, a Kriging surrogate is employed. To improve model quality of this surrogate, we integrate cheaply available data into the optimization process. Doing so, Multi-fidelity modeling methods like Co-Kriging are employed. Furthermore, a two-layered modeling approach is employed to avoid deterioration of model quality due to discontinuities in the search space. At the same time, the cheaply available data is shown to be very useful for initialization of the employed optimization algorithms. Overall, we show how biogas plants can be efficiently modeled using data-driven methods, avoiding discontinuities as well as including cheaply available data. The application of the derived surrogate models to an optimization process is shown to be very difficult, yet successful for a lower problem dimension.
Eine wichtige Fragestellung in den Wirtschaftswissenschaften ist die Bewertung von Zahlungsströmen mit dem Barwert. Sind diese Zahlungsströme mit Risiken behaftet, so kann der Barwert als Zufallsvariable interpretiert werden. In der vorliegenden Arbeit wird der risikobehaftete Zahlungsstrom als bewertete inhomogene Markov-Kette modelliert. Als Hauptergebnis wird eine Formel für die charakteristische Funktion bzw. die momentenerzeugende Funktion der Zufallsvariablen „Barwert“ hergeleitet. Damit ist die Verteilung der Zufallsvariablen eindeutig festgelegt. In konkreten Fallbeispielen wird gezeigt, wie man mit einer EDV-technischen Umsetzung der Formel den Erwartungswert, die Varianz und die Standardabweichung der Zufallsvariablen „Barwert“ ermitteln kann.
Modelling Zero-inflated Rainfall Data through the Use of Gaussian Process and Bayesian Regression
(2018)
Rainfall is a key parameter for understanding the water cycle. An accurate rainfall measurement is vital in the development of hydrological models. By means of indirect measurement, satellites can nowadays estimate the rainfall around the world. However, these measurements are not always accurate. As a first approach to generate a bias-corrected rainfall estimate using satellite data, the performance of Gaussian process and Bayesian regression is studied. The results show Gaussian process as the better option for this dataset but leave place to improvements on both modelling strategies.
In der vorliegenden Arbeit wird eine Cantelli-Zusage mithilfe einer bewerteten inhomogenen Markov-Kette modelliert. Dabei wird der Barwert des zukünftigen Zahlungsstroms als Zufallsvariable aufgefasst. Betrachtet man nur den Erwartungswert des Barwerts, so ergeben sich die für eine Cantelli-Zusage üblichen Ergebnisse. Das bedeutet, dass in dem Modell auf einen Zustand verzichtet werden kann. Dies gilt aber nicht für Streuungs- und Risikomaße.
Modell und Wirklichkeit. Proceedings zum 5. FaRis & DAV Symposium am 6. Dezember 2013 in Köln
(2014)
Das 5. FaRis & DAV Symposium stand unter dem Leitthema „Modell und Wirklich-keit“. Modelle sind zweckorientierte Verdichtungen der Wirklichkeit. Aktuare können nicht die Zukunft vorausberechnen, sie versuchen aber mit Hilfe von Modellen abzuschätzen, was alles in der Zukunft passieren kann. Sie sind darin scheinbar sehr erfolgreich, denn die Versicherungsgesellschaften haben bisher „den Stürmen der Zeit“ erfolgreich widerstanden und haben den Menschen Ver- sicherungsschutz gewährt. Schaut man allerdings auf die Finanzmärkte – sie sind Teil der ökonomischen Wirklichkeit – so lehrt die jüngere Vergangenheit, dass die Realität sich nicht an die Modelle gehalten hat. Da die Finanzmärkte die Versicherungswirtschaft immer stärker durchdringen, können künftig unvollstän- dige oder falsche Modelle die Stabilität der Versicherungswirtschaft gefährden. Modelle prägen jedoch auch die Wahrnehmung der Wirklichkeit und beeinflussen daher die Wirklichkeit. So hat die Modellwelt des Solvency II-Systems massiven Einfluss auf das Produktangebot der Versicherungsunter-nehmen, nicht immer zum Vorteil der Versicherungsnehmer. Das Symposium sollte kritisch hinterfragen, (1) inwieweit unsere aktuariellen „Modellwelten“ noch ihren Zweck erfüllen, (2) wo die grundsätzlichen Grenzen der Modellbildung liegen, (3) in welche Richtung wir unsere Modelle überdenken müssen und (4) welche alternativen Ansätze zur Verfügung stehen.
