Kriterien Versicherbarkeit Zur Klärung der Versicherbarkeit werden Induktive und deduktive Verfahren angewandt.

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Kriterien Versicherbarkeit Zur Klärung der Versicherbarkeit werden Induktive und deduktive Verfahren angewandt."

Transkript

1 Zentrale Fragen: 1. Kriterien der Versicherbarkeit 2. Induktive Verfahren der Versicherbarkeit 3. Deduktive Verfahren der Versicherbarkeit a. Zufälligkeit b. Schätzbarkeit, c. Eindeutigkeit, d. Unabhängigkeit, e. Größenmerkmale 4. Grenzen der Versicherbarkeit 5. Kollektives Äquivalenz Prinzip a. Individuelles Äquivalenzprinzip 6. Versicherungstechnisches Risiko a. Definition b. Entstehung 7. Komponenten des Versicherungstechnisches Risiko a. Zufallsrisiko b. Änderungsrisiko c. Irrtumsrisiko Versicherbarkeit Wann wird Versichert? Wirtschaftlicher Nutzen Versicherung muss für Versicherten und Versicherer einen Nettonutzen ergeben. Entscheidung über Nutzen ist subjektiv geprägt Angebot und Nachfrage Kriterien Versicherbarkeit Zur Klärung der Versicherbarkeit werden Induktive und deduktive Verfahren angewandt. Induktiv (marktmäßig ausgerichtete) Verfahren Beobachtung am Markt welche Risiken versichert werden und schließen aus einzelnen Beobachtung. Deduktives logische Verfahren Bei dieser Art werden gewisse Kriterien bestimmt, bei denen ein Risiko als Versicherbar angenommen wird. Diese Merkmale des zu Versichernden Risikos sind: Zufälligkeit, Schätzbarkeit, Eindeutigkeit, Unabhängigkeit, Größenmerkmale Zufälligkeit Notwendige Ungewißheit über Entstehung allgemein Zeitpunkt Willen und Verhalten des Versicherungsnehmers des Schadens Aber Vertragsfreiheit in Versicherungs- Bedingungen: Zb Selbstmord in Lebensversicherung nach einer Wartezeit

2 Schätzbarkeit Schätzung durch den Versicherer Zuordnung numerischer Werte Qualität kann nicht bestimmt werden Informationen: Rechnungswesen Betriebl. Schadensstatistiken Spezielle Analysen für neue Risiken Versicherer Entscheidet über Versicherung Eindeutigkeit Sachen, Schäden, Gefahren Sind im Versicherungsvertrag vor dem Versicherungsfall genau zu definieren Kann ein Schaden nicht bewertet werden ( Leben bei der Lebensversicherung) wird ein fixer Geldbetrag vereinbart Pauschale Versicherung nur im Rahmen von Rückversicherungen, weil nicht Eind. Unabhängigkeit Möglichst kein Zusammenhang zwischen unterschiedlichen versicherten Schadensverteilungen Vermeidung von Kumul Schäden Keine absolute Voraussetzung Abhängigkeiten dürfen ein gewisses Ausmaß nicht überschreiten. Prämienanpassung möglich Größenmerkmale Possible Maximum Loss Große Einzelschäden führen zu starker Streuung, Treten selten auf Kapazitätsproblem Rückversicherer Grenzen? Keine absolute Grenze für Versicherungsgeber Bagatellschäden, fast sicher, Selbstbehalt Grenzen des Versicherungsnehmers: Nutzen : Prämie? Annähernd auszuschließender Schaden Zu geringe Schadensgröße Äquivalenzprinzip Das Äquivalenzprinzip ist ein wesentliches Prinzip, auf das die Versicherungsbetriebslehre in vielen Bereichen aufbaut. Es besagt, dass die reine Risikoprämie dem Erwartungswert der Schäden entsprechen soll. Bei genauerer Betrachtung lässt sich das generelle Äquivalenzprinzip unterteilen in Individuelles Äquivalenzprinzip

3 Kollektives Äquivalenzprinzip Das individuelle Äquivalenzprinzip bedeutet betriebswirtschaftlich eine Regel für die verursachungsgemäße Zurechnung des kollektiven Erwartungswerts der Schäden auf die einzelnen versicherten Risiken des Bestands. Es führt dazu, dass das einzelne Risiko eine Risikoprämie in Höhe seines individuellen Schadenerwartungswerts aufbringt. Dies ist zugleich der Betrag des einzelnen Risikos zur Deckung des kollektiven Schadens. Risiken mit hohem Schadenerwartungswert (zb feuerversicherte Holzhäuser) tragen mehr Risikoprämien zum Kollektiv bei als solche mit geringem Schadenerwartungswert (zb feuerversicherte Steinhäuser). Ob dieses Prinzip in irgendeinem Sinn gerecht ist, ist unerheblich. Es ist jedenfalls ein zweckmäßiges Erklärungs- und Entscheidungsmodell für die Risikoprämien in Abhängigkeit von den Schadenkosten. Die Zweckmäßigkeit des kollektiven Äquivalenzprinzips ist leicht einzusehen, weil das Prinzip die Überlebensbedingungen des Versicherers formuliert: Es müssen (mindestens) Gesamtrisikoprämie in Höhe des kollektiven Erwartungswerts der Schäden aus dem Versicherungsbestand zur Verfügung stehen, damit das Risikogeschäft nicht zwangsläufig in den Ruin fällt. Das individuelle Äquivalenzprinzip schließt das kollektive Äquivalenzprinzip ein. Wenn für jedes einzelne Risiko Prämienäquivalenz gilt, ist das Prinzip auch für das Kollektiv vieler bzw. aller Risiken eines Versicherungsbestandes erfüllt. Umgekehrt schließt die kollektive Prämienäquivalenz die individuelle nicht ein; denn die Gesamtrisikoprämie in Höhe des kollektiven Erwartungswerts der Schäden kann auf die einzelnen Risiken auch anders verteilt werden als nach dem Schlüssel der individuellen Schadenerwartungswerte. Da dies in einer marktwirtschaftlich betriebenen Versicherung oft nicht durchsetzbar ist, kommt das kollektive Äquivalenzprinzip ohne gleichzeitige individuelle Prämienäquivalenz vor allem in der Sozialversicherung mit Versicherungspflichten und Versicherungsmonopolen vor. Das Äquivalenzprinzip wird üblicherweise auf das Verhältnis zwischen dem Erwartungswert der Schäden und der reinen Risikoprämie bezogen. Da es sicher um ein Verursacherprinzip handelt, wie es in betriebswirtschaftlichen Kostenrechnungsmodellen allgemein verwendet wird, kann es im übertragenen Sinn auf die Bruttoprämien bzw. auf die Gesamtkosten erweitert werden. Danach sind auch die Rückversicherungs-, Sicherheitskapital- und die gesamten Betriebskosten verursachungsgemäß auf die Versicherungen der Einzelrisiken bzw. auf anders definierte Einheiten von Versicherungsschutz zuzurechnen. Eine verursachungsgemäße Zurechnung der Betriebskosten analog dem Äquivalenzprinzip auf einzelne versicherte Risiken wird in der Praxis dadurch erschwert, dass die Betriebskosten überwiegend nicht durch die einzelnen Risiken verursacht werden, sondern durch die einzelnen Versicherungsgeschäfte, in denen mehrere Einzelrisiken bzw. verschiedene Mengen von Versicherungsschutz zusammengefasst sind. Versicherungstechnisches Risiko

