Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, statistische Methoden, die für die Versicherungsmathematik von Bedeutung sind, zu erklären und im praktischen Kontext anzuwenden.

• Grundlagen statistischer Modelle (Regressionsanalyse, Varianz-/Kovarianzanalyse, Nichtlinearitäten)
• Parametrische und nichtparametrische Datenanalyse, Ausgleichsverfahren
• Monte-Carlo-Methoden
• Stochastische Risikomodellierung
• Allgemeine Klassifizierungsalgorithmen, v.a. im Hinblick auf Risikoklassifizierung
• Rechnungsgrundlagen, Sterbetafeln (Anpassung / Ausgleichung, Schätzung, Generationensterbetafeln, Projektion, Katastrophenszenarien, etc.)
• Vergleich empirischer Daten mit theoretischen Modellen
• Vertiefung der statistischen Modellierung von Schadenszahlen
• Vertiefung der Credibility-Theorie
• Bonus-Malus-Systeme

Vortrag,  Lösen von Übungsbeispielen

Beurteilung der Übungsaufgaben und mündliche Prüfung