In this paper we present a comparison of different data driven modeling methods. The first instance of a data driven linear Bayesian model is compared with several linear regression models, a Kriging model and a genetic programming model.
The models are build on industrial data for the development of a robust gas sensor.
The data contain limited amount of samples and a high variance.
The mean square error of the models implemented in a test dataset is used as the comparison strategy.
The results indicate that standard linear regression approaches as well as Kriging and GP show good results,
whereas the Bayesian approach, despite the fact that it requires additional resources, does not lead to improved results.
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.
Formerly, multi-criteria optimization algorithms were often tested using tens of thousands function evaluations. In many real-world settings function evaluations are very costly or the available budget is very limited. Several methods were developed to solve these cost-extensive multi-criteria optimization problems by reducing the number of function evaluations by means of surrogate optimization. In this study, we apply different multi-criteria surrogate optimization methods to improve (tune) an event-detection software for water-quality monitoring. For tuning two important parameters of this software, four state-of-the-art methods are compared: S-Metric-Selection Efficient Global Optimization (SMS-EGO), S-Metric-Expected Improvement for Efficient Global Optimization SExI-EGO, Euclidean Distance based Expected Improvement Euclid-EI (here referred to as MEI-SPOT due to its implementation in the Sequential Parameter Optimization Toolbox SPOT) and a multi-criteria approach based on SPO (MSPOT). Analyzing the performance of the different methods provides insight into the working-mechanisms of cutting-edge multi-criteria solvers. As one of the approaches, namely MSPOT, does not consider the prediction variance of the surrogate model, it is of interest whether this can lead to premature convergence on the practical tuning problem. Furthermore, all four approaches will be compared to a simple SMS-EMOA to validate that the use of surrogate models is justified on this problem.
Im ersten Teil dieser Publikation wurde unter nicht allzu restriktiven Anforderungen hergeleitet, dass man auch für Versicherungen approximativ das mikroökonomische Produktionsmodell anwenden kann. Dies liefert eine andere Sichtweise im Hinblick auf die Unternehmenssteuerung. In diesem zweiten Teil werden weitere Anwendungen dieses Modells diskutiert.
Die mikroökonomische Produktionstheorie beschreibt ein Produktionsmodell des Outputs als Funktion des Inputs und leitet aus der Grenzkostenfunktion das Angebot her. Überträgt man die-ses Modell auf Versicherungen, so ergibt sich hier der Output im Wesentlichen als Funktion der beiden wichtigsten Inputfaktoren Arbeit und Kapital, wobei diese Sichtweise im Rahmen der wertorientierten Steuerung von Versicherungsunternehmen aber eher unüblich ist. Dennoch ergeben sich aus der mikroökonomischen Sichtweise durchaus auch alternative Erkenntnisse, so dass in dieser Ausarbeitung das mikroökonomische Produktionsmodell unter einigen vereinfachenden Annahmen auf das Produkt Versicherung übertragen und mit der wertorientierten Sichtweise verglichen wird.
To maximize the throughput of a hot rolling mill,
the number of passes has to be reduced. This can be achieved by maximizing the thickness reduction in each pass. For this purpose, exact predictions of roll force and torque are required. Hence, the predictive models that describe the physical behavior of the product have to be accurate and cover a wide range of different materials.
Due to market requirements a lot of new materials are tested and rolled. If these materials are chosen to be rolled more often, a suitable flow curve has to be established. It is not reasonable to determine those flow curves in laboratory, because of costs and time. A strong demand for quick parameter determination and the optimization of flow curve parameter with minimum costs is the logical consequence. Therefore parameter estimation and the optimization with real data, which were collected during previous runs, is a promising idea. Producers benefit from this data-driven approach and receive a huge gain in flexibility when rolling new
materials, optimizing current production, and increasing quality. This concept would also allow to optimize flow curve parameters, which have already been treated by standard methods. In this article, a new data-driven approach for predicting the physical behavior of the product and setting important parameters is presented.
We demonstrate how the prediction quality of the roll force and roll torque can be optimized sustainably. This offers the opportunity to continuously increase the workload in each pass to the theoretical maximum while product quality and process stability can also be improved.
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 amethodology to overcome these dificulties. It is based on standard ideas from statistics: analysis of variance and its extension to mixed models. This work combines essential ideas from two approaches: problem generation and statistical analysis of computer experiments.
