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- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (26)
- Zentrum für Lehrentwicklung (20)
- Fakultät 05 / Institut für Baugeschichte und Denkmalpflege (8)
- Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr (8)
- Fakultät 10 / Institut für Informatik (5)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (5)
- Fakultät 01 / Institut für Sozialpolitik und Sozialmanagement (4)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (2)
- Fakultät 02 / Köln International School of Design (1)
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.
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.
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.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (IVW) seine Forschungsaktivitäten des abgelaufenen Jahres 2011. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem ersten Forschungsbericht des IVW auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen. Schließlich geben wir auch einen kurzen Ausblick auf die für 2012 geplanten Aktivitäten.
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.
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.
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.
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.
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.