Asset-Liability-Management in Insurance (ALM)

Dozent

Prof. Dr. Hans-Joachim Zwiesler

Übungsleiter

Stefan Schelling

Umfang

Semesterwochenstunden: 4/2(V/Ü)

Siehe LSF für die Modulbeschreibung (inklusive ECTS Angabe)

Termine

Vorlesungsbeginn

18.04

Vorlesungstermine

Dienstag, 16-18 Uhr (H12)

Donnerstag, 14-18 Uhr (H12)

Klausur

Montag, 17.07.2017, 10 s.t. Uhr in H 4/5 (und H8)

Erlaubte Hilfsmittel: Stifte, Lineal und ein nicht programmierbarer Taschenrechner

Nachklausur

Montag, 16.10, 10 s.t. in N24-101  (Raum voraussichtlich)

Nur in der ersten Klausur kann der DAV-Schein in "Modellierung" erworben werden.

Hinweise

Die Vorlesung findet auf Englisch statt.

Vorlesungsunterlagen

Übungsblätter und weitere Vorlesungsunterlagen werden über Moodle zur Verfügung gestellt. Hier auf Moodle zur Vorlesung anmelden.

Inhalt

Asset-Liability-Management (ALM) bezeichnet die aufeinander abgestimmte Steuerung von Verbindlichkeiten und Kapitalanlagen in Versicherungsunternehmen und ist damit ein zentrales Steuerungsinstrument. Zum Einsatz kommen dabei Techniken aus Aktuarwissenschaften und Finanzmathematik. Im Rahmen der Vorlesung werden alle wesentlichen Methoden besprochen, die in diesem Gebiet Anwendung finden, das durch Entwicklungen wie "Solvency II" künftig eine fundamentale Rolle für Steuerung und Risikomanagement bei Versicherungen spielen wird. Dabei werden sowohl Modelle für die Gesamtunternehmenssteuerung vorgestellt, als auch Verfahren um bei einzelnen Produkten eine Abstimmung von Versicherungsgarantien und Kapitalanlagen zu erzielen.

DAV Prüfung

Im Rahmen der Vorlesung besteht die Möglichkeit, die Prüfung der Deutschen Aktuarvereinigung in Modellierung abzulegen. Diese Prüfung ist eine Grundvoraussetzung für eine spätere Tätigkeit als Aktuar.

Die DAV-Prüfung kann nur in der ersten Klausur abgelegt werden.

Vorausetzungen

Lebens-/ Personenversicherungsmathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung; Grundkenntnisse in Finance und Risikotheorie sind wünschenswert, aber nicht Voraussetzung.

Grundlegende Programmierkenntnisse sind wünschenswert, aber nicht Voraussetzung. Aufgaben können grundsätzlich in einer beliebigen Programmiersprache bearbeitet werden. Lösungen werden hauptsächlich in Excel und VBA sowie teilweise alternativ in Matlab und R besprochen.

Literatur