Ziel des Forschungsprojektes "Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz" (MCIOP) war die Verringerung von Schadstoffemissionen in Kohlekraftwerken. Der wissenschaftliche Fokus lag auf der Entwicklung von Methoden, die in der Lage sind, interpretierbare Modelle für die Schadstoffemissionen automatisch zu generieren. Hierzu wurden mehrkriterielle Optimierungsverfahren entwickelt und eingesetzt. Zur Zeit- und Kostenreduktion wurde die Optimierung durch Surrogat-Modelle erfolgen, die abgestuft mit aufwändigeren Simulationen zum Einsatz kamen („optimization via simulation“). Bei der Untersuchung von Staubabscheidern konnten durch eine mehrkriterielle Optimierung unterschiedliche Zielgrößen, wie z.B. Abscheidegrad und Druckverlust, gleichzeitig berücksichtigt werden.
Dieser Bericht beschreibt die im Projekt MCIOP im Zeitraum von August 2011 bis einschließlich Juni 2015 erzielten Ergebnisse.
Management des Langlebigkeitsrisikos. Proceedings zum 7. FaRis & DAV Symposium am 5.12.2014 in Köln
(2015)
Die säkulare Sterblichkeitsverbesserung stellt seit langem alle Alterssicherungssysteme vor große Herausforderungen. Nicht zuletzt die Lebensversicherungswirtschaft als klassischer Anbieter von privaten Rentenversicherungen ist davon betroffen. Eine Analyse der Sterblichkeitsentwicklung kann unter ganz unterschiedlichen Blickwinkeln durchgeführt werden; einige wichtige Aspekte wurden beim 7. FaRis & DAV-Symposium vertieft behandelt.
Der Forschungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Maltechnik von Hans Holbein d. Ä. Die Materialien und deren Verwendung werden dabei im historischen und kunsttechnologischen Kontext der großen Altarwerke des Künstlers um 1500 betrachtet. Methodisch stehen die Auswertung historischer Quellen zur Maltechnik, die kunsttechnologische Untersuchung und materialanalytische Verfahren im Zentrum.
Die extensive Beimischung von geriebenem Glas und Quarz im Farbmaterial Holbeins, die in solch einem Umfang im Material eines nordeuropäischen Künstlers noch nie nachgewiesen werden konnte, ist ein zentrales Thema der Arbeit, genauso wie die eingehende Beschäftigung mit Holbeins Palette und seiner Malerei an sich.
Neben der analytischen Untersuchung der verwendeten Farbmittel und Materialien ist die Auseinandersetzung mit der Unterzeichnung und deren Bildwirkung ein weiteres wichtiges Forschungsthema. Dazu werden die Handzeichnungen des Künstlers hinsichtlich des Stils und der Materialien als Vergleichsmaterial herangezogen.
Die Untersuchung liefert sowohl in Bezug auf die Materialien als auch auf deren Anwendung eine Erweiterung und Vertiefung des Kenntnisstandes zur Maltechnik um 1500 in vielen Bereichen.
Der Forschungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Maltechnik von Hans Holbein d. Ä. Die Materialien und deren Verwendung werden dabei im historischen und kunsttechnologischen Kontext der großen Altarwerke des Künstlers um 1500 betrachtet. Methodisch stehen die Auswertung historischer Quellen zur Maltechnik, die kunsttechnologische Untersuchung und materialanalytische Verfahren im Zentrum. Die extensive Beimischung von geriebenem Glas und Quarz im Farbmaterial Holbeins, die in solch einem Umfang im Material eines nordeuropäischen Künstlers noch nie nachgewiesen werden konnte, ist ein zentrales Thema der Arbeit, genauso wie die eingehende Beschäftigung mit Holbeins Palette und seiner Malerei an sich.
Neben der analytischen Untersuchung der verwendeten Farbmittel und Materialien ist die Auseinandersetzung mit der Unterzeichnung und deren Bildwirkung ein weiteres wichtiges Forschungsthema. Dazu werden die Handzeichnungen des Künstlers hinsichtlich des Stils und der Materialien als Vergleichsmaterial herangezogen. Die Untersuchung liefert sowohl in Bezug auf die Materialien als auch auf deren Anwendung eine Erweiterung und Vertiefung des Kenntnisstandes zur Maltechnik um 1500 in vielen Bereichen.
