Ein Partialmodell für Lebensversicherer BRiSMA die stochastische Modellierung biometrischer Risiken

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Ein Partialmodell für Lebensversicherer BRiSMA die stochastische Modellierung biometrischer Risiken"

Transkript

1 Solvency Consulting Knowledge Series Autor Lars Moormann Kontakt Dezember Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft Königinstraße 107, München Bestellnummer In Zusammenhang mit der Entwicklung risikobasierter Aufsichtssysteme weltweit lässt sich verstärkt ein Trend hin zur Verwendung ökonomischer Kennzahlen in der Unternehmenssteuerung erkennen. Mit der Einführung von Solvency II werden die Unternehmen beispielsweise verpflichtet, eine ganzheitliche risikoadäquate Sicht auf das Gesamtunternehmen zu werfen. Zur Ermittlung des Solvenzkapitalbedarfs ist hierzu in Solvency II ein Standardansatz definiert, der eine große Bandbreite individueller Risikosituationen standardisiert. Ein Standardmodell kann zwar europaweit die Vergleichbarkeit zwischen Unternehmen vereinfachen, bildet aber nicht notwendigerweise das Risikoprofil eines einzelnen Unternehmens exakt und risikoadäquat ab. Um unter Solvency II die eigene Risikosituation möglichst exakt zu bewerten oder auch um die Unternehmenssteuerung nach Risikoaspekten zu optimieren, besteht unter Solvency II die Möglichkeit, zur Risikomodellierung anstatt einer vorgegebenen Struktur und Parametrisierung, wie sie im Standardmodel definiert sind, auch ein selbstentwickeltes mathematisches Risikomodell zu entwickeln. Dabei besteht die Möglichkeit, alle Risiken des Unternehmens mit einem eigenen quantitativen Modell zu bewerten, ein sogenanntes volles internes Modell, oder aber lediglich manche Risiken mit einem eigenen quantitativen Modell zu messen und andere wiederum mit der Standardformel zu quantifizieren. Dieser Ansatz wird als partielles internes Modell oder kurz als Partialmodell bezeichnet. Neben der differenzierteren Abbildung der individuellen Risikosituation bietet ein internes Modell auch die Möglichkeit, die Unternehmenssteuerung nach Risikoaspekten zu optimieren. So können beispielsweise die risikointensiven Produkttypen oder auch die wesentlichen Risikotreiber und Risikokomponenten in den einzelnen Produkten identifiziert werden. Ein individuell zu kalibrierendes Modell ermöglicht auch die Messung des Einflusses und Veränderungen einzelner Kalibrierungen und Parameter auf die Risikosituation des Unternehmens, womit die Berechnung verschiedener Szenarien vereinfacht wird. Da laut Solvency-II-Anforderungen insbesondere für das versicherungstechnische Risiko Leben keine unternehmensspezifischen Parameter (USP) verwendet werden dürfen, bildet die Implementierung eines eigenen Modells speziell für Lebensversicherungsunternehmen die einzige Möglichkeit, die unternehmenseigene Risikosituation individuell zu bewerten. So gehört beispielsweise im Schweizer Aufsichtssystem Swiss Solvency Test (SST) für Lebensversicherungsunternehmen die Verwendung von (partiellen) internen Modellen zum Normalfall. Aus dem Ergebnisbericht von EIOPA zur fünften quantitativen Auswirkungsstudie QIS5 geht hervor, dass in Europa knapp 10 Prozent aller teilnehmenden Unternehmen interne Modelle zur Berechnung des erforderlichen Solvenzkapitals (SCR) verwenden, davon sind 42 Prozent Partialmodelle. Fest steht: Mit internen Modellen lässt sich die Risikosituation individueller

2 Seite 2/6 erfassen, modellieren und bewerten. Dabei ist es möglich, das Risikokapital zu senken, wodurch ein gewisser Wettbewerbsvorteil entstehen kann, da geringere Kapitalkosten für das Unternehmen die Folge sind. Die Entscheidung für die Nutzung des Standardmodells oder für den Aufbau eines partiellen oder internen Modells wird somit von vielen Faktoren beeinflusst. Sie sollte nicht ausschließlich von aufsichtsrechtlichen Vorgaben abhängen, sondern vielmehr auch von strategischen Überlegungen im Hinblick auf die zukünftige Unternehmenssteuerung. Einführung Um seine Lebensversicherungskunden in diesem Thema adäquat unterstützen zu können, hat Munich Re einen Ansatz eines Partialmodells entwickelt, der stellenweise auf dem eigenen voll internen Modell von Munich Re basiert. Dieser Ansatz, genannt BRiSMA (Biometric Risk Stochastic Modelling Approach), ermöglicht die Modellierung des versicherungstechnischen Risikos Leben. Munich Re möchte hiermit seine Kunden in vielen Aspekten beraten, darunter unter anderem: Entscheidungsfindung: Lohnen sich die Kosten der Implementierung eines internen Modells? Wie verändert sich das Risikokapital? Beurteilung des eigenen Modells: Benchmark-Rechnung Optimierung von Risikokapital bis hin zu den Anfängen einer wertorientierten Steuerung: Welche Parameter haben den größten Einfluss aufs Risikokapital? Welchen ökonomischen Wert generiert eine Rückversicherungslösung? Wie lässt sich Rückversicherung optimieren? Daher wird der Ansatz gemeinsam mit dem Kunden im Rahmen eines Projektes diskutiert, und die Analyse findet unter Berücksichtigung möglichst vieler unternehmensindividueller Aspekte statt. Überblick Mit BRiSMA ist es möglich, verschiedene Lebensversicherungsprodukte (z. B. Todesfalldeckungen, Invaliditätsdeckungen) abzubilden. Dabei können, wie in Abbildung 1 ersichtlich, die folgenden im Standardansatz definierten Risikomodule ersetzt werden: Sterblichkeit Langlebigkeit Invalidisierung Katastrophe Die beiden übrigen Untermodule im versicherungstechnischen Risiko Leben, Kosten und Revision werden nicht berücksichtigt. Bei dem Untermodul Kosten ist unseres Erachtens eine stochastische Simulation nicht gerechtfertigt. Das Untermodul Revision reflektiert Änderungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder des Gesundheitszustandes einer versicherten Person und ist nur dann anzuwenden, wenn aus diesen Gründen die Leistungen steigen können. Berücksichtigt werden nur diejenigen Renten, bei denen im Folgejahr ein Revisionsprozess möglich ist. Aufgrund der untergeordneten Bedeutung (in QIS5 kamen 2 Prozent des Risikokapitals für das versicherungstechnische Risiko Leben aus dem Untermodul Revision) wird es momentan in BRiSMA nicht abgebildet. Für die verschiedenen Produkte werden in BRiSMA unterschiedliche Übergangswahrscheinlichkeiten stochastisch modelliert. So liegt der Schwerpunkt bei Todesfallprodukten in der Modellierung der Übergangs- Abbildung 1: Risiko-Submodule im versicherungstechnischen Risiko Leben Abbildung 2: Übergangswahrscheinlichkeiten Versicherungstechnisches Risiko Leben Katas trophe BRiSMA Todesfallprodukte BRiSMA Invalidisierung Revision S x S x r x Kosten Aktiv Aktiv Invalide i x q a x q a x q i x Inva lidität Tot Tot Lang lebigkeit Sterblichkeit

