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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. Sowohl der Zinssatz als auch die Wahrscheinlichkeiten liegen dabei normalerweise als Jahreswerte vor, die Zahlungen hingegen erfolgen meist unterjährlich. In der vorliegenden Arbeit wird für diesen unterjährlichen Fall ein auf der Theorie der Markov-Ketten basierendes Modell zur Barwertberechnung behandelt. Die unterjährlichen Wahrscheinlichkeiten ergeben sich dabei durch Linearisierung der Jahreswerte, als unterjährliches Zinsmodell wird die gemischte Verzinsung – alternativ mit dem relativen Zinssatz und dem konformen Zinssatz – betrachtet.
Mit einem Anlagevolumen von rund 872 Mrd. €1 sind die deutschen Lebensversicherer mit Abstand die wichtigsten institutionellen Kapitalanleger für die Altersvorsorge. Sie stehen vor der Herausforderung, das Geld ihrer Kunden rentabel und zugleich sicher am Kapitalmarkt anzulegen. Derzeit bietet eine Neuanlage in Staatspapiere höchster Bonität eine Rendite, die kaum ausreicht die Preissteigerung auszugleichen und teilweise deutlich niedriger ist als der Bestand- Rechnungszins. Das Geschäftsmodell der klassischen Lebensversicherung mit den Jahrzehnte- umspannenden Zinsgarantien steht zur Disposition: Niedrigzinsphase und der Übergang einem zum kapitalmarktorientierten Aufsichtsmodell (Solvency 2) zwingen die Lebensversicherer über Alternativen nachzudenken. Beim 2. FaRis & DAV-Symposium wurde das Thema „Alternative Zinsgarantien in der Lebensversicherung“ von verschiedenen Seiten beleuchtet. Die Vorträge und Diskussionsbeiträge des Symposiums sind in diesem Konferenzband zusammen gefasst.
There is a strong need for sound statistical analysis of simulation and optimization algorithms. Based on this analysis, improved parameter settings can be determined. This will be referred to as tuning. Model-based investigations are common approaches in simulation and optimization. The sequential parameter optimization toolbox (SPOT), which is implemented as a package for the statistical programming language R, provides sophisticated means for tuning and understanding simulation and optimization algorithms. The toolbox includes methods for tuning based on classical regression and analysis of variance techniques; tree-based models such as classification and regressions trees (CART) and random forest; Gaussian process models (Kriging), and combinations of different meta-modeling approaches. This article exemplifies how an existing optimization algorithm, namely simulated annealing, can be tuned using the SPOT framework.