Nach größeren überregionalen und auch kleineren regionalen Schadenereignissen wird wiederholt diskutiert, welche Mechanismen und Maßnahmen erforderlich sind, um die Gesellschaft widerstandsfähiger gegen Naturgefahren (und auch andere Gefahren) zu machen. Diese öffentlich, auf politischer und wissenschaftlicher Ebene geführte Auseinandersetzung führt stets zu einem gewissen Aktionismus, zu unmittelbaren Bekundungen von monetärer Abgeltung der Schäden, und zu Bekenntnissen im Sinne einer erforderlichen nachhaltigeren Schutzstrategie basierend auf dem Risikoansatz. lm Laufe von Wochen und Monaten nach den Ereignissen verebbt diese Diskussion allerdings regelmäßig, nur vereinzelt werden grundlegende Transformationsprozesse im Umgang mit Naturgefahren angestoßen. Vor diesem Hintergrund stellte das 27. Treffen des Arbeitskreises Naturgefahren/ Naturrisiken die Fragen nach dem Zusammenhang zwischen der Rolle von Wissen, Erfahrung und Lernen im Umgang mit gegenwärtigen aber auch zukünftigen Naturgefahren in den Mittelpunkt. Die vorliegende Ausgabe der Schriftenreihe ‚Integrative Risk and Security Research‘ bietet nun, im Rahmen von Fach- sowie Diskussionsbeiträgen, Einblicke in die dort diskutierten Perspektiven und deckt dabei eine Vielzahl von Gefahren und Risiken ab, wie z.B. Überschwemmung, Hitze, Frost- und Brandschaden in der Landwirtschaft, ein mögliches Versagen des Stromnetzes, Erdbeben, Sturmfluten und Lawinen.
We propose to apply typed Genetic Programming (GP) to the problem of finding surrogate-model ensembles for global optimization on compute-intensive target functions. In a model ensemble, base-models such as linear models, random forest models, or Kriging models, as well as pre- and post-processing methods, are combined. In theory, an optimal ensemble will join the strengths of its comprising base-models while avoiding their weaknesses, offering higher prediction accuracy and robustness. This study defines a grammar of model ensemble expressions and searches the set for optimal ensembles via GP. We performed an extensive experimental study based on 10 different objective functions and 2 sets of base-models. We arrive at promising results, as on unseen test data, our ensembles perform not significantly worse than the best base-model.
Über mathematische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz wird auch in der Versicherungsbranche und speziell in den Aktuarwissenschaften zunehmend intensiver diskutiert. Dazu zählen insbesondere auch Themen des Risikomanagements der Unternehmen. Bedeutende Aspekte sind dabei die Risikomessung, die Risikobeurteilung sowie die Risikokommunikation im Zuge von Solvency II. Vor diesem Hintergrund widmen wir das 15. FaRis-Symposium der Künstlichen Intelligenz im Risikomanagement. Unsere Referenten berichten in ihren Vorträgen von verschiedenen Projekten, in denen sie Künstliche Intelligenz im Risikomanagement erfolgreich eingesetzt haben. Sie referieren über Chancen und Herausforderungen sowie über zukünftige Themenfeldern der Aktuarinnen und Aktuare in Deutschland.
Im 50. Jubiläumsjahr der TH Köln haben wir uns einem bislang wenig behandelten Thema gewidmet, nämlich der Kunst an den Gebäuden der Technischen Hochschule Köln.
Die TH Köln verfügt als größte Fachhochschule in Deutschland über zwei Standorte in Köln, den Campus Südstadt und den Campus Deutz. Darüber hinaus gibt es zwei weitere Standorte in Gummersbach und Leverkusen. Da sich die künstlerischen Objekte ausschließlich an den Gebäuden innerhalb des Stadtgebiets von Köln befinden, beschränkt sich diese Betrachtung auf die historischen Gebäude des Campus Südstadt sowie auf den maßgeblich in den 1970er Jahren entstandenen Komplex des Campus Deutz.
