.wvw. Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren deutscher Lebensversicherungsunternehmen auf Basis einer Jahresabschlußanalyse.



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Passauer Reihe Risiko, Versicherung und Finanzierung Band 15 Herausgegeben von Prof. Dr. Bernhard Kromschröder Prof. Dr. Jochen Wilhelm Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren deutscher Lebensversicherungsunternehmen auf Basis einer Jahresabschlußanalyse von Dr. Bernd Fröhler.wvw TT KARLSRUHE

" INHALTSVERZEICHNIS Abbildungsverzeichnis XV Tabellenverzeichnis XVII Abkfirzungsverzeichnis XXI Symbolverzeichnis t XXVII I Einleitung 1 A Motivation zu vorliegender Untersuchung 1 B Aufbau der Untersuchung 6 II Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes 9 A Definition des Begriffs der kritischen Erfolgsfaktoren 9 B Grundlagen der Jahresabschlußanalyse 13 B. 1 Grundlagen der Rechnungslegung deutscher Lebensversicherer 13 B.2 Begriff, Inhalt und Aufgaben der Jahresabschlußanalyse 17 C Einordnung der Untersuchung in die Versicherungsliteratur 22 C. 1 Einordnung in die deutsche Versicherungsliteratur 22 C.2 Einordnung in die amerikanische und britische Versicherungsliteratur 34 VII

III Gewinn und Wachstum als Kriterien des Unternehmenserfolges deutscher Lebensversicherer 43 A Der Begriff des Zielsystems der Unternehmung 44 B Jahresabschlußadressaten deutscher Lebensversicherer und deren Interessen 46 B.l Eigentümer/Aktionäre 51 B.2 Topmanagement 58 B.3 Mitarbeiter 60 B.4 Versicherungsnehmer 61 B.5 Rückversicherer 63 B.6 Selbständige Versicherungsvertreter/ Versicherungsmakler 65 B.7 Staat 68 C Die Wahl von Gewinn und Wachstum als Erfolgskriterien im Kontext der Versicherungsliteratur 69 IV Erfolgsfaktorenanalyse deutscher Lebensversicherer 77 A Jahresabschlußanalyse mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze 78 A. 1 Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze 79 VIII

A.2 Künstliche neuronale Netzanalyse mit überwachten Lernverfahren 87 A.2.1 Idee überwachter Lernverfahren 87 A.2.2 Versuchsaufbau 89 A.2.3 Definition der Erfolgsindikatoren 91 A.2.4 Klassifizierung der Lebensversicherer anhand der Erfolgsindikatoren 94 A.2.5 Identifikation,trennscharfer' Jahresabschlußkennzahlen 95 A.2.6 Ergänzende Betrachtungen 98 A.2.6.1 Einflußfaktoren des Gewinns 98 A.2.6.2 Einflußfaktoren des Wachstums 100 A.3 Künstliche neuronale Netzanalyse mit unüberwachten Lernverfahren 102 A.3.1 Idee unüberwachter Lernverfahren 102 A.3.2 Versuchsaufbau 104 A.3.3 Identifikation,trennscharfer' Jahresabschlußkennzahlen 104 A.3.4 Ergänzende Betrachtungen 108 A.3.4.1 Einflußfaktoren des Gewinns 111 A.3.4.2 Einflußfaktoren des Wachstums 111 A.4 Kritische Würdigung der vorliegenden,, Analyse 112 B Erfolgsfaktorenanalyse mit Hilfe der multiplen linearen Regression 117 B.l Allgemeine Einführung in die multiple Regressionsanalyse 119 B. 1.1 Das Modell der multiplen linearen Regression und seine Prämissen 119 B. 1.2 Das multiple Bestimrntheitsmaß 124 IX

