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Die Risikowahrnehmung von Bürgern und Verbrauchern weicht aufgrund von psychologischen Verzerrungseffekten in vielen Fällen deutlich von den realen Risiken ab, was zu „irrationalen“ Entscheidungen und ungeeignetem Vorsorgen und Versichern führen kann. Ziel der Studie ist es, solche Abweichungen in der Wahrnehmung von alltäglichen Risiken in der deutschen Bevölkerung aufzuzeigen. Im Wege einer empirischen Untersuchung wurde daher repräsentativ erhoben, wie unterschiedliche Risiken aus den drei Lebensbereichen „Auto und Mobilität“, „Eigentum, Beruf und Familie“ sowie „Gesundheit und Leben“ in der Bevölkerung eingeschätzt werden. Der subjektiven Risikowahrnehmung werden dann die entsprechenden statistischen Eintrittswahrscheinlichkeiten gegenüber gestellt.
Im Ergebnis zeigt sich, dass die Wahrscheinlichkeit seltener Ereignissemeist überschätzt wird. Das gilt wiederum insbesondere für „medienwirksame“ Ereignisse wie tödliche Verkehrsunfälle oder die Gefahr durch Terroranschläge. Häufigere Ereignisse werden dagegen eher unterschätzt. Neben Sachschäden oder Eigentumsdelikten gilt dies insbesondere für Brand-und Leitungswasserschäden. Besonders auffällig ist zudem die Unterschätzung der Häufigkeit von Rechtsfällen. Bezogen auf die eigene Person im Vergleich zur Betroffenheit in der Bevölkerung, werden Terrorgefahren, tödliche Verkehrsunfälle und Computerkriminalität als besonders hoch eingeschätzt. Kontakt mit dem Gesetz –sei es ein Verlust der Fahrerlaubnis, einer Straftat verdächtigt zu werden oder in einen zivilen Rechtsstreit verwickelt zu werden, betrifft hingegen eher die Bevölkerung allgemein und damit „die Anderen“. Auch Erfahrungen im persönlichen Umfeld spielen eine wichtige Rolle, indem die eigene Gefährdung als deutlich höher eingeschätzt wird. Das gilt in besonderem Maße für Ereignisse, die ansonsten als sehr unwahrscheinlich angesehen werden (z.B. tödlicher Flugzeugunfall, tödliches Gewaltverbrechen, Straftatverdacht), aber auch für Berufsunfähigkeits-sowie Krankheitsrisiken.
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.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes declarative goals of the user, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and varying use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
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 dem Betriebsrentenstärkungsgesetz (BRSG) wurde den Tarifvertragsparteien erstmals die Vereinbarung reiner Beitragszusagen ermöglicht. Hierbei sind Mindestleistungen oder Garantien seitens der Versorgungseinrichtungen ausdrücklich nicht erlaubt (Garantieverbot). Es ist jedoch möglich, ein kollektives Versorgungskapital zu bilden, das nicht dem einzelnen Sparer, sondern der Sparergemeinschaft insgesamt zur Verfügung steht. Mittels einer kollektiven Reserve als Puffer sollen Kapitalmarktschwankungen mit dem Ziel ausgeglichen werden, die Wertentwicklung des Versorgungskapitals für den einzelnen Sparer zu verstetigen. Aufbauend auf der bisherigen Forschung von GOECKE (2011, 2012, 2013a, 2013b und 2016) und GOECKE / MUDERS (2018) wird auf der Grundlage historischer Kapitalmarktdaten die Wirkungsweise des kollektiven Spar-modells im Zeitraum 1957-2017 getestet. Dabei wird neben Deutschland auch die USA betrachtet. Ferner werden zusätzlich inflationsbereinigte Werte herangezogen.