Vor dem Hintergrund der digitalen Vernetzung vollzieht sich derzeit ein tiefgreifender Wandel des Verbraucherverhaltens. Online-Nutzung im Rahmen von Entscheidungsprozessen wird zur Norm, ‚Always Online‘ dank mobiler Internet-technologie zur Realität. Mehr als in anderen Versicherungssparten ändert das digitalisierte Käuferverhalten auch den Kfz-Versicherungsmarkt. Schon seit Jahren lässt sich ein rapider und bisher ungebremster Anstieg des Anteils online abgeschlossener Verträge beobachten. Insbesondere Vergleichsportale haben eine hohe Bedeutung erlangt und wachsen nicht nur auf Kosten der klassischen personengebundenen Vertriebsformen, sondern zunehmend auch auf Kosten des Direktvertriebs der Versicherer. Das Hinzukommen weiterer Wett- bewerber – insbesondere das von Google angekündigte eigene Vergleichsangebot – dürfte den Wandel nochmals beschleunigen. Vor diesem Hintergrund gibt die vorliegende Studie eine Bestandsaufnahme der Kaufprozesse bei internet-affinen Kfz-Versicherungskunden. Dies erfolgt auf Basis einer Befragung von 1.024 aktuellen Kfz-Versicherungs-Käufern, darunter 60% Versicherungswechsler (bei gleichbleibendem Fahrzeug) und 40% Neuabschließern (nach einem PKW-Kauf). Bei der Stichprobe handelt es sich um geübte Internetnutzer, die aber ansonsten nach Demographie und Fahrzeugmerkmalen annähernd repräsentativ für den Gesamtmarkt sind und so einen Ausblick auf die künftige Mehrheit der deutschen Kfz-Versicherungskäufer erlauben. Die Ergebnisse zeigen: Bei online-affinen Kfz-Versicherungskäufern haben sich bereits ganz neue Informations- und Ent- scheidungswege herausgebildet. Die Nutzung von Onlinemedien im Entscheidungs-prozess ist bei netzaffinen Kunden eine Selbstverständlichkeit. Mediensprünge zwischen unterschiedlichsten Informationsquellen sind – besonders bei Vertragswechslern – Normalität. Dazu gehören gleichermaßen Wechsel zwischen Online- und Offline-Kanälen (wobei „research online, purchase offline“ gegenüber „research offline, purchase online“ derzeit leicht überwiegt) wie auch Sprünge innerhalb der Online- und der Offline-Welt. Dabei suchen die Käufer vor allem einen guten Preis, in der Regel aber abgesichert durch einen „Vertrauensanker“: Eine solche Begrenzung des „wahrgenommenen Kaufrisikos“ kann zum Beispiel durch die Wahl einer bekannten Marke (eines Versicherers oder eines Portals) oder die Beachtung von Empfehlungen oder Bewertungen erfolgen. Diese stammen aus unterschiedlichsten Quellen, wobei die Qualität der Quelle (neutral oder interessengebunden) oft eher unkritisch betrachtet wird.
Die Arbeit beschreibt die Entwicklung und Verbreitung künstlicher Intelligenz (KI) und die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen. Es wird hervorgehoben, dass trotz des offensichtlichen Nutzens von KI, Bedenken hinsichtlich unerwünschter Nebenwirkungen durch fehlerhafte oder missbräuchliche Anwendungen bestehen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wird ein Ansatz vorgeschlagen, der als “konviviale künstliche Intelligenz” bezeichnet wird. Dieser Ansatz zielt auf ein harmonisches Zusammenspiel zwischen KI und Mensch ab und betont die Notwendigkeit einer menschenzentrierten Gestaltung bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen.
In der vorliegenden Arbeit wird ausgehend von einer jährlichen inhomogenen Markov-Kette eine unterjährliche bewertete inhomogene Markov-Kette konstruiert. Die Konstruktion der unterjährlichen Übergangsmatrizen basiert auf der Taylorreihe der Potenzfunktion bzw. deren Partialsummen. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Falls, dass die unterjährlichen Übergangsmatrizen durch Interpolation der jährlichen Übergangsmatrizen und der Einheitsmatrix definiert werden. Anschließend liegt der Fokus der Arbeit auf der Verteilung der Zufallsvariablen „Barwert des Zahlungsstroms“ bzw. auf der zugehörigen charakteristischen Funktion, einem EDV-technischen Verfahren zur Berechnung der Momente der Zufallsvariablen und dessen Anwendung in zwei Fallbeispielen.
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.
