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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Aufgrund der großen Bedeutung der Beitragsstabilität in der BU haben Assekurata und ifa ein Stabilitätsrating entwickelt, welches in einer am Markt einzigartigen Tiefe die voraussichtliche Beitragsstabilität von BU-Tarifen analysiert. Dabei orientieren wir uns nicht an herkömmlichen Preis-Leistungs-Vergleichen, sondern stellen die kalkulatorische, prozessuale und bilanzielle Qualität des BU-Geschäfts gesamthaft auf den Prüfstand. Ein Versicherer, der sich dem BU-Stabilitätsrating unterzieht, profitiert so nicht nur von einem glaubwürdigen Qualitätsnachweis, der als vertrauensbildendes Element gegenüber Vermittlern und Endkunden genutzt werden kann, sondern erhält auch ein tiefgehendes, fachlich fundiertes und konstruktives Feedback zu seiner Produktentwicklung. [mehr]
Produkte, die kein lebenslanges Einkommen bieten, sind viel riskanter als sie auf den ersten Blick erscheinen. Eine lebenslange Rente sichert das Risiko ab, welches daraus resultiert, dass niemand wissen kann, wie alt er oder sie wird, und daher nicht planen kann, bis zu welchem Alter die regelmäßigen Ausgaben finanziert werden müssen. [mehr]
Eiopa zu differenziertem Pricing in Schaden/Unfall [mehr]
Forschungsarbeiten zu Solvency II mit PwC Insurance Nord Preis ausgezeichnet [mehr]
Fondsgebundene Rückdeckungsversicherung in der Unterstützungskasse [mehr]
Forschungsarbeiten zu Solvency II mit Gauss-Preis ausgezeichnet [mehr]
VAIT-Novelle verlangt angemessenen Test aktuarieller Software [mehr]