4 Allgemeine Problematik / Überblick Das Risikogeschäft als Kern des Versicherungsgeschäfts umfasst den Transfer vieler Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Schäden von den Versicherungsnehmern zum Versicherer sowie den Risikoausgleich der übernommenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Schäden im Kollektiv und in der Zeit. Das Aggregat vieler einzelner Schadenverteilungen ergibt eine Gesamtschadensverteilung des Kollektivs, die durch Erwartungswert und Streuung gekennzeichnet ist. Die Streuung der Gesamtschadenverteilung des Kollektivs drückt das versicherungstechnische Risiko aus. Der Versicherer befindet sich mit dem von ihm betriebenen Geschäft in einer Risikolage. Man kann sich die Risikolage so vorstellen, dass dem Risikoausgleich im Kollektiv des Versicherers ein Restrisiko anhaftet, dessen Tragung die unternehmerische Kernleistung des Versicherers ist. Für diese Leistung beansprucht der Versicherer neben der reinen Risikoprämie ein besonderes Entgeld in Form eines Sicherheitszuschlages. Definition Das versicherungstechnische Risiko ist die Gefahr, dass für einen bestimmten Zeitraum der Gesamtschaden des versicherten Bestandes die Summe der für die reine Risikoübernahme zur Verfügung stehenden Gesamtprämie und des vorhandenen Sicherheitskapitals übersteigt. Entstehung Zur Verdeutlichung des Entstehung des versicherungstechnischen Risikos ist auf den Kern der Versicherungsgeschäfts zurückzugehen. Ein Versicherungsunternehmen gewährt den Versicherungsnehmern in einem genau festgelegten Rahmen für einen bestimmten Zeitraum Versicherungsschutz. Dadurch werden die finanziellen Nachteile aus dem Eintritt bestimmter Ereignisse (Schäden) ganz oder teilweise auf das Versicherungsunternehmen übertragen. Der Versicherungsnehmer zahlt dem Versicherungsunternehmen für die Versicherungsschutzgewährung eine feste Prämie zu Beginn der Versicherungsperiode. Vor allem die Prämienfestsetzung und Preisentrichtung im voraus ist für die Existenz des versicherungstechnischen Risikos von Belang. Würde die Prämie im Rahmen eines Umlageverfahrens am Ende einer Versicherungsperiode derart ermittelt, dass alle Versicherungsnehmer, die in der vorangegangenen Periode beim Versicherungsunternehmen versichert waren, für die Schadenzahlungen der Periode aufzukommen hätten, wäre kein Grund für die Existenz eines versicherungstechnischen Risikos gegeben. Hauptgrund für das Bestehen Der Hauptgrund für das Bestehen des versicherungstechnischen Risikos als einem versicherungsspezifischen Risikos liegt aber vor allem in der Unvorhersehbarkeit der zu leistenden Entschädigung. Der Eintritt des Versicherungsfalls ist stets zufallsbestimmt, die Höhe der Entschädigung kann vom Zufall abhängig sein. Risikotheoretisch bedeutet dies,

5 Schadenzeitpunkt bzw. Schadenzahl und evtl. Entschädigungshöhe folgen einer stochastischen Gesetzmäßigkeit. Nur dieser stochastische Charakter der Entschädigungsleistung ist es, der die Annahme eines arteigenen Risikos bei Versicherungsunternehmen rechtfertigt. Denn auch bei anderen Unternehmen kann sich eine Abweichung zwischen den kalkulierten und den tatsächlich entstandenen Kosten ergeben. Diese Abweichungen beruhen dann entweder auf Irrtümer bei der Kalkulation oder auf Änderungen, welche sich in der Zukunft ergeben haben und zum Zeitpunkt der Kalkulation noch nicht absehbar waren. Bei Versicherungsunternehmen ist zusätzlich selbst wenn keine Irrtümer begangen werden und sich keinerlei Änderungen ergeben durch die Zufallsabhängigkeit der Entschädigungsleistung die Höhe dieser Kosten ungewiss. Finanzierungsquellen zur Deckung der Schadenkosten Risikoprämie Sicherheitszuschlag Sicherheitskapital Die Existenz des Versicherungsunternehmens wird erst bedroht, wenn der Gesamtschaden des versicherten Kollektivs die zur Verfügung stehende Summe aus Prämieneinnahmen und Sicherheitskapital übersteigt. Wahrscheinlichkeitsverteilung des Gesamtschadens Das versicherungstechnische Risiko wird durch die möglichen Abweichungen des kollektiven Effektivwerts des Gesamtschadens vom kollektiven Erwartungswert des Gesamtschadens verursacht. Es kommt in der Form der Gesamtschadenverteilung und deren charakteristischen Größen Erwartungswert und Streuung zum Ausdruck.

6 a) bloße Abbildung der Wahrscheinlichkeitsverteilung des kollektiven Gesamtschadens Da Schäden Aufwendungen bedeuten, liegen alle Werte im negativen Bereich des Koordinatensystems. KerwS = kollektiver Schadenerwartungswert b) zusätzliche Einbeziehung der Risikoprämie Hier wird das versicherungstechnische Risiko als Wahrscheinlichkeitsverteilung der Gewinne/Verluste aus dem Risikogeschäft beschrieben. KErwG/V = kollektiver Erwartungswert Gewinn/Verlust c) zusätzliche Einbeziehung eines Sicherheitszuschlags zur Risikoprämie

7 Hier wird ein Gewinnerwartungswert in Höhe des Sicherheitszuschlags SZ ausgedrückt d) zusätzliche Einbeziehung einer Risikoreserve A + B = Gewinn C = Verlust, wodurch die Anfangsreserve ganz oder teilweise verzehrt wird D = Verlust, der betragsmäßig der Anfangsreserve entspricht oder diese übersteigt Maße für die Messung des versicherungstechnischen Risikos 1. Maße für die Streuung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Gesamtschäden als Absolute Maße zb Varianz, Standardabweichung Relative Maße Streuungskoeffizienten Variationskoeffizient 2. die einperiodische Verlustwahrscheinlichkeit aus dem Risikogeschäft. Das ist die Wahrscheinlichkeit, dass in der Rechnungsperiode der kollektive Effektivwert der Schäden deren Erwartungswert übersteigt. 3. die einperiodische Ruinwahrscheinlichkeit aus dem Risikogeschäft unter Berücksichtigung einer verfügbaren Risikoreserve und der Sicherheitszuschläge zu den Risikoprämien Das ist die Wahrscheinlichkeit, dass in einer Rechnungsperiode der kollektive Effektivwert der Schäden die reine Risikoprämie zuzüglich des Sicherheitszuschlags und zuzüglich der vorhandenen Anfangsrisikoreserve übersteigt. In der Realität fehlen häufig Informationen über die Parameter der Wahrscheinlichkeitsverteilung, so dass mit Hypothesen gearbeitet werden muss. Absolute und relative Streuungsmaße sind für Planung, Entscheidung & Kontrolle der versicherungstechnischen Risikopolitik, vor allem der Rückversicherungspolitik geeignet. Verlust- und Ruinwahrscheinlichkeiten sind besonders für die Sicherheitskapitalpolitik geeignet.