Die steigende Komplexität der Produktionssysteme, insbesondere im Maschinenbau, führt zu einer Belastung für Automatisierer und Anlagenbauer. Um dieser Belastung entgegenzuwirken, bietet Industrie 4.0 mit Cyber-physischen Systemen und intelligenten Automatisierungssystemen eine Lösung. Dabei wird menschliches Expertenwissen in die Automatisierung verlagert, indem Ziele deklarativ formuliert werden, anstatt prozedurale Handlungsabläufe zu beschreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es intelligenten Systemen, ausreichenden Handlungsspielraum zu haben und den menschlichen Aufwand bei der Optimierung, Inbetriebnahme und Anlagenumbau zu reduzieren. Um intelligente Automation umzusetzen, werden neue Automatisierungstechniken und Software-Services benötigt, die verschiedene Methoden wie maschinelles Lernen, Condition-Monitoring und Diagnose-Algorithmen sowie Optimierungsverfahren nutzen. Derzeit werden diese Services unabhängig voneinander implementiert und die Schnittstellen sind oft proprietär, was den Austausch von Daten, Modellen und Ergebnissen erschwert. Dennoch strebt Industrie 4.0 die Zusammenarbeit von Geräten und Komponenten unterschiedlicher Hersteller an. Als ein Lösungsansatz wurde in diesem Projekt eine kognitive Referenzarchitektur entwickelt, welche die genannten Punkte adressiert.
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.
Das Betriebsrentenstärkungsgesetz stellt eine Novellierung der betrieblichen Altersversorgung (bAV) in Deutschland dar. Mit dem kürzlich verabschiedeten Gesetz wird erstmals die Möglichkeit geschaffen, die reine Beitragszusage (rBZ) ohne Leistungsgarantie auf tarifvertraglichem Weg zu vereinbaren. Die Höhe der späteren Versorgungsleistung der Arbeitnehmer wird somit zum einen durch die entrichteten Beiträge an den Versorgungsträger determiniert. Zum anderen bestimmt der Erfolg der im Kollektiv zu organisierenden Kapitalanlage mit einem ebenfalls gemeinschaftlichen Risikobudget zu einem wesentlichen Teil die spätere Versorgungsleistung. Die Kapitalanlage steht somit stärker denn je im Spannungsfeld zwischen Rendite und Risiko. Konkret ist eine potentiell höhere Zielrente durch eine chancenorientierte Kapitalanlage gegen das Risiko einer nachhaltigen Unterdeckung und einer damit verbundenen Kürzung der Zielrente abzuwägen. Um diese Abwägung bestmöglich zu treffen und die Wahrscheinlichkeit einer nachhaltigen Unterdeckung zu minimieren, müssen die Kapitalanlage effizient gestaltet und Extremrisiken vermieden werden. Im Falle der erfolgreichen Einführung der rBZ ergeben sich zudem Auswirkungen auf die Kapitalanlage für bestehende Systeme. Basierend auf der Entwicklung der bAV-Landschaft in dem Vereinigten Königreich seit der Einführung von DC-Plänen ist anzunehmen, dass auch in Deutschland eine schrittweise Schließung der leistungsgarantierten Systeme erfolgt. Das daraus resultierende, ausbleibende Neugeschäft bei den bestehenden Systemen ist im Rahmen der Kapitalanlage durch eine Verschiebung des Fokus von Rendite und Deckungsgrad hin zu den benötigten Cashflows zur Bedeckung der Rentenzahlung zu adjustieren. Auf dem 13. FaRis & DAV Symposium referierten Altersversorgungs- und Kapitalmarktexperten zu der Ausrichtung und Implementierung der Kapitalanlage für die Zielrente.
Economic Scenario Generators (ESGs) sind zu einem unverzichtbaren Instrument für das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen geworden. Auf Grund der Langfristigkeit ihres Geschäftsmodells nutzen insbesondere Lebensversicherer ESGs zur wertorientierten Steuerung. Mit Einführung von Solvency II zum 1.1.2016 werden ESGs verstärkt auch bei der Berechnung des erforderlichen Solvenzkapitals eingesetzt. Stochastische Modellierungen der Kapitalmärkte bilden die Grundlage jedes ESGs. Die Modellannahmen und erst recht die Kalibrierung der Modelle bedingen einen sehr großen Gestaltungsspielraum beim Einsatz von ESGs. Das Symposium gibt Anstöße für die Beurteilung der Qualität eines ESGs. Ein weiterer Schwerpunkt des Symposiums ist das Thema "Liquiditäts(risiko-)management für Versicherer". Liquidität ist die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen Zahlungsverpflichtungen jederzeit in vollem Umfang nachzukommen. Liquiditätsrisiken erwachsen bei einem Versicherungsunternehmen vor allem aus einer illiquiden Kapitalanlage, aber auch aus der Unsicherheit hinsichtlich des Zeitpunkts und der Höhe der versicherungstechnischen Verpflichtungen. Auf dem Symposium werden Methoden des Liquiditätsmanagements und Methoden der Steuerung des Liquiditätsrisikos vorgestellt und diskutiert.
