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Vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals in der Schadenversicherung
Get PDFDer MCEV stellt nicht nur in der Lebensversicherung, sondern auch in der Schadenversicherung einen alternativen Ansatz dar, um den ökonomischen Wert eines Unternehmens zu ermitteln. Dabei ist die Ermittlung des MCEV in der Schaden-versicherung durchaus weniger komplex als in der Lebensversicherung, da das Phänomen der Stochastik in der Stochastik i. d. R. nicht auftritt. In dieser Arbeit ist für die Schadenversicherung ein vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals dargestellt, mit dem die wichtigsten Auswirkungen des Embedded Values in der Scha-denversicherung getestet werden kann.The MCEV defines an alternative approach to determine the economic value of an entity – in life as well in non-life insurance. Relative to non-life insurance the determination of the MCEV is less complex than in life insurance, because the effect of “stochastic within the stochastic” does nor-mally not incur. In this paper simplified formulae for the MCEV without renewals in non-life are established to enable a test of the implication of this new concept in non-life insurance
Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette
Get PDFIn den Wirtschaftswissenschaften liegen die für Bewertungen benötigten Daten normalerweise als Jahreswerte vor, z.B. Zinssätze oder Sterblichkeiten in der Finanz- und Versicherungsmathematik. Darauf aufbauend lassen sich Markov-Ketten mit einem jährlichen Zeitraster konstruieren. Zu bewertende Zahlungen hingegen erfolgen meist unterjährlich. Der vorliegende Artikel beschäftigt sich mit der Frage, wie aus einer Markov-Kette mit jährlichem Zeitraster, eine Markov-Kette mit unterjährlichem Zeitraster konstruiert werden kann. Dabei stehen Markov-Ketten, deren Übergangsmatrizen als obere Dreiecks-matrizen gegeben sind, im Mittelpunkt des Interesses. Es werden zwei Ansätze und deren Anwendung dargestellt. Der erste Ansatz basiert auf der T-ten Wurzel der Übergangsmatrizen, der zweite Ansatz auf einer Linearisierung der Übergangsmatrizen.In economics the used data for evaluation are normally given for a full year, e.g. interest rates or probabilities for death in finance and insurance. Based on this data, Markov chains with annual time periods can be designed. However, the payments are allocated during the year. The present paper engages with the question, how a Markov chain with periods less than a year can be designed from a given Markov chain with annual time periods. In the centre of attention are Markov chains whose matrices of transition probabilities are given by upper triangle matrices. In this paper, two approaches and their applications will be presented. The first approach is based on the Tth root of the transition probability matrices, the second one on a linearization of the transition probability matrices
UniFIeD Univariate Frequency-based Imputation for Time Series Data
Get PDFThis paper introduces UniFIeD, a new data preprocessing method for time series. UniFIeD can cope with large intervals of missing data. A scalable test function generator, which allows the simulation of time series with different gap sizes, is presented additionally. An experimental study demonstrates that (i) UniFIeD shows a significant better performance than simple imputation methods and (ii) UniFIeD is able to handle situations, where advanced imputation methods fail. The results are independent from the underlying error measurements
ONE | Organisations- & Netzwerkentwicklung. Beratungskonzept zur Deckung des Unterstützungsbedarfs von Netzwerkkooperationenin Nordrhein-Westfalen
Get PDFAngetrieben durch technische Innovationen und den Prozess der Globalisierung tendieren Organisationen seit rund einem Jahrzehnt dazu, Kooperationsnetzwerke mit anderen Unternehmen höher zu gewichten als die Arbeit in monobetrieblichen Strukturen. Diese Tendenz zeigt sich sowohl in bedarfswirtschaftlichen als auch erwerbswirtschaftlichen Organisationen. Beide „organisationalen Felder“ sind in verschiedene organisationale Kontexte eingebettet und verfolgen Kooperationsstrategien, die zu unterschiedlichen Kooperationsmustern führen. Um das Fachwissen über netzwerkorientierte Organisationsentwicklung weiter zu entwickeln und marktfähig zu machen, wurde an der Fachhochschule Köln ein interdisziplinäres Forschungsprojekt initiiert. An dem Forschungsvorhaben sind die Fakultäten für angewandte Sozialwissenschaften, für Wirtschaftswissen-schaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion beteiligt, die unterschiedliche organisationale Felder repräsentieren. Die Fakultät für angewandte Sozial-wissenschaften fokussiert auf bedarfswirtschaftliche Organisationen im Feld der Sozialwirtschaft. Im Blickfeld der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion stehen erwerbswirtschaftliche Organisationen aus den Feldern der mittelständischen Wirtschaft und der Mobilitätswirtschaft. Im Verlauf des Forschungsprozesses wurden (1) im Rahmen einer Situationsanalyse eine quantitative Befragung von Profit- und Non-Profit-Organisationen in Nordrhein-Westfalen durchgeführt und Ergebnisse zum Stellenwert der Netzwerk-organisation in den aktuellen Organisationsstrategien und -konzepten gewonnen. Durch vertiefende qualitative Fallanalysen in Form von Bedarfsanalysen (2) sind Erfolgsfaktoren und Unterstützungsbedarfe bei einer Einbindung von Organisationen in eine