8 Komponenten des Versicherungstechnischen Risikos: Versicherungstechnisches Risiko Zufallsrisiko Irrtumsrisiko Änderungsrisiko Katastrophen risiko Diagnose R. Prognose R. Zufallsrisiko Mögliches Abweichen des kollektiven Effektivwerts vom Erwartungswert der Schäden. KENNTNIS der wahren stochastischen Verteilung der Gesetzmäßigkeit des Schaden- Verlaufs Anzahl/Höhe der eingetretenen Schäden weichen ab Teilmengen der Zufallsschäden Unabhängigkeit nicht gegeben Gänzlich oder teilweise abhängig Kumulrisiko (Münchner Hagelsturm) Ansteckungsrisiken Katastrophen, Groß-, Größtschäden Quantifizierung Größe hängt ab von Eigenschaften der Einzelrisiken Gesamtbestand der Risiken Streuung der (hypothetischen) Gesamtschadenverteilung Durchschnittliche Schadeneintritts- wahrscheinlichkeit Gleichheit bzw Ungleichheit der Schadeneintrittswahrscheinlichkeiten bei den Einzelrisiken Versicherungssummen Schadenbeträge Für die Berechnung wird eine Binomialverteilung des kollektiven Schadens angenommen und mit StdAbw oder Varianz sowie dem Variationskoeffizienten gemessen Änderungsrisiko Risikoursachen verhalten sich dynamisch Risken verändern sich im Zeitablauf selbst. σ = µ = p n σ S = µ S = p q n q p n

9 Bezeichnet die effektive Abweichung der Schäden vom geschätzten Erwartungswert als Folge der Änderungen von Risiken Änderungen der Schadensverteilungen sind nicht vorhersehbar Änderungsrisiken sind nach Risikoursachensystemen bestimmt: Risikoursachensysteme: Natur, Technik, Wirtschaft, Gesellschaft, Staat, Zwischenstaatliche Beziehungen, Biometrische Parameter Risikoursachensysteme können nach Arten der Veränderung eingeteilt werden Veränderungsrichtung Betroffene Parameter Änderungshäufigkeiten Größe durch vielfältige Hintergründe schwer bestimmbar Komplexe Zusammenhänge Ausgleichseffekte Irrtumsrisiko UNKENNTNIS der wahren stochastischen Verteilung der Gesetzmäßigkeit des Schadenverlaufs Diagnose Risiko Fehler bei Vergangenheitsbezogenen Auswertungen, dadurch Prognose Risiko Folgefehler für zukünftige Prognosen Irrtümer mit positiven Auswirkungen Irrtumsrisiko Irrtumsrisiko ist stark abhängig von statistischen Schätzverfahren Neue Risiken haben höheres Irrtumsrisiko als bekannte Risiken Reduktion des Versicherungstechnischen Risikos: Risikopolitik Risikopolitisches Instrumentarium Organisation von Risikokollektiven Risikopreispolitik Risikoreservepolitik Rückversicherungspolitik

<> Versicherbarkeit <> Äquivalenzprinzip <> Versicherungs-

<> Versicherbarkeit <> Äquivalenzprinzip <> Versicherungs- Titel Versicherbarkeit Äquivalenzprinzip Versicherungs- technisches Risiko Michael Pichler, Leo Forster www.michaelpichler.net/vbl.pdf Folie Nr. 1 Literaturgrundlagen Versicherbarkeit Farny VBL

Mehr

Bericht zur Prüfung im Mai 2006 über Schadenversicherungsmathematik (Grundwissen)

Bericht zur Prüfung im Mai 2006 über Schadenversicherungsmathematik (Grundwissen) Bericht zur Prüfung im Mai 2006 über Schadenversicherungsmathematik (Grundwissen) Christian Hipp (Karlsruhe) und Martin Morlock (Giessen) Am 6. Mai 2006 fand in Köln die DAV-Prüfung zur Schadenversicherungsmathematik

Mehr

Können Risiken aus technisch-ökonomischen Entwicklungen zuverlässig eingeschätzt werden? 1

Können Risiken aus technisch-ökonomischen Entwicklungen zuverlässig eingeschätzt werden? 1 Können Risiken aus technisch-ökonomischen Entwicklungen zuverlässig eingeschätzt werden? Ein Diskussionsbeitrag aus Sicht der mathematischen Statistik Prof. Dr. Dietmar Pfeifer Institut für Mathematik

Mehr

E[X] = = 113. Nach den Gleichungen von Wald gilt für den Gesamtschaden S E[S] = E[N] E[X] = = 226

E[X] = = 113. Nach den Gleichungen von Wald gilt für den Gesamtschaden S E[S] = E[N] E[X] = = 226 Aufgabe 1 (Risikomodelle) Ein Versicherungsvertrag erzeugt pro Jahr N Schäden mit Schadenhöhen {X k } k N, wobei alle Zufallsvariablen stochastisch unabhängig sind. Die Schadenhöhen haben die Verteilung

Mehr

Internationale Bio und Deponiegas Fachtagung Synergien nutzen und voneinander lernen VIII Grenzen der Versicherbarkeit

Internationale Bio und Deponiegas Fachtagung Synergien nutzen und voneinander lernen VIII Grenzen der Versicherbarkeit Internationale Bio und Deponiegas Fachtagung Synergien nutzen und voneinander lernen VIII Grenzen der Versicherbarkeit Agenda Top 1 Vorstellung Top 2.1 Was heißt Versicherung? Top 2.2 Gibt es wirklich

Mehr

Kalkulation versicherungstechnischer Risiken

Kalkulation versicherungstechnischer Risiken Kalkulation versicherungstechnischer Risiken mit Beispielen aus den Sparten Dr. Arnd Grimmer DBV-Winterthur Lebensversicherung AG Wiesbaden Begriff des Risikos Definition: Risiko bedeutet die Möglichkeit

Mehr

Grundzüge der. Kapitel 5 Mikroökonomie (Mikro I) Entscheidungen unter Unsicherheit

Grundzüge der. Kapitel 5 Mikroökonomie (Mikro I) Entscheidungen unter Unsicherheit Grundzüge der Kapitel 5 Mikroökonomie (Mikro I) Entscheidungen unter Unsicherheit 1 BESCHREIBUNG VON RISIKO 2 Entscheidung unter Risiko Annahme: Wir kennen alle möglichen (sich gegenseitig ausschliessenden)

