Im Bereich der Sachversicherung spielt das kollektive Modell für den Gesamtschaden eine zentrale Rolle. Verschiedene Möglichkeiten zur Modellierung der Ankunftsprozesse für die Schäden und der Schadenshöhen werden vorgestellt. Hilfsmittel zur explorativen Datenanalyse werden diskutiert und die theoretischen Methoden an Beispieldatensätzen erläutert. Der zweite Teil der Vorlesung bietet eine Einführung in die Bayessche Statistik und die Erfahrungstarifierung.

(I) Kollektives Modell: Homogene und inhomogene Poissonprozesse, Ordnungsstatistikeigenschaft, Poissonsches Zufallsmaß, Cramér-Lundberg-Modell, Erneuerungsprozess, gemischter Poissonprozess, Größenordnung des Gesamtschadens, Verteilungen für die Schäden, schwer- und leichtschwänzige Verteilungen, explorative Datenanalyse mit Quantil-Quantil-Darstellungen und Diagrammen für den mittleren Überschuss, regulär variierende Schadenshöhen und ihre Aggregation, subexponentielle Verteilungen, Mischverteilungen, raumzeitliche Zerlegung eines zusammengesetzten Poissonprozesses, Berechnung der Verteilung des Gesamtschadens mittels Panjer-Rekursion, Normalapproximation und Monte-Carlo-Techniken, Rückversicherungsverträge (II) Erfahrungstarifierung: Heterogenitätsmodell, Bayesschätzer, lineare Bayesschätzer, Credibilityschätzer, Bühlmann-Modell, Bühlmann-Straub-Modell

Schriftliche Prüfung zur Übung und mündliche Prüfung zur Vorlesung. Terminvergabe für die mündliche Prüfung nach bestandener schriftlicher Prüfung durch Frau Sandra Trenovatz.

Ein Skriptum zur Lehrveranstaltung ist erhältlich. Bitte in Sekretariat bei Frau Sandra Trenovatz melden Kapitel 1 bis 3 sowie 5 und 6 im Buch von Thomas Mikosch, Non-Life Insurance Mathematics, An Introduction with Stochastic Processes, Springer Universitext, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2004, ISBN 3-540-40650-6