Replizierende Portfolios in der Lebensversicherung / Mathematische Optimierung und Wirtschaftsmathematik | Mathematical Optimization and Economathematics (PDF)
Mathematische Fundierung und Analyse
Jan Natolski behandelt die Problematik der Quantifizierung des Risikokapitals aus einer theoretischen Perspektive, die in wertvolle Impulse für die praktische Handhabung mündet. Dies ist ein wichtiger Schritt, da Versicherungsunternehmen durch die...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Replizierende Portfolios in der Lebensversicherung / Mathematische Optimierung und Wirtschaftsmathematik | Mathematical Optimization and Economathematics (PDF)“
Jan Natolski behandelt die Problematik der Quantifizierung des Risikokapitals aus einer theoretischen Perspektive, die in wertvolle Impulse für die praktische Handhabung mündet. Dies ist ein wichtiger Schritt, da Versicherungsunternehmen durch die Richtlinie Solvency II verpflichtet sind, genügend Risikokapital zu hinterlegen, um die Gefahr der Insolvenz möglichst gering zu halten. Als zentrales Resultat zeigt der Autor, dass die in der Praxis verwendete Methode der Replikation mathematisch fundiert ist. Dabei setzt er Methoden aus verschiedenen mathematischen Gebieten, so z.B. der Optimierung und der Stochastik, ein.
Der Inhalt
- Definition des Replikationsproblems
- Begründung der Replikationstheorie
- Diskussion der Replikationsparameter
- Konvergenz von Monte-Carlo-Verfahren
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende der Versicherungs- und Finanzmathematik
- Praktikerinnen und Praktiker in den Bereichen Lebensversicherungen, Risikomanagement und Aktuariat
Der Autor
Jan Natolski wurde an der Universität Augsburg promoviert und ist aktuell Mitarbeiter einer Lebensversicherung im Bereich Risikomanagement.
Autoren-Porträt von Jan Natolski
Jan Natolski wurde an der Universität Augsburg promoviert und ist aktuell Mitarbeiter einer Lebensversicherung im Bereich Risikomanagement.
Bibliographische Angaben
- Autor: Jan Natolski
- 2017, 1. Aufl. 2018, 172 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3658203765
- ISBN-13: 9783658203764
- Erscheinungsdatum: 30.11.2017
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.32 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Pressezitat
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