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| Semester | Frühjahrsemester 2016 |
| Angebotsmuster | Jedes 2. Frühjahrsem |
| Dozierende | Michael Merz (michael.merz@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | 10. Risikoteilung 11. Poisson-Prozesse 12. Markov-Ketten in diskreter Zeit 13. Bonus-Malus-Systeme 14. Ruintheorie 15. Solvenz |
| Lernziele | - Formen der Risikoteilung und deren Eigenschaften - Eigenschaften der wichtigsten Schadenanzahl- und Gesamtschadenprozesse - Eigenschaften von Markov-Ketten in diskreter Zeit - Anwendung von Markov-Ketten in diskreter Zeit zur Untersuchung von Bonus-Malus-Systemen - Kenntnis über die wichtigsten Konzepte und Resultate der klassischen Ruintheorie - Funktionsweise des Standardmodells "Non-Life" des Swiss Solvency Tests |
| Literatur | Bühlmann, H (1970). Mathematical Methods in Risk Theory. Denuit, M. (2005). Actuarial Theory for Dependent Risks: Measures, Orders and Models. De Vylder, F. (1996). Advanced Risk Theory. Dickson, D. C. M. (2005). Insurance Risk and Ruin. Dienst, H.-R. (1988). Mathematische Verfahren der Rückversicherung. Gatto, R. (2014). Stochastische Modelle der aktuariellen Risikotheorie. Gerber, H. U. (1979). An Introduction to Mathematical Risk Theory. Goovaerts, M. J. (1984). Insurance Premiums: Theory and Applications. Gorge, G. (2013). Insurance Risk Management and Reinsurance. Grandell, J. (1997). Mixed Poisson Processes. Gray, R. J., Pitts, S. M. (2012). Risk Modelling in General Insurance. Heilmann, W.-R., Schröter, K. J. (2014). Grundbegriffe der Risikotheorie. Kaas, R. (2008). Modern Actuarial Risk Theory: Using R. Klugman, S. A., et al. (2008). Loss Models: From Data to Decisions. McNeil, A. J. (2005). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Meintrup, D., Schäffler, S. (2005). Stochastik: Theorie und Anwendungen. Mikosch, T. (2009). Non-Life Insurance Mathematics: An Introduction with the Poisson Process. Liebwein, P. (2009). Klassische und moderne Formen der R¨uckversicherung. Rolski T., et al. (2001). Stochastic Processes for Insurance and Finance. Schröter, K. J. (1995). Verfahren zur Approximation der Gesamtschadenverteilung: Systematisierung, Techniken und Vergleiche. Sundt, B. (1999). An Introduction to Non-Life Insurance Mathematics. Tse, Y.-K. (2009). Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation. Wüthrich, M. V. (2013). Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics. Lecture Notes, ETH Z¨urich, http://ssrn.com/abstract=2319328. Weitere Literaturangaben werden in der Vorlesung abgegeben. |
| Bemerkungen | Zur Vorlesung ist ein ausführliches Skript erhältlich. In die Vorlesungen sind Übungen integriert. |
| Weblink | www.actuarial.unibas.ch |
| Teilnahmebedingungen | Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | Online-Angebot obligatorisch |
| HörerInnen willkommen |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|
Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
| Module |
Modul Angewandte Mathematik (Bachelor Mathematik) Modul Angewandte Mathematik (Computational Chemistry) (Bachelor Computational Sciences) Modul Angewandte Mathematik (Computational Mathematics) (Bachelor Computational Sciences) Modul Angewandte Mathematik (Computational Physics) (Bachelor Computational Sciences) Modul Schadenversicherung (Master Actuarial Science) (Pflicht) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Der Stoff dieser Vorlesung wird zusammen mit dem Inhalt der Vorlesung "Risikotheorie I" am Ende der Vorlesung in Form einer schriftlichen Prüfung abgeprüft. Die Wiederholungsprüfung findet ca. 4 Monate später in Form einer mündlichen Prüfung statt. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anmelden: Belegen; Abmelden: Dozierende |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,5 |
| Wiederholtes Belegen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Universität Basel |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Mathematik |