Mehr

10 Der statistische Test

10 Der statistische Test 10 Der statistische Test 10.1 Was soll ein statistischer Test? 10.2 Nullhypothese und Alternativen 10.3 Fehler 1. und 2. Art 10.4 Parametrische und nichtparametrische Tests 10.1 Was soll ein statistischer

Mehr

Übung zu Risiko und Versicherung Entscheidungstheoretische Grundlagen

Übung zu Risiko und Versicherung Entscheidungstheoretische Grundlagen Übung zu Risiko Entscheidungstheoretische Grundlagen Christoph Lex Dominik Lohmaier http://www.inriver.bwl.lmu.de Newsletter Auf der Homepage unter http://www.inriver.bwl.uni-muenchen.de/studium/sommer_04/bachelorveranstaltungen/risiko_und_versicherungen/index.html

Mehr

Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen III / Marktpreisrisiken Dr. Klaus Lukas Stefan Prasser

Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen III / Marktpreisrisiken Dr. Klaus Lukas Stefan Prasser Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen III / Marktpreisrisiken Dr. Klaus Lukas Stefan Prasser 1 Agenda Rendite- und Risikoanalyse eines Portfolios Gesamtrendite Kovarianz Korrelationen

Mehr

Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung

Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung Spitzenrisiken optimal abgesichert Typische Risikostruktur einer Vorsorgeeinrichtung 2 500 000 Risikosummen Invalidität in CHF 2 000 000 1 500 000 1 000

Mehr

4 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen

4 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4.1 Wahrscheinlichkeitsräume, Ereignisse und Unabhängigkeit Definition: Ein diskreter Wahrscheinlichkeitsraum ist ein Paar (Ω, Pr), wobei Ω eine endliche oder

Mehr

Auch Versicherungskonzerne gehen mehr und mehr dazu über, internationale Rechnungslegungsvorschriften

Auch Versicherungskonzerne gehen mehr und mehr dazu über, internationale Rechnungslegungsvorschriften 1. Problemstellung Im Zuge des Inkrafttretens des Kapitalaufnahmeerleichterungsgesetzes (KapAEG) von 1998 erhielten börsennotierte Unternehmen mit 292a HGB die Möglichkeit einen Konzernabschluss nach international

Mehr

Hypothesen: Fehler 1. und 2. Art, Power eines statistischen Tests

Hypothesen: Fehler 1. und 2. Art, Power eines statistischen Tests ue biostatistik: hypothesen, fehler 1. und. art, power 1/8 h. lettner / physik Hypothesen: Fehler 1. und. Art, Power eines statistischen Tests Die äußerst wichtige Tabelle über die Zusammenhänge zwischen

Mehr

Risiko-Management I. Dozent Dietmar Braun, Heilbronn Versicherungsbetriebswirt (DVA)

Risiko-Management I. Dozent Dietmar Braun, Heilbronn Versicherungsbetriebswirt (DVA) Risiko-Management I Dozent Dietmar Braun, Heilbronn Versicherungsbetriebswirt (DVA) Gliederung 0.0 Kurz-Einführung Risiko-Management 1.0 Versicherung und Risiken 2.0 Gefahren erkennen 3.0 Risikoanalyse

Mehr

P (X = 2) = 1/36, P (X = 3) = 2/36,...

P (X = 2) = 1/36, P (X = 3) = 2/36,... 2.3 Zufallsvariablen 2.3 Zufallsvariablen Meist sind die Ereignisse eines Zufallseperiments bereits reelle Zahlen. Ist dies nicht der Fall, kann man Ereignissen eine reelle Zahl zuordnen. Zum Beispiel

Mehr

Aufgabenblock 4. Da Körpergröße normalverteilt ist, erhalten wir aus der Tabelle der t-verteilung bei df = 19 und α = 0.05 den Wert t 19,97.

Aufgabenblock 4. Da Körpergröße normalverteilt ist, erhalten wir aus der Tabelle der t-verteilung bei df = 19 und α = 0.05 den Wert t 19,97. Aufgabenblock 4 Aufgabe ) Da s = 8. cm nur eine Schätzung für die Streuung der Population ist, müssen wir den geschätzten Standardfehler verwenden. Dieser berechnet sich als n s s 8. ˆ = = =.88. ( n )

Mehr

Dieses Vielfach hängt ab von der Form der Nutzenfunktion. Man bezeichnet dies auch als Arrow-Pratt Koeffizient.

Dieses Vielfach hängt ab von der Form der Nutzenfunktion. Man bezeichnet dies auch als Arrow-Pratt Koeffizient. Die Riskoprämie ergibt sich also als ein Vielfaches der Varianz der zugrundeliegenden Unsicherheit Dieses Vielfach hängt ab von der Form der Nutzenfunktion. Man bezeichnet dies auch als Arrow-Pratt Koeffizient.

Mehr

Diese Bedingungen sind für die Versicherer unverbindlich; ihre Verwendung ist rein fakultativ. Abweichende Bedingungen können vereinbart werden.

Diese Bedingungen sind für die Versicherer unverbindlich; ihre Verwendung ist rein fakultativ. Abweichende Bedingungen können vereinbart werden. Stand: 31. Juli 2008 Diese Bedingungen sind für die Versicherer unverbindlich; ihre Verwendung ist rein fakultativ. Abweichende Bedingungen können vereinbart werden. Allgemeine Bedingungen für die Hinterbliebenenrenten-Zusatzversicherung

Mehr

Produktmanagement für Versicherungs-und Finanzprodukte. Kalkulatorische Grundlagen

Produktmanagement für Versicherungs-und Finanzprodukte. Kalkulatorische Grundlagen Produktmanagement für Versicherungs-und Finanzprodukte Kalkulatorische Grundlagen Drehbuch - Produktmanagement Sachversicherung 2011 1 HJ- Wann Wie UE s Thema Lerninahlte 26.03.2011 Präsenz 6 Kalkulatorische

Mehr

Statistik Testverfahren. Heinz Holling Günther Gediga. Bachelorstudium Psychologie. hogrefe.de

Statistik Testverfahren. Heinz Holling Günther Gediga. Bachelorstudium Psychologie. hogrefe.de rbu leh ch s plu psych Heinz Holling Günther Gediga hogrefe.de Bachelorstudium Psychologie Statistik Testverfahren 18 Kapitel 2 i.i.d.-annahme dem unabhängig. Es gilt also die i.i.d.-annahme (i.i.d = independent

Mehr

Einführung in Quantitative Methoden

Einführung in Quantitative Methoden Einführung in Quantitative Methoden Pantelis Christodoulides & Karin Waldherr 4. Juni 2014 Christodoulides / Waldherr Einführung in Quantitative Methoden 1/35 Ein- und Zweiseitige Hypothesen H 0 : p =

Mehr

Regression ein kleiner Rückblick. Methodenseminar Dozent: Uwe Altmann Alexandra Kuhn, Melanie Spate

