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Der vorliegende Artikel beschreibt den hybriden Lehransatz im Modul Empirische Forschungsmethoden, das als Teil des Vertiefungsschwerpunktes Social Computing für Studierende im vierten Fachsemester im Bachelorstudiengang Medieninformatik an der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) angeboten wird. Das Modul wurde im Sommersemester 2022 mit Anteilen von Online- und Präsenzlehre durchgeführt und anschließend von den Teilnehmenden mittels einer Umfrage evaluiert. Die Ergebnisse werden ebenfalls vorgestellt und zusammengefasst.
An der Technischen Hochschule Köln wird für Studierende des Informatik-Bachelors im vierten Semester das Modul „Berufspraxis Informatik“ angeboten, bei dem erfahrene Informatiker*innen ein Thema aus ihrem Berufsalltag vorstellen. Die einzelnen Veranstaltungen gliedern sich in einen Vortrags- und einen Workshopteil und werden vorranging offline, d. h. vor Ort, z. T. aber auch online angeboten. Um die aktive Beteiligung der Studierenden bei den Veranstaltungsterminen zu erhöhen, wurde eine Lehrintervention durchgeführt: Die Intervention wies einem Teil der Studierenden eine aktive Rolle z. B. als Moderator*in zu. In der anschließenden Datenerhebung wurden insb. hinderliche bzw. förderliche Faktoren für eine gelungene Aktivierung betrachtet. Neben der aktiven Rolle sowie dem persönlichen Interesse hatte einen großen Einfluss auf die Aktivierung, ob die Veranstaltung online oder offline durchgeführt wurde. In der Online-Variante waren es vorrangig technische und organisatorische Aspekte sowie Hemmnisse der Studierenden sich zu melden, die eine gelungene studentische Beteiligung behinderten.
Die Professionalisierung als Lehrkraft erfordert laut Baumert & Kunter (2013) Kompetenzen in den Bereichen Fachwissen und Fachdidaktik, verbunden mit hoher Reflexionsfähigkeit über eigenes Handeln. Oft erst im Referendariat findet die systematische Verzahnung von Theorie und Praxis statt. Im vorliegenden Beitrag wird beschrieben, wie in der Fachdidaktik Naturwissenschaft und Technik bereits in einem Bachelormodul eine Unterrichtssimulation als Prüfungsform eingesetzt wird. Dabei wird mit Portfolios und Peer-Feedback erprobt, wie sich die Selbstreflexion der Studierenden für ausgewählte fachwissenschaftliche und fachdidaktische Aspekte fördern lässt, um Grundlagen für eine lernendenzentrierte Haltung zu legen.
Der Beitrag behandelt ein zum Teil im nationalsozialistischen ductus gehaltenes Urteil des Reichsgerichts zur sog. „Führerscheinklausel“ in der Kraftfahrtversicherung aus dem Jahre 1941. Hintergrund dieses Urteil war eine verbrecherische „Anordnung“ von Heinrich Himmler, welche jüdischen Deutschen das Fahren von Kraftfahrzeugen verbot.
Der Verfasser kam auf dieses Urteil, als er im Archiv der BGH-Bibliothek die unveröffentlichten Urteile des Versicherungssenates des Reichsgerichtes zwischen 1939 bis 1945 durcharbeitete. Im Bundesarchiv konnte der Autor sodann die Gerichtsakte einsehen und ferner die Personalakten der entscheidenden Reichsgerichtsräte. Der Verfasser geht auch auf das Schicksal des später im Rahmen der Schoa ermordeten jüdischen Fahrers ein.
Dieses Urteil des Versicherungssenates belegt anschaulich, insbesondere unter Berücksichtigung der erfolgten Auswertung auch seiner übrigen Rechtsprechung, wie im Bereich des Zivilrechtes die Gerichte ihre Rechtsprechung auch nach der „Machtergreifung“ scheinbar normal weiterführten, teilweise auch Klage von Juden stattgaben und auch sind beim Versicherungssenat des Reichsgerichtet direkte politische Enflussnahmen nicht zu belegen. Aber wie die Auswertung des Verfassers rund um das „Führerscheinurteil“ belegt, war dies auch nicht notwendig, da denn Richter bewusst gewesen sein dürfte, wie sie einerseits formaljuristisch „richtig“ entscheiden, anderseits sich gegenüber den nationalsozialistischen Machthabers nicht angreifbar machen.
