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Die lineare Regression ist das bekannteste Verfahren zur Fehlerausgleichung, welches relativ einfach umgesetzt werden kann. Verallgemeinerte lineare Modelle sind eine zweckmäßige Erweiterung dieses Verfahrens, können aber aufgrund ihrer hohen Komplexität i. d. R. nur mit spezieller Software gerechnet werden. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit anhand eines fiktiven Storno-bestandes illustriert, wie man Ausgleichsrechnungen auch mit Hilfe von Gauß Markow Modellen durchführen kann, die mittels EXCEL und Visual Basic ebenfalls noch vergleichsweise einfach umsetzbar sind.
Nach einer langen Prozess- und Entwicklungsphase ist Solvency II seit dem 1. Januar 2016 als EU-einheitliches Solvenzsystem für Versicherungen eingeführt, wobei eine nicht unerhebliche Her-ausforderung in diesem Zusammenhang – auch im Hinblick auf die flankierenden Prozesse – die doch sehr extensiven Berichtsanforderungen aus der dritten Säule von Solvency II darstellen, die sich in einen quantitativen Teil mit einer Fülle von Tabellen und in einen qualitativen Teil mit mehreren narrativen Berichten aufteilen.
Mit der „IVW Privat AG“ liegt ein relativ durchgängiges Datenmodell eines Schadenversicherungs-unternehmens vor, mit dem in vorangegangenen Publikationen eine Vielzahl von Solvency II Anwen-dungen illustriert werden konnten. Ergänzend dazu sollen in dieser Publikation unterschiedliche Bewertungsansätze für das verfügbare Kapital vorgestellt und miteinander verglichen werden – ausgehend vom sicherheitsorientierten HGB Kapital bis hin zum Marktkonsistenten Embedded Value (MCEV).
Big Data für Versicherungen. Proceedings zum 21. Kölner Versicherungssymposium am 3.11.2016 in Köln
(2017)
Aufgrund der schnellen technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Kundenmanagement sowie Recht & Datenschutz.
Wegen der hohen Bedeutung haben die Forschungsbereiche des ivwKöln für 2016 „Big Data“ als übergreifendes Forschungsthema gewählt. Im 21. Kölner Versicherungs-symposium wurde daher das Themenfeld in seiner Vielschichtigkeit von Referenten aus mehreren
Fachrichtungen skizziert.
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.
Mit dem Konzept des „Embedded Values“ soll der Langfristigkeit von Lebensversicherungsverträgen Rechnung getragen werden, wobei in der operativen Anwendung erste Schwachstellen des Konzeptes ersichtlich geworden sind. In der Schadenversicherung ist dieses Konzept im Rahmen der Risikosteuerung derzeit noch nicht etabliert, findet aber bereits im Rahmen der integrierten Gesamtsteuerung auf Gruppenebene erste Anwendung. Insofern ist es konsequent, zumindest im Hinblick auf mittelfristige Entwicklungsperspektiven den MCEV auch bei der wertorientierten Unternehmenssteuerung in der Nichtlebensversicherung in Betracht zu ziehen. Dadurch gibt sich im Hinblick auf die Risikosteuerung auf Gruppenebene ein insgesamt stimmiges Bild, das aber durchaus kritisch zu hinterfragen ist.
Aufgrund der aktuellen gesetzlichen Rahmenbedingungen können Energieversorger von erneuerbaren Energien (Windkraft, Sonnenenergie, Geothermie) relativ stabile Erträge über längere Zeiträume generieren, so dass eine Investition in erneuerbare Energien für ein Versicherungsunternehmen eine attraktive Anlage darstellen kann. In dieser Arbeit soll daher mit einem vereinfachten Modell analysiert werden, wie eine solche Kapitalanlage sich auf das allgemeine ALM eines Versicherungsunternehmens auswirkt.
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.
Die Forschungsstelle finanzielles & aktuarielles Risikomanagement (FaRis) organisiert Anfang Juni und Dezember eines Jahres gemeinsam mit der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) gemeinsame Symposien zu relevanten aktuariellen Themen. Wegen des Weltkongresses der Aktuare vom 4. bis zum 8. Juni in Berlin wurde das üblicherweise zeitgleich stattfindende FaRis & DAV Symposium als „FaRis at ICA“ veranstaltet – im Sinne einer Zusammenfassung aller Kongressbeiträge von FaRis-Mitgliedern als Überblick für die in FaRis abgedeckten Forschungsgebiete. Die Kurzversionen dieser Beiträge sind in diesem Tagungsband zusammengestellt. Der nur alle vier Jahre stattfindende Weltkongress der Aktuare ist der bedeutsamste Kongress zu allen aktuariellen Fragestellungen. Mit etwa 2.700 nationalen und internationalen Teilnehmern war der ICA 2018 in Berlin der teilnehmerstärkste Kongress seit dem ersten Weltkongress 1895 in Brüssel.
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.