Use (this Solvency II) case! Neuronale Netze treffen auf Least Squares Monte Carlo

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Die Risikokapitalberechnung gemäß Solvency II stellt Versicherungsunternehmen vor der Herausforderung zwischen einem internen Modell und der Standardformel abzuwägen. In dieser Fallstudie konzentrieren wir uns auf ein internes Modell und betrachten regressionsbasierte Monte-Carlo-Ansätze. Als Grundlage stellen wir für drei fiktive aber realistische Unternehmen auf der Plattform GitHub alle erforderlichen Daten zur Verfügung, um geeignete Proxy-Funktionen für die Risikokapitalberechnung herzuleiten. Die Kunst einer genauen Prognose liegt dabei in einer hohen Approximationsqualität. Aus diesem Grund möchten wir Sie einladen, den gewöhnlichen Least-Squares-Ansatz mit state-of-the-art Algorithmen wie neuronale Netze herauszufordern, mit dem Fokus auf einer effizienten Implementierung.

Hinweis: Der Kurzvortrag gibt eine Einführung in die gemeinsame Arbeit mit Herrn Tamino Meyhöfer (Generali Deutschland AG), Herrn Christian Jonen (Generali Deutschand AG) und Herrn Zoran Nikolić (B&W Deloitte GmbH) im Rahmen der DAV AG Statistische Methoden ADS.

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