3 Seite 3/6 wahrscheinlichkeiten vom aktiven Status zum oder zum Todesfall. Bei Produkten zur Absicherung der Invalidisierung werden deutlich mehr Übergangswahrscheinlichkeiten berücksichtigt, wie Abbildung 2 aufzeigt. Im ersten Teil dieser Knowledge Series wird der Ablauf eines typischen BRiSMA-Projektes vorgestellt, während der zweite Teil den fachlichen Ansatz und die Resultate von BRiSMA vorstellt. BRiSMA das Projekt Wie in Abbildung 3 dargestellt und im Weiteren ausführlich erläutert, wird BRiSMA in bis zu fünf Schritten als Gemeinschaftsprojekt mit dem Kunden durchgeführt. 1. Biometrische Portefeuille-Analyse Während bei den versicherungstechnischen Rückstellungen in der statutorischen Rechnungslegung üblicherweise das Vorsichtsprinzip vorherrscht, befürworten sowohl IFRS als auch Solvency II einen an ökonomischen Grundsätzen ausgerichteten Bilanzansatz, wobei Unterschiede zwischen IFRS und Solvency II bestehen können. Unter Solvency II basieren die quantitativen Anforderungen für Versicherungsunternehmen auf einem marktgerechten Wert der versicherungstechnischen Rückstellungen, für den man neben einem Zuschlag für künftige Kapitalkosten (Risk Margin) den sogenannten besten Schätzwert versicherungstechnischer Lebens-Verpflichtungen (Best-Estimate-Raten) benötigt. Die unternehmensspezifischen Best- Estimate-Raten bilden die Grundlage für die Hochrechnung realistischer Zahlungsströme, die die Entwicklung u. a. der Prämien, Schadenzahlungen und somit auch des Gewinns pro Jahr der Laufzeit abbilden. Abgesehen von Solvency II finden Best-Estimate-Raten noch bei verschiedenen anderen Aufgaben eines Lebensversicherers Anwendung, z. B. Embedded Value, IFRS, Monitoring, Pricing, Reservierung und Profit Testing. Dieser erste Schritt im BRiSMA-Projekt ist besonders wichtig, denn bei der Herleitung von Best-Estimate- Raten spielen viele Faktoren eine Rolle. Wichtig sind die Verfügbarkeit und Qualität der zu untersuchenden Daten. Ist der Bestand zu klein oder die Beobachtungsdauer zu kurz, sind die Ergebnisse unter Umständen statistisch nicht repräsentativ. Aktuarielle Expertise, adäquate mathematische Verfahren (z. B. Glättungsverfahren und Vergleiche mit Referenztafeln) sowie professionelle Tools oder Auswertungssoftware sind für die Ermittlung von Best Estimates unabdingbar. Im Idealfall sind unserem Kunden die eigenen Best-Estimate-Raten bekannt und er kann die konkreten Hochrechnungen der realistischen Zahlungsströme liefern. Andernfalls können Näherungswerte verwendet werden oder auf die Unterstützung von Munich Re bei einer individuellen biometrischen Portefeuilleanalyse zurückgegriffen werden. 2. Modellierung der Zahlungsströme (Cash Flows) Grundlage jeder Modellierung bilden die Best-Estimate-Zahlungsströme. Für BRiSMA werden als Inputparameter je nach zu bewertendem Produkt verschiedene separate Zahlungsströme (Prämieneinnahmen, Schadenzahlungen etc.) benötigt. Im Projektionszeitraum ist für jedes Kalenderjahr wenigstens eine Best- Estimate-Schätzung zur Einnahme von Risikoprämien und Auszahlung von Versicherungsleistungen bis zum Run-off des Portefeuilles erforderlich. Da BRiSMA auch der Analyse der Wirkungsweise von Rückversicherungsverträgen dient, werden in diesem Projektschritt weitere Zahlungsströme, die Netto-Zahlungsströme (gebildet unter Berücksichtigung von Rückversicherung), für den gesamten Projektionszeitraum berechnet. Darunter versteht man die Brutto- Zahlungsströme (vor Rückversicherung), bereinigt um die Zahlungsströme, die zusätzlich durch den Rückversicherungsvertrag generiert werden. Die Modellierung erfolgt analog zu den Solvency-II-Anforderungen unter der Annahme des natürlichen Bestandsauslaufs. In die Projektionsrechnung fließt somit kein Neugeschäft ein. Die Best-Estimate-Zahlungsströme (brutto/netto) werden sowohl als Inputparameter für den Standardansatz als auch für das Partialmodell benötigt. Sollten diese beim Kunden nicht vorliegen, unterstützt BRiSMA bei der Berechnung. 3. Berechnung des SCR life mit dem Standardansatz Nach Eingabe der Best-Estimate- Zahlungsströme bietet BRiSMA die Möglichkeit, das Risikokapital für das versicherungstechnische Risiko Leben SCR life unter Verwendung des Standardansatzes zu ermitteln. Dabei werden die Untermodule Kosten und Revision nicht berücksichtigt. Als Schockfaktoren werden die jeweils aktuellen Parameter aus Solvency II sowie die aktuelle Korrelationsmatrix verwendet. 4. Ermittlung des ökonomischen Risikokapitals durch stochastische Simulation Dieser Projektschritt ist der wesentliche Teil von BRiSMA. Inputpara meter Abbildung 3: Teilschritte eines BRiSMA-Projektes Biometrische Portfeuille- Analyse 1. Modellierung der Zahlungsströme 2. Berechnung des SCR life mit dem Standardansatz 3. Stochastische Simulation des Risikokapitals 4. Ergebnispräsentation 5.

4 Seite 4/6 sind auch hier die im zweiten Projektschritt berechneten Best-Estimate-Zahlungsströme. Es müssen aber darüber hinaus weitere Parameter definiert und die zugrunde gelegten Verteilungen kalibriert werden. Für die einzelnen Risikokomponenten der Risikotreiber werden verschiedene mathematische Verteilungen mit entsprechenden Variationskoeffizienten definiert. Die individuelle Kalibrierung der stochastischen Risikokomponenten erfolgt in enger Absprache mit dem Kunden. Je nach Produkttyp, Projektionshorizont und modellierten Übergangswahrscheinlichkeiten sind einige Simulationen in kurzer Zeit zu berechnen. In diesem Projektschritt ist es auch möglich, Sensitivitäten einzelner Kalibrierungen bzw. Inputparameter, z. B. Veränderungen in den annahmen, zu berechnen. Die wesentlichen Unterschiede zum Standardansatz sind zum einen die Berechnung des Risikokapitals durch die Verwendung von stochastischen Simulationen, zum anderen die individuelle Kalibrierung der stochastischen Risikokomponenten. 5. Vorstellung der Ergebnisse Zum Abschluss des BRiSMA-Projektes werden alle Schritte des Projekts zusammengefasst und dokumentiert. Sie werden im Anschluss in einer gemeinsamen Präsentation mit den Einzelergebnissen von unseren Solvency-Experten dem Kunden vorgestellt. Die Ergebnisse umfassen dabei mindestens den Vergleich zwischen Standardansatz und Partialmodell, sowie das Risikokapital ohne Rückversicherung und unter Berücksichtigung von Rückversicherung. Die Art der Ergebnisse werden in einem separaten Absatz dieser Knowledge Series vorgestellt. BRiSMA der fachliche Ansatz BRiSMA ist kein implementierungsfähiges Softwaretool. Vielmehr stehen der fachliche Aspekt und die Idee der stochastischen Modellierung von biometrischen Risiken im Vordergrund. In einem BRiSMA-Projekt diskutiert Munich Re mit seinen Kunden gemeinsam die Methodik und Herangehensweise bei der Implementierung eines Partialmodells. Deshalb liegt der Schwerpunkt unserer Experten nicht auf der Entwicklung von IT-Software, sondern auf der Weiterentwicklung und Anpassung von den Funktionalitäten. BRiSMA selbst basiert auf einer Excel-Anwendung mit einer integrierten Statistiksoftware. Die konzeptuelle Logik sollte grundsätzlich ohne größeren Aufwand in eine bestehende IT-Landschaft oder Systemumgebung integrierbar sein. Dies ist ein wichtiger Aspekt, denn im Rahmen des Zertifizierungsprozesses von partiellen oder internen Modellen werden Daten, Tools, IT- Systeme usw. auf ihre Revisionssicherheit geprüft. Dabei ist es wichtig, dass die Funktions- und Arbeitsweise der verwendeten Systeme bestimmten Funktionen im Unternehmen bekannt ist. Die Funktionsweise Die Methodik in BRiSMA fundiert auf der Idee, die einzelnen Risikotreiber (z. B. Sterblichkeit) in jeweils vier verschiedene Risikokomponenten zu zerlegen und für diese dann stetige oder diskrete Verteilungen zu definieren. Folgende vier Risikokomponenten werden unterschieden: Zufallsrisiko Diese Risikokomponente beinhaltet die jährliche zufällige Schwankung um den Best-Estimate-Wert. Katastrophenrisiko Das Katastrophenrisiko berücksichtigt extreme Schwankungen z. B. aufgrund von Naturkatastrophen oder Pandemien. Basisrisiko Im Basisrisiko werden Schwankungen aufgrund von Fehlern in der Tarifierung und bei der Reservierung widergespiegelt. Diese Fehler können durch Fehlinformationen, Änderungen in der Gesetzgebung oder falsche Rechnungsgrundlagen aufgrund unzureichender oder irrtümlicher Datenbasen entstehen. Abbildung 4: Zerlegung der Risikotreiber in jeweils vier Risikokomponenten Sterblichkeit Invalidität Risikotreiber Auf Grundlage der Ergebnisse werden dann mit dem Kunden weitergehende Schritte, wie z. B. die Anpassung von Kalibrierungen oder Rückversicherungsparameteren, vereinbart. Zufallsrisiko Risikokomponenten Katastrophenrisiko Basisrisiko Trendrisiko

