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 |
| Data Analytics & Data Mining: Intelligente Erkenntnisgewinnung und Kostenvorteile im Regulierungsprozess der Schadenversicherer Hans-Joachim Zwiesler, 12. BF21-Kongress „Aktives Schadenmanagement“, Köln, November 2018 |
| Data Analytics in der Tarifierung Big Data, künstliche Intelligenz und Data Analytics Andreas Reuß, MCC, Kfz-Versicherung, Düsseldorf, September 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:
Die Zukunft der Lebenserwartung – Wie sollten Aktuare mit der Unsicherheit umgehen?
Die Zukunft der Lebenserwartung ist aktuell so unsicher wie selten zuvor. Das ifa hat im Rahmen der Herbsttagung der DAV auf diese Unsicherheit hingewiesen und vorgestellt, wie Aktuare in der Produktentwicklung und im Risikomanagement mit dieser Unsicherheit umgehen können. [mehr]
ifa informiert:
Steigt mit dem Rechnungszins auch der Kundennutzen?
Value for Money und der Nachweis eines angemessenen Kundennutzens von Lebensversicherungsprodukten ist stark in den Fokus der BaFin gerückt. Vor diesem Hintergrund stellt die Rechnungszinserhöhung eine doppelte Chance dar. Zum einen entsteht die Möglichkeit, die Attraktivität der Produkte im Neugeschäft zu erhöhen. Zum anderen bietet sich die Chance, bestehende Schwachstellen im Produktfreigabeverfahren zu korrigieren und damit für die Zukunft nachhaltig kundenorientiert aufgestellt zu sein. [mehr]
Neuigkeiten in Kürze:
BaFin veröffentlicht Erkenntnisse aus der Wohlverhaltensaufsicht Lebensversicherung [mehr]
Transparenz und Kontrolle bei Methoden, Modellen und Tools [mehr]
BaFin beschreibt Zuordnungsansatz für Vermögenswerte im Rahmen der EU-Offenlegungsverordnung [mehr]
Value for Money bei Altersvorsorgeprodukten [mehr]
Update des Branchenstandards für PRIIP der Kategorie 4 erfordert Modellanpassungen [mehr]