Unternehmen sehen sich üblicherweise den unterschiedlichsten operativen und strategischen Risiken ausgesetzt. Daher ist das Risikoportfolio eines Unternehmens aus Sicht des betriebswirtschaftlichen Risikomanagement i.d.R. sehr inhomogen bezüglich der verwendeten Verteilungsmodelle. Neben der Bewertung der Einzelrisiken ist es die Aufgabe des quantitativen Risikomanagements, alle Einzelrisiken in einer Risikokennzahl (z.B. Value at Risk oder Expected Shortfall) zu aggregieren. Dazu werden Szenarien (mit einer Monte-Carlo-Simulation) simuliert, so dass die Verteilung des Gesamtrisikos mit Risikokennzahlen aggregiert und analysiert werden kann. Dabei muss zusätzlich die Abhängigkeitsstruktur der Einzelrisiken modelliert werden. Ein möglicher Ansatz zur Modellierung der Abhängigkeitsstruktur ist die Vorgabe einer Korrelationsmatrix. Der vorliegende Artikel beschäftigt anhand von Beispielen zum einen mit Konzepten und Methoden einer solchen Modellierung und zum anderen mit den Schwierigkeiten, die damit verbunden sind. Es zeigt sich, dass man bei der Wahl einer Korrelationsmatrix verschiedene Einschränkungen zu beachten hat. Ferner kann es zu einer vorgegebenen Korrelationsmatrix mehrere passende gemeinsame Verteilungen der Einzelrisken geben. Dies hat zur Folge, dass die Aggregation der Einzelrisiken in einer Risikokennzahl aus mathematischer Sicht nicht eindeutig ist.
Die COVID-19-Pandemie hat die akademische Lehre vor methodisch-didaktische Herausforderungen gestellt. Da von einer künftigen verstärkten Ausrichtung auf digitale Lehr- und Lernprozesse auszugehen ist, wurde mit der Dualen Hochschule Baden-Württemberg als Erhebungskontext eine Skala zur Evaluation digitaler Lehre entwickelt. Die angenommene Faktorenstruktur entlang der vier Prämissen erfolgreicher Online-Sozialisation (Technischer Zugang, Autonomie, Kompetenz, Soziale Eingebundenheit) konnte nicht bestätigt werden; vielmehr deutet das Ergebnis auf ein Zwei-Faktoren-Modell hin, das sich aus der digitalen Lernautonomie und dem digitalitätsbezogenen Kompetenzerleben zusammensetzt. Als Erklärungen werden die Differenzierungsfähigkeit der Studierenden sowie Entfremdungstendenzen im Zeichen von Distant Socializing diskutiert.
Markov-Ketten haben bei der Modellierung von ökonomischen Sachverhalten eine Vielzahl von Anwendungen. In den Wirtschaftswissenschaften steht oft ein Portfolio von Markov -Ketten im Mittelpunkt des Interesses, z.B. das Kreditportfolio einer Bank oder das Vertragsportfolio einer Versicherung. In den meisten Modellen wird dabei die stochastische Unabhängigkeit der unterschiedlichen Markov-Ketten vorausgesetzt. In der vorliegenden Arbeit wird ein Modell zur Berücksichtigung einer Abhängigkeitsstruktur in einem solchen Portfolio vorgestellt. Die Abhängigkeiten werden dabei mit einer Familie von Copulas modelliert und werden bei den Übergangsmatrizen berücksichtigt.
In den Wirtschaftswissenschaften werden Risiken häufig mit dichotomen Zufallsvariablen modelliert. In der vorliegenden Arbeit wird an Fallbeispielen untersucht, unter welchen Bedingungen für das Gesamtrisiko eines inhomogenen Portfolios von stochastisch unabhängigen dichotomen Risiken näherungsweise von einer Normalverteilung ausgegangen werden kann. Die Normalverteilung ergibt sich aus dem zentralen Grenzwert. Die Approximation mit der Normalverteilung wird dabei auch mit der Näherung durch eine zusammengesetzte Poisson-Verteilung verglichen.
Benchmark experiments are required to test, compare, tune, and understand optimization algorithms. Ideally, benchmark problems closely reflect real-world problem behavior. Yet, real-world problems are not always readily available for benchmarking. For example, evaluation costs may be too high, or resources are unavailable (e.g., software or equipment). As a solution, data from previous evaluations can be used to train surrogate models which are then used for benchmarking. The goal is to generate test functions on which the performance of an algorithm is similar to that on the real-world objective function. However, predictions from data-driven models tend to be smoother than the ground-truth from which the training data is derived. This is especially problematic when the training data becomes sparse. The resulting benchmarks may not reflect the landscape features of the ground-truth, are too easy, and may lead to biased conclusions.
To resolve this, we use simulation of Gaussian processes instead of estimation (or prediction). This retains the covariance properties estimated during model training. While previous research suggested a decomposition-based approach for a small-scale, discrete problem, we show that the spectral simulation method enables simulation for continuous optimization problems. In a set of experiments with an artificial ground-truth, we demonstrate that this yields more accurate benchmarks than simply predicting with the Gaussian process model.