B. 1.3 Signifikanztest und Konfidenzintervalle für die Regressionskoeffizienten 125 B. 1.4 Prüfung des Regressionsmodells auf Autokorrelation, Multikollinearität, Heteroskedastizität und Normalverteilung der Residuen ^ 127 B.1.5 Ergebnisdarstellung 137 B.2 Versuchsaufbau der multiplen linearen Regressionsanalyse 138 B.2.1 Grundsätzliche Aspekte 138 B.2.2 Definition der Erfolgsindikatoren 140 B.2.3 Gruppierung der Lebensversicherer nach Größenklassen 146 B.2.3.1 Gründe für die Größenklasseneinteilung 146 B.2.3.2 Bestimmung der Größenklassen 155 B.2.4 Gruppierung der Lebensversicherer nach Erfolgsklassen und Ableitung denkbarer Unternehmensstrategien 157 B.3 Gestalt der Grundgesamtheit 161 B.4 Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren mit Hilfe der multiplen linearen Regressionsanalyse 169 B.4.1 Kritische Erfolgsfaktoren von Gewinn und Wachstum 170 B.4.1.1 Kritische Erfolgsfaktoren der Größenklasse 1 170 B.4.1.2 Kritische Erfolgsfaktoren der Größenklasse 2 174 B.4.1.3 Kritische Erfolgsfaktoren der Größenklasse 3 178 X

B.4.1.4 Ergänzende Untersuchungen für Größenklasse 3 181 B.4.1.5 Ableitung von Handlungsempfehlungen für das Management deutscher Lebensversicherer 188 B.4.2 Einflußfaktoren des Gewinns 189 B.4.2.1 EinflußfaktorenMer Größenklasse 1.. 189 B.4.2.2 Einflußfaktoren der Größenklasse 2.. 192 B.4.2.3 Einflußfaktoren der Größenklasse 3.. 197 B.4.2.4 Ableitung von Handlungsempfehlungen für das Management deutscher Lebensversicherer 200 B.4.3 Einflußfaktoren des Wachstums 201 B.4.3.1 Einflußfaktoren der Größenklasse 1.. 201 B.4.3.2 Einflußfaktoren der Größenklasse 2.. 206 B.4.3.3 Einflußfaktoren der Größenklasse 3.. 211 B.4.3.4 Ableitung von Handlungsempfehlungen für das Management deutscher Lebensversicherer 214 B.5 Kritische Würdigung der Analyse und Zusammenfassung der Ergebnisse 215 V Schlußbetrachtung 223 Anhang Anhang I: Die deutschen Lebensversicherer 229 A Private Lebensversicherungsunternehmen 230 B Öffentliche Lebensversicherungsunternehmen 239 XI

Anhang II: Kennzahlenwerk 243 A Bestandsentwicklung 243 A. 1 Kennzahlen zum Neugeschäft 243 A.2 Kennzahlen zum Bestand, 244 A.3 Kennzahlen zu Storni und Abgängen.. 245 A.4 Kennzahlen zu Durchschnittsbeiträgen und mittleren Beitragssätzen 245 B Beiträge und Kosten 246 B.l Kennzahlen zu Beiträgen 246 B.2 Kennzahlen zu Kosten 246 B.3 Kennzahlen zu persönlichen Aufwendungen 247 B.4 Kennzahlen zur Rückversicherung 247 C Kapitalanlagen und Kapitalerträge 248 C.l Kennzahlen zu Erträgen aus Kapitalanlagen und Aufwendungen für Kapitalanlagen 248 C.2 Kennzahlen zur Kapitalanlagestruktur 249 C.3 Kennzahlen zur Struktur des Kapitalanlagezuwachses 250 D Überschuß und Sicherheit 251 D.l Kennzahlen zur Sicherheit 251 D.2 Kennzahlen zum Gesamtüberschuß 252 D.3 Kennzahlen zur Rfß 252 D.4 Sonstige Kennzahlen 253 XII

Anhang III: Multiple lineare Regressionsanalyse 255 A Validität des Erfolgsindikators Wachstum 255 A. 1 Alternative Maßgrößen und deren Einfluß auf die Bewertung des Unternehmenswachstums.*. 257 A.2 Überprüfung der Validität des Wachstumsindikators 259 B Größenklasseneinteilung der Lebensversicherer auf Grundlage der künstlichen neuronalen Netzanalyse mit unüberwachten Lernverfahren 261 Literaturverzeichnis 267 XIII