Regression ein kleiner Rückblick. Methodenseminar Dozent: Uwe Altmann Alexandra Kuhn, Melanie Spate Regression ein kleiner Rückblick Methodenseminar Dozent: Uwe Altmann Alexandra Kuhn, Melanie Spate 05.11.2009 Gliederung 1. Stochastische Abhängigkeit 2. Definition Zufallsvariable 3. Kennwerte 3.1 für

Mehr

Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung

Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung Stop-LossPlus Eine innovative Versicherungslösung Innovativ versichert, bestens betreut Typische Risikostruktur einer Vorsorgeeinrichtung 2 500 000 Risikosummen Invalidität in CHF 2 000 000 1 500 000 1

Mehr

4 Versichern beruhigt 4 Versichern beruhigt

4 Versichern beruhigt 4 Versichern beruhigt 1 4 Versichern beruhigt 2 3 Ein Risiko ist die kalkulierte Prognose eines möglichen Schadens bzw. Verlustes. => Gefahr eines zukünftigen Schadens! Risiko = Gefahr eines zukünftigen Schadens 4 Gegenmaßnahmen

Mehr

Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern

Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern Worum geht es in diesem Modul? Schätzer als Zufallsvariablen Vorbereitung einer Simulation Verteilung von P-Dach Empirische Lage- und Streuungsparameter zur

Mehr

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung Algorithmen und Datenstrukturen 349 A Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung Für Entwurf und Analyse randomisierter Algorithmen sind Hilfsmittel aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung erforderlich.

Mehr

Sonderbedingungen für die Gleitende Neuwertversicherung von Wohn-, Geschäfts- und landwirtschaftlichen Gebäuden (SGlN 79 - VerBAV f.

Sonderbedingungen für die Gleitende Neuwertversicherung von Wohn-, Geschäfts- und landwirtschaftlichen Gebäuden (SGlN 79 - VerBAV f. Sonderbedingungen für die Gleitende Neuwertversicherung von Wohn-, Geschäfts- und landwirtschaftlichen Gebäuden (SGlN 79 - VerBAV 1979 389 f.) Zur Versicherung von Wohn-, Geschäfts- und landwirtschaftlichen

Mehr

Risiko und Versicherung - Übung

Risiko und Versicherung - Übung Sommer 2009 Risiko und Versicherung - Übung Entscheidungstheoretische Grundlagen Renate Bodenstaff Vera Brinkmann r.bodenstaff@uni-hohenheim.de vera.brinkmann@uni-hohenheim.de https://insurance.uni-hohenheim.de

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5 Inhaltsverzeichnis Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite 1.0 Erste Begriffsbildungen 1 1.1 Merkmale und Skalen 5 1.2 Von der Urliste zu Häufigkeitsverteilungen 9 1.2.0 Erste Ordnung

Mehr

Zusammenfassung Mathe II. Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen

Zusammenfassung Mathe II. Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen Zusammenfassung Mathe II Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen Zufallsexperiment: Ein Vorgang, bei dem mindestens zwei Ereignisse möglich sind

Mehr

Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung einer Zufallsgröße. Was ist eine Zufallsgröße und was genau deren Verteilung?

Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung einer Zufallsgröße. Was ist eine Zufallsgröße und was genau deren Verteilung? Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung einer Zufallsgröße Von Florian Modler In diesem Artikel möchte ich einen kleinen weiteren Exkurs zu meiner Serie Vier Wahrscheinlichkeitsverteilungen geben

Mehr

Rückversicherung. Technik und Arten der Rückversicherung. Definition Rückversicherung. Wozu wird eine Rückversicherung gebraucht?

Rückversicherung. Technik und Arten der Rückversicherung. Definition Rückversicherung. Wozu wird eine Rückversicherung gebraucht? Technik und Arten der Definition Die Weitergabe von Risiken an andere Versicherer (Rückversicherer), soweit die Risiken ein im Wert normales Maß übersteigen. Definition ist die Versicherung der Versicherung

Mehr

Statistische Tests für unbekannte Parameter

Statistische Tests für unbekannte Parameter Konfidenzintervall Intervall, das den unbekannten Parameter der Verteilung mit vorgegebener Sicherheit überdeckt ('Genauigkeitsaussage' bzw. Zuverlässigkeit einer Punktschätzung) Statistischer Test Ja-Nein-Entscheidung

Mehr

Allgemeine Bedingungen der Vertrauensschadenversicherung (Personenkautionsversicherung) für Gewerbetreibende - ABV (PkautV/Gew)

Allgemeine Bedingungen der Vertrauensschadenversicherung (Personenkautionsversicherung) für Gewerbetreibende - ABV (PkautV/Gew) Anlage 3 Allgemeine Bedingungen der Vertrauensschadenversicherung (Personenkautionsversicherung) für Gewerbetreibende - ABV (PkautV/Gew) Für die Sicherheitsleistung gemäß 34c der Gewerbeordnung in Verbindung

Mehr

Übungsaufgaben zu Statistik II

Übungsaufgaben zu Statistik II Übungsaufgaben zu Statistik II Prof. Dr. Irene Prof. Dr. Albrecht Ungerer Die Kapitel beziehen sich auf das Buch: /Ungerer (2016): Statistik für Wirtschaftswissenschaftler Springer Gabler 4 Übungsaufgaben

Mehr

Anleitung: Standardabweichung

Anleitung: Standardabweichung Anleitung: Standardabweichung So kann man mit dem V200 Erwartungswert und Varianz bzw. Standardabweichung bei Binomialverteilungen für bestimmte Werte von n, aber für allgemeines p nach der allgemeinen

Mehr

I. Einführung. 1. Zielsetzung und Aufbau

I. Einführung. 1. Zielsetzung und Aufbau I. Einführung 1. Zielsetzung und Aufbau Die vorliegende Thesis untersucht den Begriff des Ereignisses in Schadenexzedentenverträgen im Rahmen der Rückversicherung von Haftpflichtrisiken. Dabei soll überprüft

Mehr

Rechtsfolgen bei Unwirksamkeit des claims-made-prinzips

Rechtsfolgen bei Unwirksamkeit des claims-made-prinzips Rechtsfolgen bei Unwirksamkeit des claims-made-prinzips 8. Juli 2010 Überblick 1. Versicherungsfall 2. Zeitlicher Umfang 3. Versicherbarkeit? 4. Eingreifen des Gesetzgebers? 5. Zusammenfassung Allgemeine

Mehr

Hypothesentest, ein einfacher Zugang mit Würfeln

Hypothesentest, ein einfacher Zugang mit Würfeln R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 4..4 ypothesentest, ein einfacher Zugang mit Würfeln Von einem Laplace- Würfel ist bekannt, dass bei einmaligem Wurf jede einzelne der Zahlen mit der Wahrscheinlichkeit

Mehr

Geschäftsbericht 2014 der CSS Kranken-Versicherung AG

Geschäftsbericht 2014 der CSS Kranken-Versicherung AG Geschäftsbericht 2014 der CSS Kranken-Versicherung AG Jahresbericht 2 Informationen zur Gesellschaft 4 Geschäftsjahr 2014 Jahresrechnung 6 Erfolgsrechnung 7 Bilanz 8 Geldflussrechnung 9 Eigenkapitalnachweis

