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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).
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.
In facing recent natural and man-made disasters Disaster Risk Reduction (DRR) and Climate Change Adaption (CCA) calls for integrative thinking and learning across cultures, disciplines and institutions. In times of increasing complexity, insecurity and uncertainty thinking outside the box becomes essential. This first volume of “Integrative Risk and Security Research” presents related research contributions developed in the context of the 2013 DAAD Alumni Summer School "Coping with Disasters and Climate Extremes - Challenges & Cooperation Potential". It invites the reader to look beyond common perspectives of DRR and CCA and relates climate change and natural disasters with interdisciplinary and bottom-up policy making.
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.
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.
Am speziellen Fall der Studierenden des Instituts für Versicherungswesen an der Fachhochschule Köln wurde untersucht, wie das Medium E-Book eingeschätzt wird. Die empirische Untersuchung sollte im Wesentlichen die folgende Fragestellung beantworten: Welche Merkmale von E-Book und gedrucktem Buch bestimmen die Ein- stellung der Studierenden zu ihnen? Dabei griff das Projektteam zunächst auf die von K. Messner u.a. vorgeschlagene Skala zur Einstellung gegenüber E-Books zurück (Book Lovers, Technophiles, Printers, and Pragmatists: The Social and Demographic Structure of User Attitudes Toware e-Books, in: College and research libraries, 2012, Nr. 5, Jg. 73, S. 420 ff.). Für die Erhebung wählte das Projektteam die Methode einer Online-Befragung, die sich an aktuell Studierende und ehemalige Studierende des Instituts richtete. Die Befragung folgt einem standardisierten Ansatz und konnte auf 189 verwertbare Fragebögen zurückgreifen. Untersucht wurde der Einfluss folgender Faktoren: Alter, Geschlecht, Vorerfahrung mit digitalen Texten, Internetaffinität und grund-legende Einstellung zur Digitalisierung der Lebensbereiche. Mehrere Regressions- und Pfadanalyse-Ansätze ergaben: Die beiden stärksten Einflussfaktoren waren Vorerfahrung mit digitalen Texten und Internetaffinität; von Geschlecht ging nur eine indirekte Wirkung über Internetaffinität aus. Alter spielte keine Rolle, und auch für die grundlegende Einstellung zur Digitalisierung der Lebensbereiche konnte kein Zusammenhang zur Präferenz von E-Books aufgewiesen werden.
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.
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. Dabei liegt jeder Barwertberechnung ein geeignetes Zinsmodell zugrunde. Bei einem speziellen Zinsmodell – der relativ gemischten Verzinsung – lassen sich einfache nichttriviale Beispiele/Zahlungsströme konstruieren, bei denen der Barwert bei jedem Zinssatz null ist. In der vorliegenden Arbeit wird die Frage untersucht, ob es bei anderen Zinsmodellen ebenfalls solche Zahlungsströme gibt. Im Hauptsatz kann die Beantwortung dieser Frage mit Mitteln der Analysis auf die Existenz von Lösungen eines homogenen linearen Gleichungssystems zurückgeführt werden.