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Das prinzipienorientierte Aufsichtssystem von Solvency II erkennt als zentralen Grundsatz, dass nach dem Prinzip „Substanz über Form“ die ökonomische Wirkung eines Risikotransferinstrumentes und nicht die formale Einbettung desselben als Entscheidungskriterium der Berücksichtigungsfähigkeit gilt. Dieser Grundsatz trägt den Entwicklungen auf dem Rückversicherungsmarkt insoweit Rechnung, da dadurch auch alternative Formen des vt. Risikotransfers grundsätzlich Anerkennung finden können, wenn sie den Anerkennungsvoraussetzungen der aufsichtsrechtlichen Vorgaben entsprechen. Dabei zeigt sich, dass der Aufbau und die Mechanik dieser alternativen Formen des vt. Risikotransfer insbesondere eine (ökonomisch) abweichende Bewertung hinsichtlich des vt. Basisrisikos und Ausfallrisikos bedingen können. Kern der vorliegenden Arbeit ist deshalb die Prüfung, inwieweit die Vorgaben von Solvency II diese Unterschiedlichkeit zur Berücksichtigung von vt. Basisrisiko ökonomisch adäquat abbilden. Dabei wird dargestellt, dass insbesondere eine nach Solvency II im Vergleich zum Marktverständnis weit gefasste Definition der Begrifflichkeit sowie eine uneinheitliche Anwendung innerhalb der Gesetzestexte der einheitlichen Berücksichtigung potentiell zuwiderlaufen oder uneinheitliche Prüfungserfordernisse an ökonomisch gleich wirkende Instrumente stellen. Darüber wird hergeleitet, dass die Vorgaben nach Solvency II Regelungen enthalten, welche die ökonomische Wirkung des vt. Basisrisikos (z. B. aus Währungsinkongruenzen) inadäquat widerspiegeln.
Nach einer langen Prozess- und Entwicklungsphase ist Solvency II seit dem 1. Januar 2016 als EU-einheitliches Solvenzsystem für Versicherungen eingeführt, wobei eine nicht unerhebliche Her-ausforderung in diesem Zusammenhang – auch im Hinblick auf die flankierenden Prozesse – die doch sehr extensiven Berichtsanforderungen aus der dritten Säule von Solvency II darstellen, die sich in einen quantitativen Teil mit einer Fülle von Tabellen und in einen qualitativen Teil mit mehreren narrativen Berichten aufteilen.
Das Projekt „Integrierte Sozialplanung für die Versorgung im Alter“ (Akronym: ISPInoVA) der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells einer integrierten Sozialplanung ab. Einbezogen werden hierbei (1) die verschiedenen Ressort- und Fachbereichsperspektiven (z.B. soziale Hilfe, Gesundheit, Wohnen etc.), (2) die unterschiedlichen Bedarfsgruppen im kommunalen Raum und (3) alle kommunalen Managementebenen. Ein besonderer Fokus wird gelegt auf Beteiligung und Partizipation der verschiedenen beteiligten Akteure sowie auf Innovationen in der Alterspolitik.
Das Erkenntnisinteresse im Rahmen des Schweizer Teilprojektes „Gestaltung der Alterspolitik, Beteiligung und Partizipation in ausgewählten Schweizer Städten und Gemeinden“ liegt im Verständnis und der Analyse aktueller Entwicklungen in der Sozialplanung für ältere Menschen in Schweizer Städten und Gemeinden sowie bei der Frage nach Beteiligungs- und Partizipationsformen, nach möglichen Innovationspromotoren und dem Bezug zur Sozialraumorientierung.
Big Data für Versicherungen. Proceedings zum 21. Kölner Versicherungssymposium am 3.11.2016 in Köln
(2017)
Aufgrund der schnellen technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Kundenmanagement sowie Recht & Datenschutz.
Wegen der hohen Bedeutung haben die Forschungsbereiche des ivwKöln für 2016 „Big Data“ als übergreifendes Forschungsthema gewählt. Im 21. Kölner Versicherungs-symposium wurde daher das Themenfeld in seiner Vielschichtigkeit von Referenten aus mehreren
Fachrichtungen skizziert.
An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) – known to be sample efficient– and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.
Ergebnisse des Workshops des Forschungsschwerpunkts Verteilte und Mobile Applikationen am 13.1.2011
(2022)
Die vorliegende Ausgabe der „Kölner Beiträge zur Technischen Informatik“ enthält Beiträge zum Workshop des
Forschungsschwerpunkts „Verteilte und Mobile Applikationen“, der am 13. Januar 2011 in Köln stattfand. Die Beiträge
sind Forschungsarbeiten aus den Bereichen:
- Testmodellierung für komplexe Softwaresysteme,
- Entwicklung hochzuverlässiger eingebetteter Systeme,
- Dienstgütemessung und Codectypen bei VoIP, IPTV und WebTV,
- Identifikation von Telefon- SPAM in VoIP Netzwerken
Forschendes Lernen versteht sich als ein methodisches Prinzip, das Forschungsorientierung und Verknüpfung von Forschung und Lehre in die Studiengänge und Lehrveranstaltungen integriert und für studentische Lernprozesse nutzbringend anwendet. Studierende sind dabei Teil der Scientific Community.
Dieser Artikel ist ein Erfahrungsbericht, in dem das Konzept des „Forschenden Lernens“ in einer Variante vorgestellt wird, die in den letzten zehn Jahren an einer deutschen Fachhochschule für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge entwickelt wurde.
Da es „das“ Forschende Lernen nicht gibt, werden zunächst die für diesen Artikel relevanten Gesichtspunkte zusammengestellt. Darauf aufbauend wird ein Prozessmodell des Forschenden Lernens vorgestellt. Dieses Modell ermöglicht Forschendes Lernen für Bachelor- und Masterstudierende sowie für Doktorandinnen und Doktoranden.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools in der Regel intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standardformel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.