| Aktuarielle Methoden der Tarifgestaltung in der Schaden-/Unfallversicherung | 1 |
|---|
| Inhaltsverzeichnis | 6 |
| Abkürzungsverzeichnis | 12 |
| Tabellenverzeichnis | 14 |
| Abbildungsverzeichnis | 16 |
| 1 Einleitung | 20 |
| 2 Daten | 24 |
| 2.1 Einführung | 24 |
| 2.1.1 Daten als Wirtschaftsgut | 24 |
| 2.1.2 Vorgehensweise | 25 |
| 2.1.3 Begriffsbestimmung | 26 |
| 2.1.4 Aufgabenstellungen des Aktuars | 27 |
| 2.2 Datenquellen | 28 |
| 2.2.1 Interne Datenquellen | 29 |
| 2.2.2 Externe Datenquellen | 29 |
| 2.3 Erläuterung zu wichtigen Kenngrößen und Definitionen | 31 |
| 2.3.1 Exposuremaße | 31 |
| 2.3.2 Zielgrößen | 36 |
| 2.3.3 Wertgrenzen und Inflation | 42 |
| 2.3.4 Selbstbehalte und Deckungssummen | 42 |
| 2.3.5 Schadenarten | 43 |
| 2.4 Aufbereitung der Daten | 44 |
| 2.4.1 Zeitliche Zuordnung von Prämien und Schäden | 44 |
| 2.4.2 Banding und Umschlüsseln | 46 |
| 2.4.3 Behandlung von Großschäden | 48 |
| 2.4.4 Kumulereignisse | 52 |
| 2.4.5 Nullschäden | 53 |
| 2.4.6 Abwicklungsstand | 53 |
| 2.4.7 Probleme bei unvollständigen oder zensierten Daten, Imputation | 56 |
| 2.5 Prüfung der Daten | 60 |
| 2.5.1 Methoden für die Datenprüfung bei quantitativen Daten | 60 |
| 2.5.2 Methoden für die Datenprüfung bei qualitativen Daten | 68 |
| 2.6 Datenstruktur vor Anwendung der statistischen Modelle | 73 |
| 3 Modellierung, Umsetzung, Technik | 76 |
| 3.1 Univariate Analysen | 77 |
| 3.2 Gewichtungsverfahren | 79 |
| 3.3 Ausgleichsverfahren | 82 |
| 3.4 Verallgemeinerte Lineare Modelle (GLM) | 84 |
| 3.4.1 Modellformulierung | 84 |
| 3.4.2 Devianz und verallgemeinerte ?2-Statistik | 87 |
| 3.4.3 Auswahl der Verteilungsannahme | 89 |
| 3.4.4 Overdispersion | 91 |
| 3.4.5 Power-Varianz- und Power-Link-Funktionen | 91 |
| 3.4.6 Quasi-Likelihood | 93 |
| 3.4.7 Parametrisierung und Merkmalsschachtelung | 94 |
| 3.4.8 Zielgröße in der Tarifkalkulation: Schadenhöhe und Schadenhäufigkeit versus Schadenbedarf | 96 |
| 3.4.9 Inferenzanalyse und Signifikanztests | 97 |
| 3.4.10 Merkmalsauswahl und Modellanpassung | 101 |
| 3.4.11 Modelldiagnose | 106 |
| 3.4.12 Berücksichtigung von a-priori-Informationen und Umgang mit verwandten Fragestellungen | 109 |
| 3.4.13 Systematische Nullschadenbedarfe und Tweedie-Verteilung | 114 |
| 3.5 Geografische Glättungsverfahren | 114 |
| 3.6 Clusterverfahren | 116 |
| 3.7 Selbstbehalte | 118 |
| 3.7.1 Grundlegendes | 118 |
| 3.7.2 Arten von Selbstbehalten | 120 |
| 3.7.3 Wirkung von Selbstbehalten | 121 |
| 3.7.4 Mathematische Behandlung von Selbstbehalten | 125 |
| 3.7.5 Abschließende Bemerkungen | 131 |
| 3.8 Baumverfahren | 131 |
| 3.8.1 Einführung | 131 |
| 3.8.2 CART | 134 |
| 3.8.3 Weitere Baumverfahren und Erweiterungen | 148 |
| 3.8.4 Modellvergleiche | 152 |
| 4 Credibility | 154 |
| 4.1 Einleitung | 154 |