5 Seite 5/6 Trendrisiko Im Best Estimate werden gewisse Trendannahmen berücksichtigt. Jedoch können sich diese Trends über die lange Laufzeit von Lebensversicherungsprodukten verändern oder neue Trends entstehen. Basierend auf historischen Daten werden hier mögliche Schwankungen berücksichtigt. Der wesentlichste Teil von BRiSMA besteht in der Festlegung und Definition der Verteilungen für die vier Risikokomponenten. Dabei ist die Zielsetzung, das Partialmodell so unternehmensindividuell wie möglich zu kalibrieren. Folgenden Quellen werden hierzu herangezogen: 1. Ergebnisse und Daten der individuellen biometrischen Portefeuilleanalyse 2. Weitergehende unternehmensindividuelle Daten (z. B. Geschäfts-/ Risikobericht) sowie daraus folgende Annahmen für den Projektionshorizont 3. Markt- bzw. Bevölkerungsstatistiken 4. Parameter aus Solvenzmodellen, wie bspw. SST 5. Expertenmeinungen Schließlich lässt sich über alle Simulationen damit das benötigte Risikokapital unter Verwendung des Risikomaßes Value at Risk berechnen. Das Konfidenzintervall lässt sich variabel festlegen und ist standardmäßig analog zum Solvency-II-Standardmodell mit 99,5 Prozent festgelegt. Rückversicherung BRiSMA berücksichtigt aktuell insbesondere proportionale Rückversicherungsverträge, wie beispielsweise Quoten- und Exzedentenverträge. Als Rückversicherungsparameter können unter anderem Gewinnbeteiligungen (in Prozent des Rückversicherungsergebnisses) berücksichtigt werden. Dabei kann in Jahren mit negativem Ergebnis auch ein Verlustvortrag gebildet werden, der ohne Einschränkung vorgetragen wird. Der Verwaltungskostenvorwegabzug für die Rückversicherung kann als fester Betrag oder als Prozent der Rückversicherungsprämie vorgegeben werden. Bei der Definition der Verteilungen für die Risikokomponenten werden die Effekte durch die Rückversicherungsverträge berücksichtigt. Beispielsweise ergibt sich insbesondere durch einen Exzedentenrückversicherungvertrag eine Homogenisierung des Portefeuilles, das unter anderem in einem geringeren Variationskoeffizient für das Zufallsrisiko resultiert. Diese werden explizit mit den Kundendaten und unter Berücksichtigung der Rückversicherungsparameter berechnet. Ergebnisse Neben dem Risikokapital basierend auf dem Solvency-II-Standardansatz liefert BRiSMA insbesondere das ökonomische Risikokapital für das versicherungstechnische Risiko Leben, berechnet mittels stochastischer Simulation in einem Partialmodell. Das Risikokapital wird sowohl ohne als auch unter Berücksichtigung von Rückversicherung ausgewiesen. Wie am Beispiel in Abbildung 5 ersichtlich wird, sinkt das Risikokapital bei stochastischer Modellierung um etwa 16 Prozent im Gegensatz zum Solvency-II-Standardmodell unter QIS5. Betrachtet man das Risikokapital unter Berücksichtigung der Rückversicherung, ist zu erkennen, dass das Partialmodell die Wirkung von Rückversicherung genauer abbildet, die Risikokapitalersparnis ist mit 27 Prozent höher als im Standardmodell mit 22 Prozent. Der risikoreduzierende Effekt durch Rückversicherung (graue Kurve in Abbildung 6) spiegelt sich in einer deutlich geringeren Streuung wider, was der Verlauf der Ergebnisvertei- Die jeweiligen Einzelergebnisse aller vier Risikokomponenten werden ab - schließend zu einer stochastischen Variablen aggregiert, die die Best-Estimate-Zahlungsströme in jedem Jahr des Projektionszeitraumes pro Simulation verändern (Anstieg oder Rückgang). Abbildung 5: Risikokapital, berechnet unter Verwendung des Solvency-II- Standardmodells QIS5 sowie mittels stochastischer Simulierung jeweils mit und ohne Rückversicherung m 35 Aus den verschiedenen Zahlungsströmen wird somit das simulierte Ergebnis pro Jahr berechnet und anschließend diskontiert. Aus dem Barwert der simulierten Ergebnisse wird im Anschluss an jede Simulation die Abweichung zum Barwert der Best-Estimate-Ergebnisse berechnet. Diese Abweichung ist als Schwankung des Net Asset Values aufzufassen. Dadurch wird die Höhe des Risikokapitals bestimmt. Es ergeben sich weitere statistische Kenngrößen, wie z. B. Erwartungswert, Standardabweichung und Quantil r ~ 16 % gross BRiSMA r ~ 27 % net gross QIS5 r ~ 22 % net

6 Seite 6/6 lung eines Portefeuilles mit und ohne Rückversicherung aufzeigt. Somit erhält der Kunde eine rasche Transparenz über die risikokapitalentlastende Wirkung durch Rückversicherung, die sowohl quantifiziert als auch in Form einer empirischen Dichtefunktion dargestellt werden kann. Als weiteres Ergebnis liefert BRiSMA die Kapitalkosten für das berechnete Risikokapital. Hierzu ist in BRiSMA ein Kapitalkostenansatz integriert, der dem Cost-of-capital-Ansatz des Standardansatzes ähnelt. Speziell für Lebensversicherer, die nach Embedded Value ihr Geschäft steuern, ist es von großem Interesse, den Einfluss der Rückversicherung auf den Embedded Value zu kennen oder transparent zu machen. BRiSMA ermöglicht die Betrachtung der Kapitalkosten und eine Analyse individueller Auswirkungen auf den Embedded Value. Es lassen sich dadurch die durch Rückversicherung eingesparten Kapitalkosten ins Verhältnis zu den Rückversicherungskosten setzen. Somit lässt sich die quantitative Wirkung von Rückversicherung auf einer breiteren Basis betrachten und ein möglicher Mehrwert (eingesparte Kapitalkosten Rückversicherungskosten) für den Kunden berechnen. Mit diesem Ansatz lassen sich Rückversicherungverträge optimieren. So zeigt Abbildung 7 diesen Mehrwert im Verhältnis zum definierten Selbstbehalt des Kunden für ein beispielhaftes Portefeuille. Darüber hinaus lassen sich mit BRiSMA weitere, vielseitige Sensitivitätsanalysen durchführen. Hierbei helfen die Flexibilität und die vielseitigen Ergebnis- und Auswertungsmöglichkeiten, die BRiSMA bietet. Fazit Nach mehreren erfolgreich durchgeführten Gemeinschaftsprojekten mit europäischen Versicherungsgesellschaften lautet das gemeinsame Fazit: BRiSMA lässt sich für verschiedene Zielsetzungen einsetzen, unter anderem: Mögliche Risikokapital- und Kapitalkostenersparnis bei Verwendung eines Partialmodells im Vergleich zum Standardansatz Benchmark-Berechnung zum unternehmenseigenen Partialmodell Identifizierung der Haupttreiber beim Risikokapital Sensitivitätsanalysen einzelner Risikotreiber sowie Stresstests Optimierung der Rückversicherungsverträge Als weiteres Fazit hat sich gezeigt: Das im Partialmodel mit BRiSMA er - mittelte ökonomische Risikokapital für das versicherungstechnische Risiko Leben ist i. A. geringer als unter Anwendung des Standardansatzes. Somit ist die Implementierung eines partiellen oder voll internen Modells nicht nur aus risikoadäquaten oder steuerungsoptimierten Aspekten sinnvoll, sondern kann sich auch finanziell lohnen. Abbildung 6: Verlauf einer Ergebnisverteilung eines Portefeuilles mit und ohne Rückversicherung mit Rückversicherung Abbildung 7: Funktion des Mehrwerts in Abhängigkeit vom Selbstbehalt Mehrwert ohne Rückversicherung Not if, but how Selbstbehalt

