Schaden-/Unfallversicherung
| Tarifierung in der Schadenunfallversicherung – Ergänzung klassischer Tarifierung durch moderne Data-Analytics-Methoden Lukas Hahn, DAV-Jahrestagung, Düsseldorf, April 2019 |
| Zukunftsrisiken der Unfallversicherung - Aktuarielle und medizinische Antworten Sandra Blome und Nicola-Alexander Sittaro, 12. MCC-Fachforum Unfallversicherung, Köln, Dezember 2018 |
| Multi-year non-life insurance risk – a case study Lukas Hahn, 2018, Working Paper
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| Wie können Versicherer ihre Daten intelligent nutzen? Lukas Hahn und Hans-Joachim Zwiesler, Versicherungswirtschaft-heute, März 2018 |
| Multi-year non-life insurance risk of dependent lines of business in the multivariate additive loss reserving model Lukas Hahn, 2017, Insurance: Mathematics and Economics, 75: 71–81 (DOI) |
| Funktionelle Invaliditätsversicherung: Herausforderungen bei der Herleitung von Rechnungsgrundlagen Nicola-Alexander Sittaro, Andreas Beckstette und Andreas Seyboth, Versicherungswirtschaft Special VALUE, Ausgabe 2/2014, S. 70–73 (erschienen unter dem Titel: Vielversprechendes Neuland) |
| Addendum to ‘The multi-year non-life insurance risk in the additive reserving model’ [Insurance Math. Econom. 52(3) (2013) 590–598]: Quantification of multi-year non-life insurance risk in chain ladder reserving models Dorothea Diers, Marc Linde und Lukas Hahn, 2016, Insurance: Mathematics and Economics, 67: 187–199 (DOI) |
| The multi-year non-life insurance risk in the additive loss reserving model Dorothea Diers und Marc Linde, 2013, Insurance: Mathematics and Economics, 52(3): 590–598 (DOI) |
| The Multi-Year Non-Life Insurance Risk Dorothea Diers, Martin Eling, Christian Kraus und Marc Linde, 2013, The Journal of Risk Finance, 14(4): 353–377 (DOI) |
| EVA/RAROC versus MCEV Earnings: A Unification Approach Christian Kraus, 2013, The Geneva Papers, 38: 113–136 (DOI) |
| Market-consistent embedded value in non-life insurance: how to measure it and why Dorothea Diers, Martin Eling, Christian Kraus und Andreas Reuß, 2012, The Journal of Risk Finance, 13(4): 320–346 (DOI) |
| Stornoanalyse in einem Unfallversicherungsbestand Andreas Reuß und Hans-Joachim Zwiesler, 2004, Proceedings der 8. Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE), S. 265–276 |
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ifa aktuell:
Marktüberblick über innovative Rentenbezugsphasen in der Lebensversicherung
Die Akzeptanz lebenslanger Renten ist nach wie vor gering. Einer der Gründe liegt darin, dass Vermittler und Kunden „die“ lebenslange Rente oft mit einer in der Vergangenheit vorherrschenden Standardausgestaltung assoziieren. Dabei wird übersehen, dass es heutzutage eine große Vielfalt an Produktausgestaltungen in der Rentenbezugsphase gibt, sodass für unterschiedliche Kunden passende Lösungen existieren. [mehr]
ifa informiert:
In Schaden/Unfall geht mehr als nur GLMs - Automatisierung durch Elastische Netze
Data-Analytics-Verfahren können gezielt eingesetzt werden, um bestehende Arbeitsschritte effizienter zu gestalten, z.B. beim Einsatz elastischer Netze bei der Tarifentwicklung in der Kfz-Versicherung. [mehr]
Neuigkeiten in Kürze:
Data Analytics mit Use Cases in der Krankenversicherung[mehr]
Die Bedeutung der Unsicherheit der Inflation für langfristige Sparprozesse [mehr]
Offenlegung von Nachhaltigkeitsaspekten nach ESG-Kriterien ab März 2021 verpflichtend [mehr]
Aus säulenübergreifender Altersvorsorgeinformation wird digitale Rentenübersicht [mehr]
Präzisierung zum Nachweis der Angemessenheit des Garantiezinses [mehr]