Mehr

Thema 3: Wechselkursrisiko, Hedging und Spekulation

Thema 3: Wechselkursrisiko, Hedging und Spekulation Thema 3: Wechselkursrisiko, Hedging und Spekulation Wechselkursrisiko: kommt in der Wahrscheinlichkeitsverteilung unsicherer zukünftiger Wechselkurse zum Ausdruck, durch die der Wertausweis (in Inlandswährung)

Mehr

Teil: lineare Regression

Teil: lineare Regression Teil: lineare Regression 1 Einführung 2 Prüfung der Regressionsfunktion 3 Die Modellannahmen zur Durchführung einer linearen Regression 4 Dummyvariablen 1 Einführung o Eine statistische Methode um Zusammenhänge

Mehr

RiskSolo Kongruente Rückdeckung der Risiken Invalidität und Tod

RiskSolo Kongruente Rückdeckung der Risiken Invalidität und Tod RiskSolo Kongruente Rückdeckung der Risiken Invalidität und Tod Kongruente Rückdeckung abgestimmt auf Ihre Bedürfnisse «Von Pensionskassen für Pensionskassen» nach diesem Grundsatz entwickeln wir all unsere

Mehr

Statistische Tests. Kapitel Grundbegriffe. Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe

Statistische Tests. Kapitel Grundbegriffe. Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe Kapitel 4 Statistische Tests 4.1 Grundbegriffe Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe X 1,..., X n. Wir wollen nun die Beobachtung der X 1,...,

Mehr

Beurteilende Statistik

Beurteilende Statistik Beurteilende Statistik Wahrscheinlichkeitsrechnung und Beurteilende Statistik was ist der Unterschied zwischen den beiden Bereichen? In der Wahrscheinlichkeitstheorie werden aus gegebenen Wahrscheinlichkeiten

Mehr

Basiswissen Daten und Zufall Seite 1 von 8 1 Zufallsexperiment Ein Zufallsexperiment ist ein Versuchsaufbau mit zufälligem Ausgang, d. h. das Ergebnis kann nicht vorhergesagt werden. 2 Ergebnis (auch Ausgang)

Mehr

Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Statistik Grundlagen der Statistik Übung 15 009 FernUniversität in Hagen Alle Rechte vorbehalten Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Übersicht über die mit den Übungsaufgaben geprüften Lehrzielgruppen Lehrzielgruppe

Mehr

Analytische Statistik II

Analytische Statistik II Analytische Statistik II Institut für Geographie 1 Schätz- und Teststatistik 2 Das Testen von Hypothesen Während die deskriptive Statistik die Stichproben nur mit Hilfe quantitativer Angaben charakterisiert,

Mehr

4. Versicherungsangebot

4. Versicherungsangebot 4. Versicherungsangebot Georg Nöldeke Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel Versicherungsökonomie (FS 11) Versicherungsangebot 1 / 13 1. Einleitung 1.1 Hintergrund In einem grossen Teil

Mehr

Rendite und Risiko. Burkhard Erke. Letzte Änderung: Donnerstag, 6. März Die Folien orientieren sich an John Heatons Unterrichtsmaterialien

Rendite und Risiko. Burkhard Erke. Letzte Änderung: Donnerstag, 6. März Die Folien orientieren sich an John Heatons Unterrichtsmaterialien Rendite und Risiko Burkhard Erke Letzte Änderung: Donnerstag, 6. März 2008 Die Folien orientieren sich an John Heatons Unterrichtsmaterialien (GSB Chicago) Lernziele: Renditekonzepte und -definitionen

Mehr

Versicherungstechnik

Versicherungstechnik Operations Research und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. P. Recht // Marius Radermacher, M.Sc. DOOR Aufgabe 37 Versicherungstechnik Übungsblatt 11 Abgabe bis zum Dienstag, dem 10.01.2017 um 10 Uhr im Kasten

Mehr

7.2 Moment und Varianz

7.2 Moment und Varianz 7.2 Moment und Varianz Def. 21 Es sei X eine zufällige Variable. Falls der Erwartungswert E( X p ) existiert, heißt der Erwartungswert EX p p tes Moment der zufälligen Variablen X. Es gilt dann: + x p

Mehr

ETWR Teil B. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (stetig)

ETWR Teil B. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (stetig) ETWR Teil B 2 Ziele Bisher (eindimensionale, mehrdimensionale) Zufallsvariablen besprochen Lageparameter von Zufallsvariablen besprochen Übertragung des gelernten auf diskrete Verteilungen Ziel des Kapitels

Mehr

Lösungshinweiseshinweise zur Einsendearbeit 2 zum Kurs 41520, Banken und Börsen, SS 2008

Lösungshinweiseshinweise zur Einsendearbeit 2 zum Kurs 41520, Banken und Börsen, SS 2008 1 Lösungshinweise zur Einsendearbeit 2: SS 2008 Banken und Börsen, Kurs 41520 Aufgabe 1: Value at Risk a) Die UNIVERSALBANK möchte den Value at Risk als Risikokennzahl zur Messung bankspezifischer Risiken

Mehr

Informatik II Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Informatik II Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung lausthal Informatik II rundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Zachmann lausthal University, ermany zach@in.tu-clausthal.de Begriffe Definition: Unter einem Zufallsexperiment versteht man einen,

Mehr

Neue Institutionenökonomik, Aufgabe 18 Seite 1

Neue Institutionenökonomik, Aufgabe 18 Seite 1 Neue Institutionenökonomik, Aufgabe 18 Seite 1 Allgemeine Informationen zum Principal-Agent-Modell Es geht hier nun um die Vertragsausgestaltung zwischen dem Eigentümer (Prinzipal) einer Firma und dem

Mehr

Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik (Stochastik) Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 2007

Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik (Stochastik) Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 2007 Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik Stochastik Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 007 Prof. Dr. F. Liese Dipl.-Math. M. Helwich Serie Termin: 9. Juni 007 Aufgabe 3 Punkte

Mehr

Versicherungswettbewerb und rechtliche Aspekte

Versicherungswettbewerb und rechtliche Aspekte Prof. Dr. Heinrich R. Schradin Versicherungswettbewerb und rechtliche Aspekte Netzwerk Kölner Gesundheitswissenschaften Köln, 21. Mai 2005 Institut für Versicherungswissenschaft an der Universität zu Köln

Mehr

Klassische Risikomodelle

Klassische Risikomodelle Klassische Risikomodelle Kathrin Sachernegg 15. Jänner 2008 1 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 3 1.1 Begriffserklärung.................................. 3 2 Individuelles Risikomodell 3 2.1 Geschlossenes

Mehr

Mögliche Fehler beim Testen

Mögliche Fehler beim Testen Mögliche Fehler beim Testen Fehler. Art (Irrtumswahrscheinlichkeit α), Zusammenfassung: Die Nullhypothese wird verworfen, obwohl sie zutrifft. Wir haben uns blamiert, weil wir etwas Wahres abgelehnt haben.

