| Monte Carlo Simulation. Quantitative Risikoanalyse für die Versicherungsindustrie. von , | ||||||||||||||||||||||
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Praxisorientierter Einstieg in die Monte-Carlo Simulation • • • • • (bewertet mit 5 von 5 Punkten) Alle meine Rezensionen ansehen Rezension bezieht sich auf: Monte Carlo Simulation. Quantitative Risikoanalyse für die Versicherungsindustrie. (Taschenbuch) Wo liegt eigentlich der Unterschied zwischen einer Versicherung und einem Glücksspiel? Beim Glücksspiel soll auf der einen Seite ein guter Ertrag erzielt werden, andererseits aber muss darauf geachtet werden, dass man im Fall einer Pechsträhne nicht das gesamte Spielkapital verliert. Die Strategie ist im Kern die Ruinvermeidung. Ähnlich verhält es sich bei Versicherungen, die bestimmte Risiken gegen Prämie übernimmt. Übersteigen die fälligen Schadensleistungen das Kapital der Versicherungsgesellschaft, so wird sie zahlungsunfähig (= technischer Ruin). Basierend auf dem Glücksspiel Roulette bezieht sich der Name auf die Zufallszahlen, die bei dieser Methode verwendet wurden. Ursprünglich wurde die Monte Carlo Simulation nach den zweiten Weltkrieg von Neumann und Ulam entwickelt, um das Verhalten von Neutronen im Inneren eines Atom-Reaktors oder einer Bombe zu studieren. In den vergangenen Jahrzehnten wird die Monte Carlo Methode auch in anderen Wirtschaftzweigen zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Die Autoren wählen einen für den Leser sehr angenehmen Weg, um die Praxis der Monte Carlo Methode zu beschreiben: Sie bauen eine Brücke von einem einfachen "What-if" Szenario zur quantitativen Risikoanalyse. Begriffe wie Quantil, Histogramm, Größenklassenstatistik und Verteilungsfunktion werden mit einfachen Worten und vielen Beispielen erklärt. Mit einem Beispiel aus der Rückversicherung und weiteren Beispielen aus anderen Wirtschaftszweigen wird der Funktionsablauf und Algorithmus für ein Monte-Carlo-Simulationsmodell erklärt. Die Autoren beschreiben wie man Multiline/Multiyear-Lösungen kalkulieren kann. Multi-line/Multi-year Lösungen weisen einen hohen Integrationsgrad auf, da verschiedene Risikoklassen, Deckungsauslöser und -limite aggregiert werden, d.h. betraglich und zeitlich aufeinander abgestimmt werden. Ein wesentliches Merkmal von MMP ist neben dem Risikoausgleich im Portfolio ein Risikoausgleich in der Zeit (= Multi-year). Dem Einsteiger in das Thema Monte Carlo Simulation kann das Buch ohne Einschränkung empfohlen werden. Die Autoren verzichten auf komplexe, mathematische und theoretische Darstellungen, ohne jedoch oberflächlich zu werden. Alle im Buch dargestellten Beispiele können im Internet heruntergeladen werden und parallel zur Lektüre des Buches mit Hilfe von Microsoft EXCEL zusammen mit Crystal Ball (oder @RISK) simuliert werden. Bislang ist der Einsatz moderner Methoden zur Quantifizierung von Risiken insbesondere in der Versicherungsbranche noch nicht sehr weit verbreitet. Bleibt zu hoffen, dass die Praktiker (nicht nur) aus der Versicherungswirtschaft die Konzepte der quantitativen Risikoanalyse verstärkt nutzen. (RiskNET/Romeike) Eine Rezension von Ein Kunde vom 3. September 2002 | ||||||||||||||||||||||
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