INTERNE MODELLE IN DER LEBENSVERSICHERUNG. 3. MaRisk-TAGUNG DER BDO

INTERNE MODELLE IN DER LEBENSVERSICHERUNG. 3. MaRisk-TAGUNG DER BDO INTERNE MODELLE IN DER LEBENSVERSICHERUNG 3. MaRisk-TAGUNG DER BDO Dr. Frank Schiller 20.05.2010 Agenda Risikomodelle und Unternehmenssteuerung Biometrische Analysen: Traditioneller Ansatz Biometrische

Mehr

Solvency II und Katastrophenrisiken:

Solvency II und Katastrophenrisiken: Solvency II und Katastrophenrisiken: Bewertungsansätze für Schaden-Unfall- Versicherer Länderspezifika versus Standardformel? Autoren Dr. Kathleen Ehrlich Dr. Norbert Kuschel Kontakt solvency-solutions@munichre.com

Mehr

Interne Risiko-Modelle kalibrieren mit Generalisierten Linearen Modellen. Dr. Frank Schiller 5. Mai 2009

Interne Risiko-Modelle kalibrieren mit Generalisierten Linearen Modellen. Dr. Frank Schiller 5. Mai 2009 Interne Risiko-Modelle kalibrieren mit Generalisierten Linearen Modellen Dr. Frank Schiller 5. Mai 2009 Agenda Risikomodell und Unternehmenssteuerung 3 Biometrische Analysen: Traditioneller Ansatz 11 Biometrische

Mehr

Die Anwendung von Generalisierten Linearen Modellen in der Lebensversicherung

Die Anwendung von Generalisierten Linearen Modellen in der Lebensversicherung Die Anwendung von Generalisierten Linearen Modellen in der Lebensversicherung Versicherungsmathematisches Kolloquium der LMU München Dr. Frank Schiller 13. Juli 2009 Pricing und Valuation in der Lebensversicherung

Mehr

Solvency II zunächst auf die europaweit. zurückgreifen werden. Die. Umsetzung von Solvency II

Solvency II zunächst auf die europaweit. zurückgreifen werden. Die. Umsetzung von Solvency II Risikokapitalbewertung mit unternehmensspezifischen Parametern unter Solvency II Gibt es Alternativen zum internen Modell? Autoren Dr. Kathleen Ehrlich Dr. Manijeh Schwindt Dr. Norbert Kuschel Kontakt

Mehr

Wirkung von Rückversicherung auf das Risikokapital Ein Praxisbeispiel

Wirkung von Rückversicherung auf das Risikokapital Ein Praxisbeispiel Wirkung von Rückversicherung auf das Risikokapital Ein Praxisbeispiel Ihre Ansprechpartner Dr. Norbert Kuschel Tel.: +49 (89) 38 91-43 49 E-Mail: nkuschel@munichre.com Dr. Ali Majidi Tel.: +49 (89) 38

Mehr

Rückversicherung in der ökonomischen Bilanz

Rückversicherung in der ökonomischen Bilanz Solvency Consulting Knowledge Series Autoren Dr. Manijeh Mc Hugh Lars Moormann Kontakt solvency-solutions@munichre.com Januar 2014 Hintergrund In den letzten Jahren ist weltweit eine Neugestaltung regulatorischer

Mehr

Risikoaggregation und allokation

Risikoaggregation und allokation 2. Weiterbildungstag der DGVFM Risikoaggregation und allokation Einführung in das Thema Prof. Dr. Claudia Cottin, FH Bielefeld Dr. Stefan Nörtemann, msg life Hannover, 21. Mai 2015 2. Weiterbildungstag

Mehr

Wirkung von rück versicherung auf das Risikokapital

Wirkung von rück versicherung auf das Risikokapital Wirkung von rück versicherung auf das Ein praktisches Beispiel unter QIS5 Autoren Dr. Norbert Kuschel Ekaterina Mamykina Radek Pavlis Kontakt solvency-solutions@munichre.com Die Knowledge Series finden

Mehr

Solvency II: Ziele, Knackpunkte, Lösungen

Solvency II: Ziele, Knackpunkte, Lösungen Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.v. Solvency II: Ziele, Knackpunkte, Lösungen Pierre Joos, Chief Risk Officer der Allianz Deutschland AG GDV-Pressekolloquium am 30. März 2011 Gesamtverband

Mehr

4. Asset Liability Management

4. Asset Liability Management 4. Asset Liability Management Asset Liability Management (ALM) = Abstimmung der Verbindlichkeiten der Passivseite und der Kapitalanlagen der Aktivseite Asset Liability asset Vermögen(swert) / (Aktivposten

Mehr

SOLUTION Q_RISKMANAGER 2.0. Das Risikomanagementsystem für den Mittelstand

SOLUTION Q_RISKMANAGER 2.0. Das Risikomanagementsystem für den Mittelstand SOLUTION Q_RISKMANAGER 2.0 Das Risikomanagementsystem für den Mittelstand Q4/2012 Q_Riskmanager als webbasierte Lösung des Risikomanagements unter Solvency II Solvency II stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen

Mehr

KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG. 21. Mai 2015 Thomas Gleixner

KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG. 21. Mai 2015 Thomas Gleixner KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG 21. Mai 2015 Thomas Gleixner Agenda 1. Was ist Kapitalapproximation (und wen sollte das interessieren)? 2. Etablierte Methoden 3. Erfahrungen

Mehr

Risikokapital Definition und Allokation

Risikokapital Definition und Allokation Risikokapital Definition und Allokation Rolf Stölting Köln Münchener Rück Munich Re Group Einige ragen intern und unserer Kunden Wie viel Kapital benötigen wir für unser Geschäft? Welche unserer Teilportefeuilles

Mehr

1 Einleitung. GE Frankona Re. 1.1 Die VIP Software

1 Einleitung. GE Frankona Re. 1.1 Die VIP Software 1 Einleitung Die Anforderungen an die Unternehmensplanung haben sich für die Lebensversicherungswirtschaft in den letzten Jahren grundlegend gewandelt. Beispiele hierfür sind die Verschärfung der Risikoberichterstattung

Mehr

Bewertung der Optionen und Garantien von Lebensversicherungspolicen

Bewertung der Optionen und Garantien von Lebensversicherungspolicen Bewertung der Optionen und Garantien von Lebensversicherungspolicen Optionen und Garantien spielen auf dem deutschen Lebensversicherungsmarkt eine große Rolle. Sie steigern die Attraktivität der Policen

Mehr

QIS 6 Non-life. Dr. Florian Gach, FMA 4. Juni 2014

QIS 6 Non-life. Dr. Florian Gach, FMA 4. Juni 2014 QIS 6 Non-life Dr. Florian Gach, FMA 4. Juni 2014 Überblick Berechnung von BE, RM, SCR, MCR; Low-yield-Szenarien (Japanszenario und adverses Szenario): für Non-life nicht relevant; keine Verwendung unternehmensspezifischer

Mehr

Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer

Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer 1 Einleitung Im Rahmen des SST wird teilweise vereinfachend angenommen, dass der Zusammenhang zwischen der Veränderung des risikotragenden

Mehr

ORSA. Mag. Sibylle Scaria Grazer Wechselseitige Versicherung AG

ORSA. Mag. Sibylle Scaria Grazer Wechselseitige Versicherung AG ORSA Mag. Sibylle Scaria Grazer Wechselseitige Versicherung AG ORSA The heart of Solvency II (EIOPA) xxx Folie 2 ORSA rechtliche Anforderungen Teil des System of Governance Geregelt in Artikel 45 der Rahmenrichtlinie