| 4.1.1 Motivation | 154 |
| 4.1.2 Aufbau des Kapitels | 155 |
| 4.1.3 Philosophie und Anwendungsfälle | 157 |
| 4.1.4 Multi-Level-Effekte vs. fixe Merkmale | 163 |
| 4.2 Die klassischen Credibility-Modelle | 164 |
| 4.2.1 Einleitung | 164 |
| 4.2.2 Bezeichnungen | 165 |
| 4.2.3 Das klassische Bühlmann-Straub-Modell | 166 |
| 4.2.4 Credibility-Schätzung im klassischen Bühlmann-Straub-Modell | 169 |
| 4.2.5 Das strukturbereinigte Bühlmann-Straub-Modell | 172 |
| 4.2.6 Credibility-Schätzung im strukturbereinigten Bühlmann-Straub-Modell | 177 |
| 4.2.7 Das strukturbereinigte Bühlmann-Straub-Modell in atomarer Form | 179 |
| 4.3 Credibility-Schätzungen im Kontext von Bestandsmix-Schätzungen | 181 |
| 4.3.1 Approximative Anwendbarkeit des strukturbereinigten Credibility-Modells bei vorhandenem Tarif | 181 |
| 4.3.2 Schätzung der Bestandsmix-Parameter durch einsepariertes GLM | 182 |
| 4.3.3 Schätzung aller Parameter durch GLM-Credibility-Wechselwirkung | 183 |
| 4.3.4 Modellierung von Multi-Level-Faktoren als zufällige Effekte | 184 |
| 4.3.5 Abkürzende Credibility-Schätzung mit Software-Paketen | 191 |
| 4.3.6 Modell mit a-priori-Verteilung der Risikoprofile | 195 |
| 4.3.7 Die stabilisierte Schadenquote | 197 |
| 4.3.8 Ein alternativer Ansatz zur Schätzung von ? und Modellvalidierung | 199 |
| 4.4 Anwendungsorientierte Schätzer | 207 |
| 4.4.1 Beispiele für konkrete Herangehensweisen | 207 |
| 4.4.2 Verfahren zur Beurteilung der Schätzgüte – Vergleich der Beispielrechnungen | 218 |
| 5 Praktische Hinweise zur Erstellung eines Risikomodells | 222 |
| 5.1 Generelles | 222 |
| 5.2 Erster Überblick über die Daten | 222 |
| 5.3 Entscheidungskriterien zur Aufnahme von Risikomerkmalen in das Modell | 227 |
| 5.4 Aussagekraft statistischer Tests | 231 |
| 5.5 Abhängigkeiten im Bestand (er)kennen | 233 |
| 5.6 Gruppieren von Ausprägungen und Verwendung von Kurven | 236 |
| 5.7 Relevanz der Untersuchung von Zeit- und Zufallskonsistenz | 240 |
| 5.8 Interaktionen und Korrelationen | 243 |
| 5.9 Verwenden von Informationen aus Verbänden und Datenpools | 249 |
| 5.9.1 Übernahme einer Tarifstruktur | 250 |
| 5.9.2 Übernahme eines Tarifniveaus | 252 |
| 5.10 Klassifikationsverfahren | 253 |
| 5.11 Struktur der Modelle in den einzelnen Tarifierungsphasen | 256 |
| 6 Zeitreihenanalyse | 260 |
| 6.1 Zeitreihen | 260 |
| 6.1.1 Einführung | 260 |
| 6.1.2 Begriffsdefinitionen | 260 |
| 6.1.3 Aufgabenstellung | 261 |
| 6.2 Zeitreihenverfahren | 261 |
| 6.2.1 Zerlegungsmodelle | 261 |
| 6.2.2 Mittelwert-basierte Prognosen | 263 |
| 6.2.3 Einfaches exponentielles Glätten | 264 |
| 6.3 Das Verfahren von Holt | 265 |
| 6.3.1 Einführung | 265 |
| 6.3.2 Modellformulierung | 265 |
| 6.3.3 Parameterbestimmung | 266 |
| 6.3.4 Prognose und Bewertung | 26
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