Social learning enables multiple robots to share learned experiences while completing a task. The literature offers examples where robots trained with social learning reach a higher performance compared to their individual learning counterparts. No explanation has been advanced for that observation. In this research, we present experimental results suggesting that a lack of tuning of the parameters in social learning experiments could be the cause. In other words: the better the parameter settings are tuned, the less social learning can improve the system performance.
In zwei vorangegangen Arbeiten wurde an Hand des durchgängigen Datenmodells der IVW Privat AG die Standardformel und deren wichtigsten Anwendungen diskutiert. In dieser Ausarbeitung wird ergänzend dazu die Konzeption eines internen Modells auf Basis dieses Datenmodells erläutert und die Ergebnisse denjenigen aus den Berechnungen des Standardmodells gegenübergestellt.
Das Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr der Technischen Hochschule Köln veranstaltet seit November 2014 die abendliche Vortragsreihe „Risky Monday“, in der Experten aus Wissenschaft und Praxis verschiedene Ansätze, Themen und Denkweisen des interdisziplinären Risiko- und Krisenmanagements präsentieren So erlangen unsere Zuhörer neben Einblicke in gesellschaftliche und technische Aspekte des nationalen Bevölkerungsschutzes und der internationalen humanitären Hilfe, auch Wissen über die zugrunde liegenden konzeptionellen und wissenschaftlichen Ansätze. Die vorliegende Ausgabe bietet einen Überblick über die bis zum Wintersemester 2015/2016 stattgefundenen Vorträge, die beruflichen Hintergründe der Vortragenden und Möglichkeiten für Kooperationen im Rahmen von Bachelor- oder Masterarbeiten. Darüber hinaus finden sich in dieser Ausgabe Diskussionsbeiträge der Vortragenden zu Notfall- und Krisenmanagement in Verwaltungsbehörden, psychosozialer Unterstützung und Stakeholder-Beteiligung in der Katastrophenvorsorge.
Aktuell kommen in der Versicherungsbranche zunehmend neue Geschäftsmodelle und innovative Technologien zum Einsatz. Das betrifft nicht nur einzelne Aufgaben und Funktionen, wie zum Beispiel den Vertrieb von Versicherungen. Vielmehr beobachten wir Innovationen durch Unternehmen (den „InsurTechs“) entlang der gesamten Wertschöpfungskette und sogar Neugründungen von Versicherungsunternehmen. Viele Unternehmer und Investoren beabsichtigen, mit ihren Ideen nachhaltige Lösungen zu entwickeln und das Produkt „Versicherung“ mit kundenorientierten Lösungen zu verbessern. Zum 12. Symposium hatten wir junge InsurTech-Unternehmen aus den verschiedenen Versicherungssparten eingeladen. Gründer und Vorstände berichteten am InsurTech-Standort Köln von ihren Visionen und vom aktuellen Umsetzungsstand in der Praxis.
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).
Im Band 2/2019 werden Ergebnisse und Inhalte der Definitionphase des Deutsch-Iranischen Projektes „Basis-Infrastrukturen und Services einer inklusiven Katastrophenresilienz im Iran – Basic Infrastructures and Services for Enhancing Inclusive Community Disaster Resilience in Iran“ (INCOR) veröffentlicht. Er gibt einen Überblick über die Inhalte des Projekts und beleuchtet die Hintergründe und Konzeption. Weiter werden Synergien zwischen dem Resilienz-Ansatz für Kritische Infrastrukturen und dem Ansatz der „inclusiveness“ nach UN HABITAT beschrieben. Außerdem wird über die Iranisch-Deutschen Experten Workshops in Teheran und Köln berichtet, welche den internationalen Austausch von Katastrophenschutz-Managern förderten. Abschließend werden Möglichkeiten genannt, wie INCOR dem Sendai Framework beiträgt.