Mehr

Vererbung in der Lebensversicherung wie das Kollektiv das Risiko reduziert

Vererbung in der Lebensversicherung wie das Kollektiv das Risiko reduziert Vererbung in der Lebensversicherung wie das Kollektiv das Risiko reduziert Analyse der Going Concern Reserve unter Solvency II WiMa-Kongress 2014, Universität Ulm Tobias Burkhart www.ifa-ulm.de Agenda

Mehr

SCOR inform - April 2012. Lebens(rück)versicherung unter Solvency II

SCOR inform - April 2012. Lebens(rück)versicherung unter Solvency II SCOR inform - April 2012 Lebens(rück)versicherung unter Solvency II Lebens(rück)versicherung unter Solvency II Autor Thorsten Keil SCOR Global Life Köln Redaktion Bérangère Mainguy Tel: +33 (0)1 58 44

Mehr

Solvency II Fünfte Quantitative Auswirkungsstudie (QIS5)

Solvency II Fünfte Quantitative Auswirkungsstudie (QIS5) Einleitung Solvency II Fünfte Quantitative Auswirkungsstudie (QIS5) Anleitung zur Behandlung der deutschen Unfallversicherung mit garantierter Beitragsrückerstattung in der QIS5-Solvenzbilanz Die UBR (Unfallversicherung

Mehr

Betreff: Bester Schätzwert für die Prämienrückstellung. Sehr geehrte Damen und Herren!

Betreff: Bester Schätzwert für die Prämienrückstellung. Sehr geehrte Damen und Herren! BEREICH Versicherungsaufsicht und Pensionskassenaufsicht GZ FMA-VU000.680/0001-VPM/2014 (bitte immer anführen!) SACHBEARBEITER/IN Mag. Dr. Klaus Gansberger TELEFON (+43-1) 249 59-2303 TELEFAX (+43-1) 249

Mehr

35 Jahre (aktuarielle) Modellierung und kein bisschen weiser? Ein Beispiel aus der Krankenversicherung

35 Jahre (aktuarielle) Modellierung und kein bisschen weiser? Ein Beispiel aus der Krankenversicherung Modell und Wirklichkeit FaRis & DAV Symposium, Köln, 06. Dezember 2013 35 Jahre (aktuarielle) Modellierung und kein bisschen weiser? Ein Beispiel aus der Krankenversicherung Vorstand Deutsche Aktuarvereinigung

Mehr

Katastrophenrisiko für die Nichtlebensversicherung in der deutschen Teiluntersuchung der QIS 2

Katastrophenrisiko für die Nichtlebensversicherung in der deutschen Teiluntersuchung der QIS 2 Zweite Untersuchung zu den quantitativen Auswirkungen von Solvabilität II (Quantitative Impact Study QIS ) Katastrophenrisiko für die Nichtlebensversicherung in der deutschen Teiluntersuchung der QIS Hintergrund

Mehr

Solvency II Herausforderung für Versicherungen

Solvency II Herausforderung für Versicherungen Solvency II Herausforderung für Versicherungen Solvency II was ist das? Harmonisierte prudentielle Aufsicht über unternehmen level playing field Konsolidierung von 14 bestehenden Richtlinien Mehr als nur

Mehr

Vierter Test des Standardansatzes für Solvency II

Vierter Test des Standardansatzes für Solvency II Solvency Consulting Knowledge Series Ihre Ansprechpartner Kathleen Ehrlich Tel.: +49 (89) 38 91-27 77 E-Mail: kehrlich@munichre.com Dr. Rolf Stölting Tel.: +49 (89) 38 91-52 28 E-Mail: rstoelting@munichre.com

Mehr

Wenn Versicherte immer länger leben

Wenn Versicherte immer länger leben Erschienen in: Versicherungswirtschaft, Ausgabe 10/2013, S. 46-50 Wenn Versicherte immer länger leben Das Langlebigkeitsrisiko in den Büchern der Versicherer steigt eine Analyse mit einem typischen Rentnerbestand

Mehr

DIE ANWENDUNG VON GLM IN DER LEBENSVERSICHERUNG. Graduiertenkolleg Universität Ulm

DIE ANWENDUNG VON GLM IN DER LEBENSVERSICHERUNG. Graduiertenkolleg Universität Ulm DIE ANWENDUNG VON GLM IN DER LEBENSVERSICHERUNG Graduiertenkolleg Universität Ulm Dr. Frank Schiller 30.10.2009 PRICING UND VALUATION IN DER LEBENSVERSICHERUNG Produkte in der deutschen Lebensversicherung

Mehr

Geschäftsmodelle in der Rückversicherung Positionierung der Münchener Rück

Geschäftsmodelle in der Rückversicherung Positionierung der Münchener Rück Geschäftsmodelle in der Rückversicherung Positionierung der Münchener Rück Torsten Jeworrek 6. September 2009 Monte Carlo Trends in der Rückversicherung Kurzfristige Trends Kapazitätsrückgang und damit

Mehr

Solvency II. Komplexität bewältigen

Solvency II. Komplexität bewältigen Solvency II Komplexität bewältigen Der Service Solvency II schafft die Voraussetzung für wertorientiertes Risikomanagement. Die regulatorischen Anforderungen im Bereich Risikomanagement provozieren einen

Mehr

SST und Solvency II, zwei Modelle und wie steuern wir unser Geschäft?! Dr. Frank Schiller CRO Swiss Life Deutschland

SST und Solvency II, zwei Modelle und wie steuern wir unser Geschäft?! Dr. Frank Schiller CRO Swiss Life Deutschland SST und Solvency II, zwei Modelle und wie steuern wir unser Geschäft?! Dr. Frank Schiller CRO Swiss Life Deutschland Disclaimer Aussagen beruhen auf persönlichen Erfahrungen und nehmen keinen Bezug auf

Mehr

Milliman Lebensversicherung Finanzdienstleistungen

Milliman Lebensversicherung Finanzdienstleistungen ist mit über 2400 Anstellten und 52 Büros eines der größten internationalen Unternehmen, das sich auf aktuarielle und strategische Beratung in der Versicherungs- und Finanzbranche spezialisiert hat. Das

Mehr

Neues von Solvency II: QIS 2, Cost of Capital und k-faktor

Neues von Solvency II: QIS 2, Cost of Capital und k-faktor Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.v. Neues von Solvency II: QIS 2, Cost of Capital und k-faktor Dr. Holger Bartel qx-club Berlin, 03.07.2006 Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft

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

QIS 3 für Lebensversicherer

QIS 3 für Lebensversicherer QIS 3 für Lebensversicherer Ausblick auf QIS 3 14.03.2007 Seite 1 QIS 3 für Lebensversicherer Übersicht Zeitplan und Zielsetzung Aufgabenstellung Einzelaufgaben - vt. Rückstellungen - SCR (Einzelunternehmen)

Mehr

Optimierung & Automatisierung des Financial Reportings eines Lebensversicherungsunternehmens

Optimierung & Automatisierung des Financial Reportings eines Lebensversicherungsunternehmens Optimierung & Automatisierung des Financial Reportings eines Lebensversicherungsunternehmens Dr. Stefan Nörtemann Rehburg-Loccum, 27. September 2013 Stuttgart Amsterdam Basel Bratislava Cologne Den Bosch

Mehr

Solvency II für kleinere Unternehmen:

Solvency II für kleinere Unternehmen: Solvency II für kleinere Unternehmen: Das Proportionalitätsprinzip in der Praxis 7. Solvency II Leben-Forum der Deutschen Rückversicherung AG 23. Juni 2010 Doris Wengler Aktuariat Uelzener Versicherungen

Mehr

Die Lebensversicherung im Niedrigzinsumfeld

Die Lebensversicherung im Niedrigzinsumfeld Prof. Dr. Helmut Gründl Die Lebensversicherung im Niedrigzinsumfeld Steria Mummert ISS SOLVARA-Anwendertreffen Berlin, 20.05.2014 Agenda 1. Einführung 2. Forschungsansatz 3. Ergebnisse 4. ORSA / OSN 5.

