330 Wirtschaft
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Das im März 2024 vorgestellte Rentenpaket II der Ampelregierung sieht vor, das Rentenniveau zu stabilisieren und gleichzeitig eine schuldenfinanzierte Kapitaldeckung (Generationenkapital) einzuführen.
Allerdings führen diese Maßnahmen im Umlageverfahren zu einer einseitigen Belastung der jüngeren Generationen, die auch nicht durch den Aufbau des Generationenkapitals gemildert wird, wie die Ausführungen in diesem Artikel zeigen.
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.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. 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 Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
Hochschulen spielen aufgrund ihrer Infrastruktur und ihrem Angebot an Entrepreneurship Education eine zentrale Rolle im Start-up-Ökosystem. Eine wichtige Herausforderung in der Hochschulkommunikation besteht darin, einen Kommunikationskanal zu finden, der aus Sicht der Studierenden Spaß macht und zu mehr Durchdringung der Themen Entrepreneurship und Gründung führt. Nur so können die Studierenden passgenau über bestehende Angebote informiert, zu ihrer Nutzung motiviert und ein Output in Form von mehr unternehmerischem Denken und Handeln sowie Gründungen generiert werden.
Gerade im Gründungskontext, wo spezifische Angebote einer kleinen, schon interessierten und gleichzeitig einer großen, potenziell interessierten Zielgruppe nähergebracht werden sollen, ist die Wahl der „richtigen“ Kommunikationsstrategie komplex. Beispielhaft für diese Herausforderung wird die Gründungsinitiative StartUpLab@TH Köln aus hochschulkommunikativer Sicht betrachtet und die Etablierung eines Instagram-Kanals geprüft.
Collective Defined Contribution Plans – Backtesting Based on German Capital Market Data 1950 - 2022
(2022)
Using historical capital market data for Germany (1950-2022) we analyze and compare (individual) defined contribution (IDC-) and collective defined contribution (CDC) pension plans. To this end we define simple asset liability management rules that govern a CDC pension plan and compare these to IDC-plans with the same asset allovation. Our main result is, that the CDC pension plans allow for a significant improvement of the risk return profile compared to individual pension plans. Hereby we consider different risk measures. This empirical study affirms the theoretical results based on stochastic CDC-models.
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.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. 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 Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
In 2021 feiert die Technische Hochschule Köln (TH Köln) ihr 50-jähriges Jubiläum und damit auch das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln), wobei sich inzwischen Forschung, Lehre und Transfer in die Praxis auf alle Risikofelder des Versicherungsgeschäfts und alle Kompetenzbereiche der Versicherungsunternehmen beziehen. Anlässlich dieses Jubiläums hat das ivwKöln daher in einem Band „Risiko im Wandel. Herausforderung für die Versicherungswirtschaft“, der in 2022 als Open Access erscheinen wird, die Vielfalt von Forschung und Praxis aller Mitwirkenden an der Arbeit des Institutes gebündelt zusammengefasst. Der nachfolgende Beitrag soll schon vorab einen Überblick der verschiedenen Forschungsthemen geben.
Über mathematische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz wird auch in der Versicherungsbranche und speziell in den Aktuarwissenschaften zunehmend intensiver diskutiert. Dazu zählen insbesondere auch Themen des Risikomanagements der Unternehmen. Bedeutende Aspekte sind dabei die Risikomessung, die Risikobeurteilung sowie die Risikokommunikation im Zuge von Solvency II. Vor diesem Hintergrund widmen wir das 15. FaRis-Symposium der Künstlichen Intelligenz im Risikomanagement. Unsere Referenten berichten in ihren Vorträgen von verschiedenen Projekten, in denen sie Künstliche Intelligenz im Risikomanagement erfolgreich eingesetzt haben. Sie referieren über Chancen und Herausforderungen sowie über zukünftige Themenfeldern der Aktuarinnen und Aktuare in Deutschland.