Netzwerkkooperation aufgedeckt worden. In diesem Bericht erfolgt (3) die Beschreibung und Begründung induktiv abgeleiteter Beratungs-instrumente. Dafür werden zunächst relevante Forschungsergebnisse zusammengefasst und anschließend die von ihnen abgeleiteten Erfolgsfaktoren sowie Beratungs- und Unterstützungsbedarfe tabellarisch geclustert. Auf dieser Grundlage werden die Entwicklung von Beratungs- und Unterstützungsinstrumenten und die Modifizierung bestehender Ansätze für die Netzwerkberatung - differenziert nach den besonderen Anforderungen des bedarfswirtschaftlichen und des erwerbs-wirtschaftlichen Bereiches - theoretisch begründet. Die entwickelten Beratungsinstrumente werden nach Netzwerkentwicklungsphasen katalogisiert. Zusätzlich wird angegeben, was das jeweilige Instrument leistet und wo seine Grenzen sind. Zudem erfolgt für jedes Instrument die detaillierte Beschreibung der Ziele und des Anwendungsprozesses. Schließlich werden ausgewählte Module Beratungsinstrumente in zwei der drei organisationalen Felder zur Anwendung gebracht. Ziel ist die Beschreibung eines Best-Practice-Beratungsprozesses
Risikomanagement in der betrieblichen Altersversorgung. Proceedings zum 4. FaRis & DAV-Symposium am 14. Juni 2013
Get PDFDie betriebliche Altersversorgung ist neben der gesetzlichen und der privaten Altersvorsorge eine der drei Säulen der Alterssicherung in Deutschland. Ende 2012 beliefen sich die Deckungsmittel der betrieblichen Altersversorgung in Deutschland auf 500,7 Milliarden Euro. Im Zeitraum 2009 bis 2011 hatten ca. 60% aller sozialversicherungspflichtigen Arbeitnehmer eine Anwartschaft auf betriebliche Altersversorgung. Mit Pensionsplänen sind aus Sicht der Unternehmen Risiken verbunden, die es zu erkennen, zu bewerten und zu steuern gilt. Wie ist der aktuelle Stand des Risikomanagements in der betrieblichen Altersversorgung in Deutschland? Dieser Frage ging das 4. FaRis & DAV-Symposium anhand ausgewählter Aspekte nach. Die Vorträge des Symposiums sind in diesem Konferenzband zusammengefasst.Company pension plans constitute, together with legal and private old-age provisions, the three columns of provisions for the elderly in Germany. At the end of 2012, the actuarial reserves for company pension plans amounted to 500.7 Billion Euro. In the years from 2009 to 2011, approximately 60% of the persons being employed with social insurance payments were entitled to a company pension plan. In the view of a company, pension plans are risky. The risks have to be identified, quantified and controlled. What is the state of the art for risk management of company pensions plans in Germany? This question was discussed on the basis of selected aspects at the Fourth FaRis & DAV Symposium. The presentations of this symposium are subsumed in this conference volume
Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Backtesting
Get PDFBeim kollektiven Sparen teilt sich das gesamte Sparvermögen in zwei Teile: Zum einen in die Summe der individuellen Sparguthaben und zum anderen in ein kollektives Sparvermögen (kollektive Reserve), das nicht dem einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparver-mögens auszugleichen: Bei einer überdurchschnittlich guten Performance des Gesamtvermögens wird ein Teil der Kapitalerträge der kollektiven Reserve zugeführt. Bei einer schlechten Performance werden Teile der Reserve dafür verwendet, eine kontinuierliche Wertentwicklung der individuellen Guthaben sicher zu stellen. Durch den Auf- und Abbau der kollektiven Reserve werden also die Schwankungen am Kapitalmarkt ausgeglichen. In [Goecke 2011] wurde ein zeitstetiges Modell für den kollektiven Sparprozess vorgestellt und analysiert. In [Goecke 2012] wurde dann das Modell anhand von Monte-Carlo Simulationen getestet. In einem weiteren Schritt soll in der hier vorliegenden Arbeit ein Backtesting durchgeführt werden. Wir untersuchen, wie das Modell des kollektiven Sparens unter Zugrundelegung realer Kapitalmarktdaten sich in der Vergangenheit verhalten hätte. Hierbei vergleichen wir das Modell des kollek- tiven Sparens mit nicht-kollektiven Anlagestrategien.Collective Saving means that the total assets under investment are split into two parts: Firstly, the sum of all individual savings and secondly, a collective reserve. The collective reserve is designed to smoothen the volatile capital market returns: If the assets perform above-average part of the capital market returns are allocated to the collective reserve. On the other hand, capital market losses can be compensated by releases from the collective reserve. In [Goecke 2011] we have presented a time continuous model of collective saving. In [Goecke 2012] we tested our model using Monte-Carlo Simulations. In this paper we do a backtesting using real market data and compare the performance of the collective saving model in comparison with non-collective saving strategies
Beyond Particular Problem Instances: How to Create Meaningful and Generalizable Results