Mehr

Statistik-Klausur vom

Statistik-Klausur vom Statistik-Klausur vom 27.09.2010 Bearbeitungszeit: 60 Minuten Aufgabe 1 Ein international tätiges Unternehmen mit mehreren Niederlassungen in Deutschland und dem übrigen Europa hat seine überfälligen Forderungen

Mehr

3 Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit

3 Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit 3 Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit Bisher : (Ω, A, P) zur Beschreibung eines Zufallsexperiments Jetzt : Zusatzinformation über den Ausgang des Experiments, etwa (das Ereignis) B ist eingetreten.

Mehr

Anpassungstests VORGEHENSWEISE

Anpassungstests VORGEHENSWEISE Anpassungstests Anpassungstests prüfen, wie sehr sich ein bestimmter Datensatz einer erwarteten Verteilung anpasst bzw. von dieser abweicht. Nach der Erläuterung der Funktionsweise sind je ein Beispiel

Mehr

Brückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften

Brückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften Peter von der Lippe Brückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften Weitere Übungsfragen UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz Mit UVK/Lucius München UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz und München

Mehr

Richttafeln 2005 G Dr. Richard Herrmann

Richttafeln 2005 G Dr. Richard Herrmann Richttafeln 2005 G Dr. Richard Herrmann qx-club Köln, 6. September 2005 Gliederung Grundgesamtheit in der betrieblichen Altersversorgung Ausscheideursachen und biometrische Maßzahlen in der betrieblichen

Mehr

Einsatz Risikobewertung, Entscheidungsfindung und Simulation

Einsatz Risikobewertung, Entscheidungsfindung und Simulation Einsatz von @Risk: Risikobewertung, Entscheidungsfindung und Simulation Case Study Insolvenzwahrscheinlichkeit eines Unternehmens Risikoregister 1 Case Study: Insolvenzwahrscheinlichkeit eines Unternehmens

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de Statistik 1 S. Garbade (SRH Heidelberg) Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

M13 Übungsaufgaben / pl

M13 Übungsaufgaben / pl Die Histogramme von Binomialverteilungen werden bei wachsendem Stichprobenumfang n immer flacher und breiter. Dem Maximum einer solchen Verteilung kommt daher keine allzu große Wahrscheinlichkeit zu. Vielmehr

Mehr

Deckungskapital. Proseminar Versicherungsmathematik. TU Graz. 11. Dezember 2007

Deckungskapital. Proseminar Versicherungsmathematik. TU Graz. 11. Dezember 2007 Deckungskapital Gülnur Adanç Proseminar Versicherungsmathematik TU Graz 11. Dezember 2007 1 Inhaltsverzeichnis 1 Deckungskapital 2 1.1 Prospektive und Retrospektive Methode.................... 3 1.1.1

Mehr

2. Gesundheitsfinanzierung

2. Gesundheitsfinanzierung 2. Gesundheitsfinanzierung Inhalte dieses Abschnitts 2.1 Grundmodell der Versicherung Versicherungsmotiv Optimale Versicherungsnachfrage Aktuarisch faire und unfaire Prämien 145 2.1 Grundmodell der Versicherung

Mehr

Angebot zur Janitos Berufshaftpflichtversicherung für angestellte Ärzte und sonstige ärztliche Risiken

Angebot zur Janitos Berufshaftpflichtversicherung für angestellte Ärzte und sonstige ärztliche Risiken Angebot zur Janitos Berufshaftpflichtversicherung für angestellte Ärzte und sonstige ärztliche Risiken Interessent : Zu versicherndes Risiko Facharztbezeichnung: Zusatzbezeichnung: Dienstherr / Arbeitgeber

Mehr

Präsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik

Präsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik Präsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik Dozent: Volker Krätschmer Fakultät für Mathematik, Universität Duisburg-Essen, WS 2012/13 1. Präsenzübung Aufgabe T 1 Sei (Z 1,...,

Mehr

Übungen mit dem Applet Vergleich von zwei Mittelwerten

Übungen mit dem Applet Vergleich von zwei Mittelwerten Vergleich von zwei Mittelwerten 1 Übungen mit dem Applet Vergleich von zwei Mittelwerten 1 Statistischer Hintergrund... 2 1.1 Typische Fragestellungen...2 1.2 Fehler 1. und 2. Art...2 1.3 Kurzbeschreibung

Mehr

3. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeit

3. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeit 3. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeit Es geht hier um die Bestimmung der Kardinalität endlicher Mengen. Erinnerung: Seien A, B, A 1,..., A n endliche Mengen. Dann gilt A = B ϕ: A B bijektiv Summenregel:

Mehr

Welche Gründe liefert die ökonomische Theorie für die Pflichtversicherung und die Versicherungspflicht?

Welche Gründe liefert die ökonomische Theorie für die Pflichtversicherung und die Versicherungspflicht? Welche Gründe liefert die ökonomische Theorie für die Pflichtversicherung und die Versicherungspflicht? Christoph Ziems 1. Einleitung... 3 2. Versicherung und Versicherungsmarkt... 4 2.1. Definition Versicherung...

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt. Stock, Taubertsberg R. 0-0 (Persike) R. 0-1 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet0.sowi.uni-mainz.de/

Mehr

Einführung in die Maximum Likelihood Methodik

Einführung in die Maximum Likelihood Methodik in die Maximum Likelihood Methodik Thushyanthan Baskaran thushyanthan.baskaran@awi.uni-heidelberg.de Alfred Weber Institut Ruprecht Karls Universität Heidelberg Gliederung 1 2 3 4 2 / 31 Maximum Likelihood

Mehr

Versicherungsschutz für die Errichtung eines Kraftwerks Optimieren von Standardklauseln

Versicherungsschutz für die Errichtung eines Kraftwerks Optimieren von Standardklauseln Christian Becker Versicherungspraxis Februar 2016 Montageversicherung Versicherungsschutz für die Errichtung eines Kraftwerks Optimieren von Standardklauseln 1. EINLEITUNG Die Errichtung eines Kraftwerkes

Mehr

Ein- und Zweistichprobentests

Ein- und Zweistichprobentests (c) Projekt Neue Statistik 2003 - Lernmodul: Ein- Zweistichprobentests Ein- Zweistichprobentests Worum geht es in diesem Modul? Wiederholung: allgemeines Ablaufschema eines Tests Allgemeine Voraussetzungen

Mehr

Leseprobe. Investition und Finanzierung

Leseprobe. Investition und Finanzierung Investition und Finanzierung Kapitel 2 - Investitionsrechnung 2.1 Methoden der Investitionsrechnung 2.2 Statische Investitionsrechnung - Kosten- und Gewinnvergleichsverfahren 2.2.1 Kostenvergleichsverfahren

Mehr

Schätzverfahren ML vs. REML & Modellbeurteilung mittels Devianz, AIC und BIC. Referenten: Linda Gräfe & Konstantin Falk

