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Finanzdienstleistungen - Bachelor of Arts (Fidi13-B)

Modulbeschreibung — PO 2013   Print Curriculum

 Simulationstechnik
Modulnummer : C.13 Semester : 7 Umfang : 5 CP4 SWS
Kurzzeichen : Dauer : 1 Semester Arbeitsaufwand : 150 h 
    Häufigkeit : WS Modulniveau : Bachelor
Kompetenzen/Lernziele : Die Studierenden
• können unter Berücksichtigung wahrscheinlichkeitstheoretischer Grundkenntnisse aus der Statistik zufällige Ereignisse sachgerecht modellieren (theoretisches und methodisches Wissen, Umsetzung);
• können spezielle ökonomische Modelle, wie Wertentwicklungen, Schadenprozesse und Warteschlangen, nachvollziehen und auf praxisrelevante Problemstellungen übertragen und anpassen (theoretisches und methodisches Wissen, praktische Fertigkeit, Umsetzung);
• sind in der Lage, unter geeigneten Modellen eine qualifizierte Auswahl zu treffen und diese Auswahl sachgerecht zu überprüfen (theoretisches und methodisches Wissen, Analyse);
• sind in der Lage, spezielle Methoden der Simulation diskreter, stetiger sowie zusammengesetzter Zufallsvariablen (in Excel) umzusetzen (theoretisches und methodisches Wissen, praktische Fertigkeit, Umsetzung);
• können die Simulationstechnik auf ausgewählte ökonomische Problemstellungen anwenden, die Simulationsergebnisse statistisch auswerten und daraus Lösungen ableiten (theoretisches und methodisches Wissen, praktische Fertigkeit, Umsetzung);
• präsentieren und erläutern ihre anhand von Fallstudien entwickelten Lösungskonzepte (praktische Fertigkeit, Teamkompetenz, kommunikative Kompetenz).
Lehrformen/Lernmethode : Lehrgespräch mit Präsenzübungen; Präsentation und Diskussion von Fallstudien
Eingangsvoraussetzungen : Keine
Modulgruppe : C) Spezielle Wahlpflichtfächer Finanzdienstleistungen
Prüfungs-/Leistungsart : Prüfungsleistung
Modulprüfung :
Prüfungsform Prüfungsnr
Hausarbeit 4043
Gesamtprüfungsanteil : 2,46%
zugehörige Veranstaltungen :
7. Semester - Simulationstechnik |  Umfang:  5 CP4 SWS
Modulverantwortlich :
Prof. Dr. Gunter KürbleLink zu Details zur Person
Prof. Dr. Klaus J. SchröterLink zu Details zur Person

Veranstaltungen zu Modul "Simulationstechnik"

 Simulationstechnik
Veranstaltungsnr : C.13-1 Semester : 7 Umfang : 5 CP4 SWS
Kurzzeichen :    Häufigkeit : WS
Inhalt :

1. Mathematische Modellbildung
1.1. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
1.1.1 Zufallsvariablen
1.1.2 Unabhängigkeit und Abhängigkeit
1.1.3 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
1.2. Einführung in die Modellbildung
1.3. Verteilungsmodelle
1.3.1 Verteilungsmodelle für einzelne Zufallsvariable
1.3.1.1 Anzahlen
1.3.1.2 Eintrittszeiten zwischen Ereignissen
1.3.1.3 Schadenhöhen
1.3.2 Verteilungsmodelle für mehrere Zufallsvariablen
1.3.2.1 Summen von Zufallsvariablen
1.3.2.2 Zufallssummen
1.3.2.3 Zufallsprozesse
1.3.3 Modellierung der Abhängigkeit
1.3.3.1 Kovarianz und Korrelation
1.3.3.2 Bedingte Verteilungen und Copulas

2. Ausgewählte ökonomische Modelle
2.1. Wertentwicklungsprozesse
2.2. Risikotheoretische Modelle der Versicherungstechnik
2.2.1 Individuelles Modell der Risikotheorie
2.2.2 Kollektives Modell der Risikotheorie
2.2.2.1 Gesamtschadenmodelle
2.2.2.2 Risiko- und Reserveprozess
2.3. Warteschlangenmodelle
2.4. Weitere ökonomische Modelle

3. Auswahl und Überprüfung von Modellen
3.1. Auswahl und Kalibrierung
3.1.1 Orientierung an Lage- und Streuparametern
3.1.2 Parameterschätzung
3.2. Überprüfung von Modellannahmen
3.2.1 Plausibilitätstests
3.2.2 Anpassungstests
3.2.3 Backtesting

4. Simulationsmethoden
4.1. Pseudozufallszahlen
4.2. Simulation diskreter Zufallsvariablen
4.3. Simulation stetiger Zufallsvariablen
4.3.1 Inversionsverfahren
4.3.2 Verwerfungsverfahren
4.3.3 Besondere Verfahren
4.3.3.1 Polares Verfahren für normalverteilte Zufallszahlen
4.3.3.2 Kompositionsmethode
4.4. Simulation zusammengesetzter Zufallsereignisse
4.4.1 Abhängige Risiken
4.4.2 Zählprozesse
4.4.3 Gesamtschäden und Schadenprozesse
4.4.4 Random Walks

5. Fallstudien: Anwendungen der Simulationstechnik
5.1. Kursmodelle
5.2. Gesamtschadenmodelle
5.3. Risikoprozess mit Einsatz der Rückversicherung
5.4. Pensionsverpflichtungen
5.5. Produkteinführung
5.6. Krisen- und Katastrophenmodelle

Empfohlene Literatur : Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse - Modellierung, Beurteilung und Management von Risiken mit Praxisbeispielen, 2. Auflage, Vieweg+Teuber, 2013.
Frey, H., Nießen, G.: Monte Carlo Simulation – Quantitative Risikoanalyse für die Versicherungsindustrie, Gerling Akademie Verlag, 2001.
Hartung, J.: Statistik, München, 15. Auflage, Oldenbourg, 2009.
Heilmann, W.-R., Schröter, K.J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, 2. Auflage, Verlag Versicherungswirtschaft, Karlsruhe, 2013.
Klugman, S.A., Panjer, H., Willmot, G.E., Loss Models – From Data to Decisions, 3. Auflage, New York, Wiley, 2008.
Kolonko,.M.: Stochastische Simulation - Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen, Vieweg+Teubner, 2008.
Luderer, B. (Hrsg.): Die Kunst des Modellierens - Mathematisch-ökonomische Modelle, Vieweg-Teubner, 2008.
Mack, Th., Schadenversicherungsmathematik, Schriftenreihe Angewandte Versicherungsmathematik, Heft 28, 2. Auflage, Verlag Versicherungswirtschaft, Karlsruhe, 2002.
Ripley, B.D.: Stochastic Simulation, Wiley, 1987.
Schmidt, K. D., Versicherungsmathematik, 3. Auflage, Springer, 2009.
Lehrsprache : Literatur: Deutsch und Englisch
Lehrveranstaltung: Deutsch
max. Teilnehmerzahl : 25
Arbeitsaufwand : 48 Stunden Präsenzzeit, 102 Stunden Selbststudium
Details zum Arbeitsaufwand : Workload: 150 Std.
Dozent/in :
Prof. Dr. Klaus J. SchröterLink zu Details zur Person