In einer Veranstaltung sitzen viele Studierende, in einer nächsten auf einmal deutlich weniger. Woran liegt das? Und weiß man, ob ein*e Student*in regelmäßig kommt oder nicht? Ist die Anwesenheit überhaupt von Relevanz? Für Lehrende stehen über das eigene Modul hinaus häufig nur geringe Informationen zur Verfügung, wann, in welchen anderen Modulen und mit welchem Aufwand Studierende eines Semesters mit Selbststudienaufgaben oder begleitenden Prüfungsleistungen wie z. B. Hausarbeiten, Praktika, Präsentationen, Lernkontrollen usw. beschäftigt werden. Aus Sicht der jeweiligen Lehrenden sind diese didaktischen Mittel gut begründet, können jedoch insbesondere dann zu Spitzen in der studentischen Workload führen, wenn keine organisatorische Abstimmung mit Kolleg*innen erfolgt. Diskussionen über die richtige Lehrorganisation und das geeignete Maß an Lernanforderungen bleiben erfahrungsgemäß in Hochschulgremien häufig ohne klares Ergebnis, so dass ein Wunsch nach Objektivierung der subjektiven Meinungen entsteht, der speziell eine Abstimmung der in das Lernen investierten Zeit mit den von den Modulen gestellten Lernanforderungen betrifft. Derartige Fragen waren die Initialzündung zum nachfolgend beschriebenen Projekt, das noch nicht vollumfänglich abgeschlossen ist.
Die Erfassung der von Studierenden in ihr Lernen investierten Zeit und die hieraus abzuleitenden Erkenntnisse sind seit den ZEITLast-Untersuchungen von Schulmeister & Metzger (2011) verbreitet. Jedoch macht es einen Unterschied, ob man einem Kreis von in einem Studiengang lehrenden Professor*innen die validen Ergebnisse einer Studie vorträgt oder ob eine Untersuchung im eigenen Studiengang durchgeführt und somit ‚am eigenen Leib‘ erfahren wird, um dann auf der Basis der Ergebnisse gemeinsam die Zukunft neu zu gestalten. Jedoch, wie bringt man diesen Prozess in Gang?
Der Beitrag zeigt zentrale Elemente eines im Studiengang B.Eng. Fahrzeugtechnik der TH-Köln durchgeführten Lehrentwicklungsvorhabens, insbesondere die gewählte Strategie zur Legitimierung einer Workloadstudie (Faßbender et al., 2018), die formulierten Forschungsfragen, die Methodik, die bisher gewonnenen Ergebnisse und Erkenntnisse sowie ein Fazit mit einem Ausblick.
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.
A pension system is resilient if it able to absorb external (temporal) shocks and if it is able to adapt to (longterm) shifts of the socio-economic environment. Defined benefit (DB) and defined contribution pension plans behave contrastingly with respect to capital market shocks and shifts: while DB-plan benefits are not affected by external shocks they totally lack adaptability with respect to fundamental changes; DC-plans automatically adjust to a changing environment but any external shock has a direct impact on the (expected) pensions. By adding a collective component to DC-plans one can make these collective DC (CDC)-plans shock absorbing - at least to a certain degree. In our CDC pension model we build a collective reserve of assets that serves as a buffer to capital market shocks, e.g. stock market crashes. The idea is to transfer money from the collective reserve to the individual pension accounts whenever capital markets slump and to feed the collective reserve whenever capital market are booming. This mechanism is particular valuable for age cohorts that are close to retirement. It is clear that withdrawing assets from or adding assets to the collective reserve is essentially a transfer of assets between the age cohorts. In our near reality model we investigate the effect of stock market shocks and interest rate (and mortality) shifts on a CDC- pension system. We are particularly interested in the question, to what extend a CDC-pension system is actually able to absorb shocks and whether the intergenerational transfer of assets via the collective reserve can be regarded as fair.
The availability of several CPU cores on current computers enables
parallelization and increases the computational power significantly.
Optimization algorithms have to be adapted to exploit these highly
parallelized systems and evaluate multiple candidate solutions in
each iteration. This issue is especially challenging for expensive
optimization problems, where surrogate models are employed to
reduce the load of objective function evaluations.
This paper compares different approaches for surrogate modelbased
optimization in parallel environments. Additionally, an easy
to use method, which was developed for an industrial project, is
proposed. All described algorithms are tested with a variety of
standard benchmark functions. Furthermore, they are applied to
a real-world engineering problem, the electrostatic precipitator
problem. Expensive computational fluid dynamics simulations are
required to estimate the performance of the precipitator. The task
is to optimize a gas-distribution system so that a desired velocity
distribution is achieved for the gas flow throughout the precipitator.
The vast amount of possible configurations leads to a complex
discrete valued optimization problem. The experiments indicate
that a hybrid approach works best, which proposes candidate solutions
based on different surrogate model-based infill criteria and
evolutionary operators.