Schätzverfahren ML vs. REML & Modellbeurteilung mittels Devianz, AIC und BIC. Referenten: Linda Gräfe & Konstantin Falk Schätzverfahren ML vs. REML & Modellbeurteilung mittels Devianz, AIC und BIC Referenten: Linda Gräfe & Konstantin Falk 1 Agenda Schätzverfahren ML REML Beispiel in SPSS Modellbeurteilung Devianz AIC BIC

Mehr

Multimomentaufnahme. Fachhochschule Köln Campus Gummersbach Arbeitsorganisation Dr. Kopp. Multimomentaufnahme. Arbeitsorganisation

Multimomentaufnahme. Fachhochschule Köln Campus Gummersbach Arbeitsorganisation Dr. Kopp. Multimomentaufnahme. Arbeitsorganisation 1 Gliederung der Präsentation - Definition - Zeitstudien Einordnung - Prinzip und Verfahrensformen - Genereller Ablauf - Planung von MM-Studien 2 Definition multum momentum viel Augenblick Die besteht

Mehr

Inhaltsverzeichnis Theoretische Grundlagen des Versicherungsgeschäfts Das Risikotheoretisches Grundmodell der Versicherung Das Versicherungsgeschäft

Inhaltsverzeichnis Theoretische Grundlagen des Versicherungsgeschäfts Das Risikotheoretisches Grundmodell der Versicherung Das Versicherungsgeschäft XI 1 Theoretische Grundlagen des Versicherungsgeschäfts......................... 1 1.1 Das Risikotheoretisches Grundmodell der Versicherung................................ 2 1.1.1 Lernziele................................................................................

Mehr

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Beispiel für Konfidenzintervall Im Prinzip haben wir

Mehr

HANNOVER FORUM 2011. Dr. Armin Zitzmann stellv. Vorstandsvorsitzender der NÜRNBERGER Versicherungsgruppe

HANNOVER FORUM 2011. Dr. Armin Zitzmann stellv. Vorstandsvorsitzender der NÜRNBERGER Versicherungsgruppe HANNOVER FORUM 2011 Dr. Armin Zitzmann stellv. Vorstandsvorsitzender der NÜRNBERGER Versicherungsgruppe aktuelles Jahrhundert-Hochwasser Dauerregen und Schneeschmelze sorgen für eine Katastrophe Der Mississippi

Mehr

Erläuterung des Vermögensplaners Stand: 3. Juni 2016

Erläuterung des Vermögensplaners Stand: 3. Juni 2016 Erläuterung des Vermögensplaners 1 Allgemeines 1.1. Der Vermögensplaner stellt die mögliche Verteilung der Wertentwicklungen des Anlagebetrags dar. Diese verschiedenen Werte bilden im Rahmen einer bildlichen

Mehr

Diagnose und Prognose: Kurzfassung 4

Diagnose und Prognose: Kurzfassung 4 Diagnose und Prognose: Kurzfassung 4 Ziele der 4. Vorlesung Inhaltliche Verbindung zwischen inhaltlicher Statistisches Konzept / Problemstellung Problemstellung und statistischem statistische Methode Konzept/Methode

Mehr

Prüfungskolloquium SAV 20. November 2008 Timofei Makarov

Prüfungskolloquium SAV 20. November 2008 Timofei Makarov Thema: "Welche Genauigkeit kann bei der Bestimmung von Rückstellungen unter Berücksichtigung von Prozess-Risiko als auch von Parameter- und Messfehlern erwartet werden?" Prüfungskolloquium SAV 20. November

Mehr

(Ver)sicherung als Komponente der Risikopolitik

(Ver)sicherung als Komponente der Risikopolitik (Ver)sicherung als Komponente der Risikopolitik - eine betriebswirtschaftliche Perspektive - AGENDA Einbettung von Versicherung als Sicherungsinstrument in den Gesamtkomplex des Risikomanagements, das

Mehr

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente... Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufallsvorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1 Zufallsvorgänge.......................... 5 1.1.1 Ergebnismengen..................... 6 1.1.2 Ereignisse und ihre Verknüpfung............

Mehr

Allgemeine Bedingungen für die Sachversicherung (ABS) Inhaltverzeichnis:

Allgemeine Bedingungen für die Sachversicherung (ABS) Inhaltverzeichnis: Allgemeine Bedingungen für die Sachversicherung (ABS) Geltungsbereich: Die ABS gelten als Allgemeiner Teil jener Sachversicherungssparten, die auf die Geltung der ABS besonders hinweisen In dieser Bedingung

Mehr

16 Risiko und Versicherungsmärkte

16 Risiko und Versicherungsmärkte 16 Risiko und Versicherungsmärkte Entscheidungen bei Unsicherheit sind Entscheidungen, die mehrere mögliche Auswirkungen haben. Kauf eines Lotterieloses Kauf einer Aktie Mitnahme eines Regenschirms Abschluss

Mehr

Den Schaden von morgen heute vermeiden

Den Schaden von morgen heute vermeiden Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.v. Herausforderung Klimawandel Antworten und Forderungen der deutschen Versicherer Welche Schadenpräventionsmaßnahmen jetzt sinnvoll und notwendig

Mehr

3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit

3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit 28 3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit Oft ist die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses B gesucht unter der Bedingung (bzw. dem Wissen), dass ein Ereignis A bereits eingetreten ist. Man bezeichnet diese Wahrscheinlichkeit

Mehr

Die Versicherbarkeit von Emerging Risks in der Haftpflichtversicherung

Die Versicherbarkeit von Emerging Risks in der Haftpflichtversicherung Versicherungswissenschaft in Berlin Schriftenreihe des Vereins zur Förderung der Versicherungswissenschaft an der Freien Universität Berlin, der Humboldt-Universität zu Berlin und der Technischen Universität

Mehr

Inhaltsübersicht. Seite. Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Literaturverzeichnis

Inhaltsübersicht. Seite. Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Literaturverzeichnis Inhaltsübersicht Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Literaturverzeichnis Seite IX XVII XXIII A. Die wesentlichen Neuregelungen des Rechts der privaten Krankenversicherung im Rahmen der WG-Reform

Mehr

Einführung in das Risikomanagement

Einführung in das Risikomanagement Dr. Romana Edelböck Versicherungsbetriebslehre Grundkurs II WS 2004/05 Einführung in das Risikomanagement Aigner, Elke:8700592 Bedlan, Sylvia: 9408711 Buder, Matthäus: 9952221 Edelmayer, Manfred: 0150494

Mehr

Kapitel XIII - p-wert und Beziehung zwischen Tests und Konfidenzintervallen

Kapitel XIII - p-wert und Beziehung zwischen Tests und Konfidenzintervallen Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik Kapitel XIII - p-wert und Beziehung zwischen Tests und Konfidenzintervallen Induktive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller

Mehr

8. Konfidenzintervalle und Hypothesentests

8. Konfidenzintervalle und Hypothesentests 8. Konfidenzintervalle und Hypothesentests Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Beispiel. Sie wollen den durchschnittlichen Fruchtsaftgehalt eines bestimmten Orangennektars

Mehr