Mehr

_Factsheet. MaRisk VA stellen das Risikomanagement von Versicherern auf den Prüfstand. Machen Sie Ihr Risikomanagement fit für Solvency II

_Factsheet. MaRisk VA stellen das Risikomanagement von Versicherern auf den Prüfstand. Machen Sie Ihr Risikomanagement fit für Solvency II _Factsheet MaRisk VA stellen das Risikomanagement von Versicherern auf den Prüfstand Machen Sie Ihr Risikomanagement fit für Solvency II Severn Consultancy GmbH, Phoenix Haus, Berner Str. 119, 60437 Frankfurt

Mehr

Solvency II Komplexität bewältigen

Solvency II Komplexität bewältigen Solvency II Komplexität bewältigen Der Service Solvency II schafft die Voraussetzung für wertorientiertes Risikomanagement Motivation Die regulatorischen Anforderungen im Bereich Risikomanagement provozieren

Mehr

Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance

Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance Zusammenfassung der Masterarbeit an der Universität Ulm Martin Fuchs Alternative (zu) Garantien in der Lebensversicherung, so lautet das Jahresmotto

Mehr

Solvency II und Optionen in den Lebensversicherungsverträgen. Dr. techn. Dipl.-Ing. Alexander Uljanov

Solvency II und Optionen in den Lebensversicherungsverträgen. Dr. techn. Dipl.-Ing. Alexander Uljanov Solvency II und Optionen in den Lebensversicherungsverträgen Dr. techn. Dipl.-Ing. Alexander Uljanov Dr. Alexander Uljanov Pfeilgasse 20 1080 Wien Tel: +43 (0)660 346 1993 Email: alexander.uljanov@chello.at

Mehr

Die Unternehmenssteuerung gemäß Solvency II. Kurt Svoboda CRO UNIQA Versicherungen AG

Die Unternehmenssteuerung gemäß Solvency II. Kurt Svoboda CRO UNIQA Versicherungen AG ie Unternehmenssteuerung gemäß Solvency II Kurt Svoboda CRO UNIQA Versicherungen AG 3 zentrale unkte, die Solvency II mit sich bringen wird 1. Solvency II wird einen Wechsel von einer traditionellen Steuerung

Mehr

Garantien in der Lebensversicherung

Garantien in der Lebensversicherung Garantien in der Lebensversicherung Dr. Johannes Lörper / Dr. Markus Faulhaber Werkstattgespräch, 29. April 2009, Berlin Agenda Ökonomische Rahmenbedingungen Garantien in der klassischen Lebensversicherung

Mehr

Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung

Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung Studieninhalte (DS = Doppelstunde á 90 Minuten) Grundlagen der Bankensteuerung Finanzmathematische Grundlagen 12 DS Dynamische Verfahren der Investitionsrechnung

Mehr

Ergebnisse der fünften quantitativen Auswirkungsstudie zu Solvency II für Liechtenstein

Ergebnisse der fünften quantitativen Auswirkungsstudie zu Solvency II für Liechtenstein Ergebnisse der fünften quantitativen Auswirkungsstudie zu Solvency II für Liechtenstein 1. Einführung Die fünfte quantitative Auswirkungsstudie zu Solvency II (QIS5) wurde von der Europäischen Kommission

Mehr

Zur Diskontierung der Versicherungsverpflichtungen im SST

Zur Diskontierung der Versicherungsverpflichtungen im SST Association Suisse de s Actuaire s Schweizerische Aktuarvereinigung Swiss Association of Actuaries Zürich, den 21. April 2011 Autoren: Philipp Keller, Alois Gisler, Mario V. Wüthrich Zur Diskontierung

Mehr

Auswirkungen von Solvency II auf die Versicherungspraxis

Auswirkungen von Solvency II auf die Versicherungspraxis Auswirkungen von Solvency II auf die Versicherungspraxis Dr. Armin Zitzmann Vorstandsvorsitzender der NÜRNBERGER Versicherungsgruppe Forum V Versicherungsmathematisches Kolloquium 11.02.2014 Dr. Armin

Mehr

EIOPA Stress Test 2014, QIS 6 Übersicht, Szenarien und Templates

EIOPA Stress Test 2014, QIS 6 Übersicht, Szenarien und Templates EIOPA Stress Test 2014, QIS 6 Übersicht, Szenarien und Templates Paul Sengmüller IV/1 Finanzmarktaufsicht Wien, Juni 2014 EIOPA Stress Test 2014 Stand der Dinge Gemeinsame Arbeit von EIOPA (FSC, Finreq)

Mehr

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz 9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Wenn wir die Standardabweichung σ nicht kennen,

Mehr

Kapitalversicherungen

Kapitalversicherungen Kapitalversicherungen Sanela Omerovic Proseminar Versicherungsmathematik TU Graz 11. Dezember 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1 2 Einfache Versicherungsformen 3 2.1 Todesfallversicherungen (Life Insurance)....................

Mehr

Leitlinien zur Bewertung von versicherungstechnischen Rückstellungen

Leitlinien zur Bewertung von versicherungstechnischen Rückstellungen EIOPA-BoS-14/166 DE Leitlinien zur Bewertung von versicherungstechnischen Rückstellungen EIOPA Westhafen Tower, Westhafenplatz 1-60327 Frankfurt Germany - Tel. + 49 69-951119-20; Fax. + 49 69-951119-19;

Mehr

BEWERTUNGSANSÄTZE UNTER QIS5

BEWERTUNGSANSÄTZE UNTER QIS5 . BEWERTUNGSANSÄTZE UNTER QIS5 105.135 Seminar aus Finanz- und Versicherungsmathematik 19. Oktober 2011 Christina Stranz e0371222 Inhaltsverzeichnis Vorwort 1 Einführung in Solvency II 4 1.1 Das Drei-Säulen-Modell.....................

Mehr

Das Berufsbild des Aktuars

Das Berufsbild des Aktuars Das Berufsbild des Aktuars Vortrag an der Universität Frankfurt Fachbereich Mathematik 2. Februar 2007 Dr. Berthold Ströter Themen Versicherungswirtschaft -- einige Kenngrößen Die Aufgaben des Mathematikers

Mehr

Prophet von der Bastelstube zur professionellen Software-Entwicklung

Prophet von der Bastelstube zur professionellen Software-Entwicklung Prophet von der Bastelstube zur professionellen Software-Entwicklung Von Dimitri Kaplan consulo GmbH Einleitung Softwareentwicklung außerhalb der IT klingt wie ein Widerspruch. Bei Versicherungsunternehmen

Mehr

Steuerung der Vorsorgeeinrichtung mit dem RisikoMeter die Wirkung von Massnahmen sichtbar machen

Steuerung der Vorsorgeeinrichtung mit dem RisikoMeter die Wirkung von Massnahmen sichtbar machen Steuerung der Vorsorgeeinrichtung mit dem RisikoMeter die Wirkung von Massnahmen sichtbar machen 1 / Beratungsgesellschaft für die zweite Säule AG J:\A1021_Risikometer\Präsentationen\Präsi ab 2015 Anforderungen

Mehr

DER SWISS SOLVENCY TEST: EIN VORBILD FÜR SOLVENCY II?