Get PDFComputational intelligence methods have gained importance in several real-world domains such as process optimization, system identification, data mining, or statistical quality control. Tools are missing, which determine the applicability of computational intelligence methods in these application domains in an objective manner. Statistics provide methods for comparing algorithms on certain data sets. In the past, several test suites were presented and considered as state of the art. However, there are several drawbacks of these test suites, namely: (i) problem instances are somehow artificial and have no direct link to real-world settings; (ii) since there is a fixed number of test instances, algorithms can be fitted or tuned to this specific and very limited set of test functions; (iii) statistical tools for comparisons of several algorithms on several test problem instances are relatively complex and not easily to analyze. We propose a methodology to overcome these difficulties. It is based on standard ideas from statistics: analysis of variance and its extension to mixed models. This paper combines essential ideas from two approaches: problem generation and statistical analysis of computer experiments
Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Simulationsrechnungen
Get PDFBeim kollektiven Sparen teilt sich das gesamte Sparvermögen in zwei Teile: Zum einen in die Summe der individuellen Sparguthaben und zum anderen in ein kollektives Sparvermögen (kollektive Reserve), das nicht den einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparvermögens auszugleichen: Bei einer überdurchschnittlich guten Performance des Gesamtvermögens wird ein Teil der Kapitalerträge der kollektiven Reserve zugeführt. Bei einer schlechten Performance werden Teile der Reserve dafür verwendet, eine kontinuierliche Wertentwicklung der individuellen Guthaben sicher zu stellen. Durch den Auf- und Abbau der kollektiven Reserve werden also die Schwankungen am Kapitalmarkt ausgeglichen. In [Goecke 2011] wurde ein zeitstetiges Modell für den kollektiven Sparprozess vorgestellt und analysiert. In der hier vorliegenden Arbeit untersuchen wir zeit-diskrete Versionen des Modells, die wir mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen auswerten. Hierbei berechnen wir verschiedenen Rendite-Risiko-Profile des kollektiven Sparens und vergleichen diese mit entsprechenden Profilen für nicht-kollektive Anlagestrategien (Constant-Mix-, Buy-and- Hold- und CPPI-Strategien). Der Vergleich zeigt einen klaren komparativen Vorteil des kollektiven Sparens.Collective Saving means that the total assets under investment are split into two parts: Firstly, the sum of all individual savings and secondly, a collective reserve. The collective reserve is designed to smoothen the volatile capital market returns: If the assets perform above-average part of the capital market returns are allocated to the collective reserve. On the other hand, capital market losses can be compensated by releases from the collective reserve. In [Goecke 2011] we have presented a time continuous model of collective saving. In this paper we examine a discrete version. Using Monte-Carlo-simulation methods we derive risk-return- profiles of collective saving processes and compare these with the corresponding profiles of non-collective saving strategies (constant-mix-, buy-and-hold- and CPPI-strategies). The comparison shows a clear comparative advantage of collective saving processes
Privat versus Staat - Schussfahrt zur Zwangsversicherung? Tagungsband zum 16. Kölner Versicherungssymposium am 16. Oktober 2011
Get PDFDas Verhältnis zwischen privater Gestaltung und staatlicher Regulierung in der Versicherungswirtschaft war das herausfordernde Thema des 16. Kölner Versicherungssymposiums 2011 und des vorliegenden Tagungsbandes. In dem allgemeinen Teil werden in Grundsatzbeiträgen die Positionen erwünschter und unerwünschter ordnungspolitischer Eingriffe in die Privatautonomie des Versicherungsmarkts dargestellt. In den anschließenden fünf Arbeitsgruppen zu den Bereichen Lebensversicherung, Krankenversicherung, Pflegeversicherung, Sachversicherungen und Haftpflichtversicherungen wurde das Spannungsverhältnis behandelt. Neben den Expertenstatements sind auch die Diskussionsbeiträge der Tagungsteilnehmer festgehalten.The relationship between private configuration and government regulation of the insurance industry was the challenging topic of the “16. Cologne Insurance Conference 2011” and the present conference proceedings. In the general section, fundamental essays illustrate the positions of desired and undesired regulatory interference in the insurance market's private autonomy. In the five workgroups that followed on the fields of life insurance, health insurance, nursing care insurance, property insurance, and indemnity insurance the stress ratio is dealt with. Besides expert statements, the proceedings also contain contributions to the discussion by conference members
A Gentle Introduction to Sequential Parameter Optimization
Get PDFThere is a strong need for sound statistical analysis of simulation and optimization algorithms. Based on this analysis, improved parameter settings can be determined. This will be referred to as tuning. Model-based investigations are common approaches in simulation and optimization. The sequential parameter optimization toolbox (SPOT), which is implemented as a package for the statistical programming language R, provides sophisticated means for tuning and understanding simulation and optimization algorithms. The toolbox includes methods for tuning based on classical regression and analysis of variance techniques; tree-based models such as classification and regressions trees (CART) and random forest; Gaussian process models (Kriging), and combinations of different meta-modeling approaches. This article exemplifies how an existing optimization algorithm, namely simulated annealing, can be tuned using the SPOT framework