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13127-01 - Vorlesung: Statistische Verfahren zur Tarifierung und Reservierung für Schadenversicherer 3 KP

Semester Herbstsemester 2020
Angebotsmuster Jedes 2. Herbstsem.
Dozierende Michael Merz (michael.merz@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Kapitel 1: Wiederholung: Klassisches lineares Modell
Kapitel 2: Allgemeines lineares Modell
Kapitel 3: Verallgemeinerte lineare Modelle (GLMs)
Kapitel 4: Nichtparametrische Regression
Kapitel 5: Additive und verallgemeinerte additive Modelle (GAMs)
Kapitel 6: Credibility-Theorie
Kapitel 7: Schadenreservierung und Reserverisiko
Lernziele - Grundlagen des klassischen linearen Modells und verallgemeinerter linearer Modell sowie ihrer Anwendung in der Tarifierung und Reservierung bei Schadenversicherern
- Einführung in die nichtparametrische Regression
- Grundlagen additiver und verallgemeinerter additiver Modelle
- Tarifierungs- und Reservierungsgrundlagen
- Prämienberechnung mittels Credibility-Theorie
- Stochastischen Schadenreservierungsverfahren zur Bestimmung der Schadenreserve sowie des Reserverisikos
Literatur Bühlmann, H., Gisler, A. (2005). A Course in Credibility Theory and its Applications. Springer.
De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized Linear Models for Insurance Data. Cambridge University Press.
Frees, E. W. (2010). Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications. Cambridge University Press.
Klugman, S. A. et al. (2008). Loss Models: From Data to Decisions. John Wiley & Sons.
Mack, T. (2002). Schadenversicherungsmathematik. Verlag für Versicherungswirtschaft.
Ohlsson, E., Johansson, B. (2010). Non-Life Insurance Pricing with Generalized Linear Models. Springer.
Tse, Y.-K. (2009). Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation. Cambridge University Press.
Wüthrich, M. V., Merz, M. (2008). Stochastic Claims Reserving Methods in Insurance. John Wiley & Sons.
Wüthrich, M. V. (2013). Non-Life Insurance: Mathematics \& Statistics. Lecture Notes, ETH Zürich, Version December 2, 2013, http://ssrn.com/abstract=2319328.
Bemerkungen Die Vorlesung wird digital und asynchron durchgeführt. D.h. im Verlaufe des Semesters werden auf ADAM Videos hochgeladen, in denen die Folien des Skripts behandelt werden, das ebenfalls auf ADAM bereitgestellt wird. Neben den Vorlesungsunterlagen werden auch Übungsaufgaben mit ausführlichem Lösungsweg auf ADAM hochgeladen. Es wird dringend empfohlen, diese Übungsaufgaben selbständig zu bearbeiten und die bereitgestellten Lösungen nur bei Bedarf zur Bearbeitung heranzuziehen. Bei Bedarf können zusätzlich in 1-2 ZOOM-Meetings die Lösungen zu diesen Übungsaufgaben besprochen werden.

Hörer*innen müssen die Berechtigung für den Zugriff auf die Vorlesungsunterlagen bei der Studiengangleitung Actuarial Science (j.bucher@unibas.ch) beantragen.
Weblink https://adam.unibas.ch

 

Teilnahmebedingungen Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Unterrichtssprache Deutsch
Einsatz digitaler Medien Online-Veranstaltung
HörerInnen willkommen

 

Intervall unregelmässig
Datum 14.09.2020 – 14.12.2020
Zeit Siehe Detailangaben

Die Vorlesung wird digital und asynchron durchgeführt (siehe "Beschreibung > Bemerkungen").
Bei Bedarf werden 1-2 ZOOM-Meetings angeboten: Mo 10:15-12:00.

Datum Zeit Raum
Montag 14.09.2020 10.15-12.00 Uhr --, --
Montag 14.12.2020 10.00-11.30 Uhr Spiegelgasse 1 und Spiegelgasse 5, Prüfung findet parallel in Raum 00.003 und 05.001 statt
Module Modul: Schadenversicherung (Masterstudium: Actuarial Science) (Pflicht)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Der Stoff dieser Vorlesung wird am Ende der Vorlesung durch eine mündliche oder schriftliche Prüfung geprüft. Wenn möglich findet die Prüfung als Präsenzveranstaltung statt, ansonsten digital. Die Prüfungsform wird im Verlauf des Semesters präzisiert.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala 1-6 0,5
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Universität Basel
Anbietende Organisationseinheit Fachbereich Mathematik

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