DER SWISS SOLVENCY TEST: EIN VORBILD FÜR SOLVENCY II? DER SWISS SOLVENCY TEST: EIN VORBILD FÜR SOLVENCY II? MARTIN ELING WORKING PAPERS ON RISK MANAGEMENT AND INSURANCE NO. 38 EDITED BY HATO SCHMEISER CHAIR FOR RISK MANAGEMENT AND INSURANCE MARCH 2007 DER

Mehr

Nichtlebenversicherungsmathematik Aus welchen Teilen besteht eine Prämie Zufallsrisiko, Parameterrisiko, Risikokapital Risikomasse (VaR, ES) Definition von Kohärenz Zusammengesetze Poisson: S(i) CP, was

Mehr

Vorschlag der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) zur Einführung neuer Sterbetafeln für private Lebensversicherungen mit Todesfallcharakter

Vorschlag der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) zur Einführung neuer Sterbetafeln für private Lebensversicherungen mit Todesfallcharakter H I N T E R G R U N D Köln, 23. Juni 2008 Vorschlag der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) zur Einführung neuer Sterbetafeln für private Lebensversicherungen mit Todesfallcharakter 1. Motivation für die

Mehr

Asset-Liability-Management

Asset-Liability-Management Asset-Liability-Management Was ist Asset-Liability-Management? Der Begriff Asset-Liability-Management (ALM) steht für eine Vielzahl von Techniken und Ansätzen zur Koordination von Entscheidungen bezüglich

Mehr

Unternehmenssteuerung in der Lebensversicherung

Unternehmenssteuerung in der Lebensversicherung Dieser Artikel ist erschienen in: Versicherungswirtschaft, Heft 11, 01.06.2006, S. 867ff. Unternehmenssteuerung in der Lebensversicherung Wertorientierte Ansätze auch für Lebensversicherungsunternehmen

Mehr

Interne Modelle in der Lebensversicherung Individualität als Norm!? Berlin, 07. Dezember 2009

Interne Modelle in der Lebensversicherung Individualität als Norm!? Berlin, 07. Dezember 2009 Interne Modelle in der Lebensversicherung Individualität als Norm!? Berlin, 07. Dezember 2009 Agenda Einleitung Modellkomponenten Replicating Portfolio Gesamtkunstwerk Zertifizierung 2 Solvency II Säule

Mehr

BBTNoah as a Service. 03.04.2012, BBT Software AG

BBTNoah as a Service. 03.04.2012, BBT Software AG Den Krankenversicherern eine kostengünstige und strukturierte Möglichkeit in die Hand zu geben, mit einem erprobten Softwaresystem die Prämienrunde 2013 zu unterstützen. BBT übernimmt dabei die Vorbereitung

Mehr

ENTWICKLUNG DER BU RECHNUNGSGRUNDLAGEN MARKTENTWICKLUNG UND DAV ARBEITSGRUPPE

ENTWICKLUNG DER BU RECHNUNGSGRUNDLAGEN MARKTENTWICKLUNG UND DAV ARBEITSGRUPPE ENTWICKLUNG DER BU RECHNUNGSGRUNDLAGEN MARKTENTWICKLUNG UND DAV ARBEITSGRUPPE 22. November 2010 Dr. Frank Schiller, Leiter CoC Direct Insurance Agenda 1. Aktuelles Marktgeschehen Neue Zielgruppen und Vertriebswege

Mehr

Steigende Dividende nach gutem Ergebnis Eckzahlen für das Geschäftsjahr 2014

Steigende Dividende nach gutem Ergebnis Eckzahlen für das Geschäftsjahr 2014 Steigende Dividende nach gutem Ergebnis 5. Februar 2015 Jörg Schneider 1 Munich Re (Gruppe) Wesentliche Kennzahlen Q4 2014 Gutes Ergebnis für 2014: 3,2 Mrd. Dividende steigt auf 7,75 je Aktie Munich Re

Mehr

Wertorientiertes Risikomanagement - Ein Praxisbericht aus der deutschen Lebensversicherung -

Wertorientiertes Risikomanagement - Ein Praxisbericht aus der deutschen Lebensversicherung - Wertorientiertes - Ein Praxisbericht aus der deutschen Lebensversicherung - Dr. Guido Bader Vortrag im Rahmen der Vorlesung Wert- und risikoorientierte Steuerung von Versicherungsunternehmen der Universität

Mehr

Pension Liability Management. Ein Konzept für die Liquiditätsplanung in der betrieblichen Altersversorgung. BAV Ludwig

Pension Liability Management. Ein Konzept für die Liquiditätsplanung in der betrieblichen Altersversorgung. BAV Ludwig Ein Konzept für die Liquiditätsplanung in der betrieblichen Altersversorgung Gesellschaft für betriebliche Altersversorgung university-logo Problematik Ziele interne Finanzierung Vorteile der internen

Mehr

OLVENCY II. Standard Reporting für Versicherungsunternehmen SOLVENCY II. ConVista Consulting 2012 1

OLVENCY II. Standard Reporting für Versicherungsunternehmen SOLVENCY II. ConVista Consulting 2012 1 SOLVENCY II Standard Reporting für Versicherungsunternehmen OLVENCY II ConVista Consulting 2012 1 SOLVENCY II Standard Reporting für versicherungsunternehmen Inhalt 1. EINLEITUNG 2. HERAUSFORDERUNGEN FÜR

Mehr

»Aktuarielle Methoden in der Lebens- und Kompositversicherung«

»Aktuarielle Methoden in der Lebens- und Kompositversicherung« SEMINAR»Aktuarielle Methoden in der Lebens- und Kompositversicherung«www.versicherungsforen.net/aktuariat/seminare » Die Mehrheit bringt der Mathematik Gefühle entgegen, wie sie nach Aristoteles durch

Mehr

Kurzübersicht zum Vorschlag für Herrn Max Mustermann

Kurzübersicht zum Vorschlag für Herrn Max Mustermann Kurzübersicht zum Vorschlag für Herrn Max Mustermann Auf den nachfolgenden Seiten finden Sie sämtliche Daten und Informationen zu der von Ihnen gewünschten Versorgung. Alle dabei verwendeten Begriffe,

Mehr

Rundschreiben 2008/43 Rückstellungen Lebensversicherung. Versicherungstechnische Rückstellungen in der Lebensversicherung

Rundschreiben 2008/43 Rückstellungen Lebensversicherung. Versicherungstechnische Rückstellungen in der Lebensversicherung Banken Finanzgruppen und -kongl. Andere Intermediäre Versicherer Vers.-Gruppen und -Kongl. Vermittler Börsen und Teilnehmer Effektenhändler Fondsleitungen SICAV KG für KKA SICAF Depotbanken Vermögensverwalter

Mehr

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II:

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Seite 1 von 23 Name: Matrikelnummer: Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement und Theory of Banking Hinweise: o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf die Klausur

Mehr

Überprüfung der Zielgrösse der Wertschwankungsreserve

Überprüfung der Zielgrösse der Wertschwankungsreserve Aon Hewitt Investment Consulting Urheberrechtlich geschützt und vertraulich Überprüfung der Zielgrösse der Wertschwankungsreserve Pensionskasse XY, Januar 2015 Risk. Reinsurance. Human Resources. Inhaltsverzeichnis

Mehr

Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz. 31. Mai 2007 Dimitri Senik

Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz. 31. Mai 2007 Dimitri Senik Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz Dimitri Senik Agenda Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Risikomessung gemäss KKV-EBK Risikomanagement

Mehr

Irrfahrten. Und ihre Bedeutung in der Finanzmathematik

Irrfahrten. Und ihre Bedeutung in der Finanzmathematik Irrfahrten Und ihre Bedeutung in der Finanzmathematik Alexander Hahn, 04.11.2008 Überblick Ziele der Finanzmathematik Grundsätzliches zu Finanzmarkt, Aktien, Optionen Problemstellung in der Praxis Der

Mehr

CSR und Risikomanagement

CSR und Risikomanagement CSR und Risikomanagement Bedeutung der Risiken aus ökologischen und sozialen Sachverhalten im Rahmen der Prüfung des Risikoberichts und des Risikomanagements XX. April 2010 Risk Management Solutions Agenda

Mehr

Jahresmedienkonferenz

Jahresmedienkonferenz Bundesamt für Privatversicherungen BPV Jahresmedienkonferenz Bundesamt für Privatversicherungen BPV Zürich, 17. April 2008 Inhalt TEIL 1: Globales Marktumfeld und Schweizerische Versicherungsunternehmen

Mehr

Leitlinien zum Untermodul Krankenversicherungskatastrophenrisiko

Leitlinien zum Untermodul Krankenversicherungskatastrophenrisiko EIOPA-BoS-14/176 DE Leitlinien zum Untermodul Krankenversicherungskatastrophenrisiko EIOPA Westhafen Tower, Westhafenplatz 1-60327 Frankfurt Germany - Tel. + 49 69-951119-20; Fax. + 49 69-951119-19; email:

Mehr

Merkblatt für die Versicherungen

Merkblatt für die Versicherungen Merkblatt für die Versicherungen Im Abschluss des Versicherungsplanspiels sollen die Versicherungen eine Bilanz nach QIS 4 für die Solvency II Prüfung aufbauen. Im Folgenden werden kurz grundlegende Informationen

