Hauptinhalt

Spezialthemen der Versicherungsmathematik
(engl. Special Topics of Insurance Mathematics)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (2 SWS, mit integrierten Übungen),
90 Stunden (30 Std. Präsenzzeit, 60 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 3 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur
Sprache,
Benotung		 Englisch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Wirtschaftsmathematik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Regelmäßig im Wechsel mit anderen Vertiefungsmodulen in Versicherungsmathematik
Modulverantwortliche(r) Dr. Michael Schüte, Prof. Dr. Hajo Holzmann

Inhalt

Im Rahmen der Vorlesung sollen u. a. Aspekte der GLM-Modellierung und Nutzung der Credibility-Theorie für Tarifierungszwecke betrachtet und analysiert werden.


Qualifikationsziele

Die Studierenden haben, aufbauend auf die Module Personenversicherungsmathematik und Non-Life Insurance Mathematics, wichtige Spezialthemen aus der Versicherungsmathematik kennengelernt.


Voraussetzungen

Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen Analysis und Lineare Algebra sowie im Aufbaumodul Elementare Stochastik vermittelt werden. Die Vorlesung baut auf dem Basiswissen der Module Personenversicherungsmathematik und Non-Life Insurance Mathematics auf.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem M.Sc. Wirtschaftsmathematik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Mathematik
  • B.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • M.Sc. Mathematik
  • M.Sc. Wirtschaftsmathematik

Im Studiengang B.Sc. Mathematik kann das Modul im Studienbereich Mathematik Wahlpflichtmodule absolviert werden.


Literatur

  • Dobson, A. J, A. G. Barnett, "An Introduction to Generalized Linear Models", 4th Ed. 2018, CRC Press
  • Bühlmann, H., A. Gisler, " A Course in Credibility Theory and its Applications", 2005, Springer
  • Donovan, Th. M., R. M Mickey, "Bayesian Statistics for Beginners", 2019, Oxford University Press



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

  • WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2018 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2018/19 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2019/20 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2020/21 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2021 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2021/22 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2022/23 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2023/24

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.