Mehr

Riskikomanagement. No risk, no fun? No risk, no project! PROJEKTMANAGEMENT I - 18. Risikomanagement

Riskikomanagement. No risk, no fun? No risk, no project! PROJEKTMANAGEMENT I - 18. Risikomanagement Riskikomanagement No risk, no fun? No risk, no project! Risikomanagement 1 Ein paar Fragen zum Start Was sind Risiken? Wie gehen Sie mit Risiken um? Welche Bedeutung hat das Risiko in einem Projekt? Risikomanagement

Mehr

Der Twin-Peaks-Ansatz der britischen Finanzaufsicht

Der Twin-Peaks-Ansatz der britischen Finanzaufsicht Der Twin-Peaks-Ansatz der britischen Finanzaufsicht Matthias Bonikowski Watson Wyatt Köln, den 03. Mai 2005 W W W. W A T S O N W Y A T T. C O M Inhalt Vorbemerkungen und Hintergrund Beschreibung des Twin-Peaks-Ansatzes

Mehr

Werkstatt-Reihe»Kundenwertmanagement«

Werkstatt-Reihe»Kundenwertmanagement« Projektvorstellung Werkstatt-Reihe»Kundenwertmanagement«Wedekind, Kai In Zusammenarbeit mit Projektmanager Versicherungsforen Leipzig GmbH 1 Die Idee Kundenwertmodelle werden in der Versicherungspraxis

Mehr

Lebensversicherung. Dr. Karsten Kroll GeneralCologne Re. Traditionelle Rückversicherungskonzepte

Lebensversicherung. Dr. Karsten Kroll GeneralCologne Re. Traditionelle Rückversicherungskonzepte Traditionelle Rückversicherungskonzepte der Lebensversicherung Dr. Karsten Kroll GeneralCologne Re 1 Traditionelle Rückversicherungskonzepte Inhalt Die GeneralCologne Re Das Versicherungsrisiko Risikomanagement

Mehr

Software. in der LOGISTIK LOGISTIK. Bestände richtig steuern PRAXIS

Software. in der LOGISTIK LOGISTIK. Bestände richtig steuern PRAXIS LOGISTIK PRAXIS Software Anforderungen, Funktionalitäten und Anbieter in den Bereichen WMS, ERP, TMS und SCM in der LOGISTIK Bestände richtig steuern 80912 München In Kooperation mit dem ISBN 978-3-941418-33-2

Mehr

Versicherungsmathematik in 50 Minuten. Schnellbleiche für Unwissende. Vortrag vom 10. Dezember 2008 an der Universität Basel Prof. Dr.

Versicherungsmathematik in 50 Minuten. Schnellbleiche für Unwissende. Vortrag vom 10. Dezember 2008 an der Universität Basel Prof. Dr. Versicherungsmathematik in 50 Minuten Schnellbleiche für Unwissende Vortrag vom 10. Dezember 2008 an der Universität Basel Prof. Dr. Herbert Lüthy 1 Inhalt 1. Was ist Versicherungsmathematik? 2. Bedeutung

Mehr

Commercial Banking. Kreditportfoliosteuerung

Commercial Banking. Kreditportfoliosteuerung Commercial Banking Kreditportfoliosteuerung Dimensionen des Portfoliorisikos Risikomessung: Was ist Kreditrisiko? Marking to Market Veränderungen des Kreditportfolios: - Rating-Veränderung bzw. Spreadveränderung

Mehr

Methoden der Bewertung von Jungunternehmen und KMU

Methoden der Bewertung von Jungunternehmen und KMU Methoden der Bewertung von Jungunternehmen und KMU Alle Bewertungsverfahren basieren auf der vorherigen Analyse des Business-Plans der zu bewertenden Unternehmung, der Unternehmung selbst, des Marktes

Mehr

Marktkonsistente Bewertung in der Privaten Krankenversicherung

Marktkonsistente Bewertung in der Privaten Krankenversicherung Marktkonsistente Bewertung in der Privaten Krankenversicherung Stefan Graf, Joachim Pricking, Jan-Philipp Schmidt, Hans-Joachim Zwiesler Preprint Series: 2012-07 Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften

Mehr

Unterschiedliche Ansätze zur Risikomessung in Internen Modellen: Ultimatesicht versus Kalendersicht

Unterschiedliche Ansätze zur Risikomessung in Internen Modellen: Ultimatesicht versus Kalendersicht Unterschiedliche Ansätze zur Risikomessung in Internen Modellen: Ultimatesicht versus Kalendersicht Dorothea Diers Preprint Series: 2007-18 Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften UNIVERSITÄT

Mehr

Klausur 2010 zum DAV Grundwissen Modellierung

Klausur 2010 zum DAV Grundwissen Modellierung Dr. Nora Gürtler Prof. Dr. Claudia Cottin Frank Schepers Thomas Schmidt Klausur zum DAV Grundwissen Modellierung Hinweise: Die nachfolgenden Aufgaben sind alle zu bearbeiten (d.h. keine Wahlmöglichkeiten).

Mehr

Das Langlebigkeitsrisiko in Deutschland

Das Langlebigkeitsrisiko in Deutschland Das Langlebigkeitsrisiko in Deutschland Risikokomponenten, ihre Relevanz und Implikationen für Lebensversicherung und bav DAV vor Ort Gruppe München 24. Februar 2015 Dr. Matthias Börger www.ifa-ulm.de

Mehr

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung Kapitel 3 Zufallsvariable Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden III Zufallsvariable 1 / 43 Lernziele Diskrete und stetige Zufallsvariable Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion

Mehr

Solvency II und Rückversicherung

Solvency II und Rückversicherung Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e. V. Solvency II und Rückversicherung Solvency II und Rückversicherung Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e. V. GDV Solvency II und

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

Asset Liability Management (ALM) in der Lebensversicherung

Asset Liability Management (ALM) in der Lebensversicherung Asset Liability Management (ALM) in der Grundlegende Aspekte und praktische Anwendungen Hans-Joachim Zwiesler EUROFORUM Konferenz Gesamtrisikosteuerung im Versicherungsunternehmen Düsseldorf, 04. Juli

Mehr

Zeit- und Dividendeneinfluss. auf einen amerikanischen Aktien-Call-Optionsschein.

Zeit- und Dividendeneinfluss. auf einen amerikanischen Aktien-Call-Optionsschein. HSBC Zertifikate-Akademie Zeit- und Dividendeneinfluss auf einen amerikanischen Aktien-Call-Optionsschein Liebe Leserinnen und Leser der HSBC Zertifikate-Akademie In den vergangenen Ausgaben wurden verschiedene

Mehr

Die Ausgestaltung des Risikomanagements bei kleinen VVaG. neue Herausforderungen durch MaRisk und Solvency II

Die Ausgestaltung des Risikomanagements bei kleinen VVaG. neue Herausforderungen durch MaRisk und Solvency II Die Ausgestaltung des Risikomanagements bei kleinen VVaG neue Herausforderungen durch MaRisk und Solvency II Prof. Dr. Dietmar Pfeifer Carl von Ossietzky Universität Oldenburg Schwerpunkt Versicherungs-

Mehr

Veränderungen der Rahmenbedingungen für die

Veränderungen der Rahmenbedingungen für die Veränderungen der Rahmenbedingungen für die Produktentwicklung DAV vor Ort Pressemeldungen Niedrige Zinsen bedeuten nicht das Aus für die klassische Lebensversicherung, Die Versicherer müssen aber intensiver

Mehr

Zielstellung Chance und Risiko Systematik Vorgehensweise Beispiel: Kreditportfolio Szenarien Zinsaufwand Optimierung Warum MAKROFINANCE?

Zielstellung Chance und Risiko Systematik Vorgehensweise Beispiel: Kreditportfolio Szenarien Zinsaufwand Optimierung Warum MAKROFINANCE? Zimmerstraße 78 10117 Berlin Telefon: +49 (0)30 206 41 76 60 Telefax: +49 (0)30 206 41 76 77 info@makrofinance.de www.makrofinance.de Zielstellung Chance und Risiko Systematik Vorgehensweise Beispiel:

Mehr