Bewertung künftiger Zahlungsströme
Bei der Bestimmung des Preises eines festverzinslichen Papiers, einer Put-Option, eines Derivats oder einer Versicherungspolice werden künftige Zahlungsströme bewertet.
Nachdem jahrzehntelang die Methoden zur Bewertung von künftigen Zahlungsströmen erfolgreich in der Bank-Industrie eingesetzt wurden, fand zu Beginn der 2000er Jahre der Transfer der methodischen Ansätze in die Versicherungsbranche.
Zu Beginn des Seminars werden wir die Bewertungsgrundlagen im Kontext von Lebens- und Krankenversicherungs-Policen erarbeiten. Anschließend werden wir die mit einem Cash-Flow-Projection-Model (CFPM) erzeugten Zahlungsströme mit Machine-Learning-Modellen approximieren. Das CFPM erzeugt für jedes Bewertungsszenario die künftigen Zahlungsströme, deren Zeitwert zur Bewertung der Versicherungs-Policen herangezogen wird. Die Idee hinter unserem Vorhaben: Da für eine Monte-Carlo-Bewertung von Versicherungs-Policen Tausende von Szenarien erforderlich und eine Auswertung im CFPM teuer ist, versuchen wir die Policen mit mächtigen aber schnell auswertbaren Modellen wie den neuronalen Netzen zu approximieren.
Im Seminar wird es möglich sein, einen klassischen Vortrag zu halten oder an der Programmieraufgabe zu arbeiten. Die Teilnehmenden, die an der Programmieraufgabe arbeiten, können zusätzlich zur Anerkennung als Seminarleistung mit ihrem Programmier-Beitrag an einem Programmier-Wettbewerb teilnehmen. Die Details werden zu Beginn des Seminars bekannt gegeben. Die Teilnahme am Wettbewerb ist in jedem Fall freiwillig und erfordert keine zusätzliche Programmier-Arbeit.
Es gibt keine festen Voraussetzungen für die Teilnahme am Seminar. Vom Vorteil sind:
- Stochastik-Kenntnisse
- Kenntnisse der Lebens- oder Krankenversicherung
- Erste Begegnungen mit der Finanzmathematik
- Erfahrungen mit Machine-Learning-Modellen (insb. neuronalen Netzen)
- Programmierkenntnisse (z. B. Python)
Anmeldung erfolgt per E-Mail, diese ist unter https://www.mi.uni-koeln.de/wp-znikolic/kontakt/ zu finden.
Bitte melden Sie sich mit einer aussagekräftigen Bewerbung an, welche u. a. folgende Angaben enthalten soll:
- Ihre bisher besuchten (relevanten) Veranstaltungen,
- alle relevanten Praktika, Werkstudierendentätigkeiten, Seminararbeiten usw., welche mit dem Thema des Seminars zusammenhängen können,
- weshalb Sie sich für dieses Thema interessieren,
- ob Sie das Seminar im Rahmen des Versicherungsmoduls mit 3 Leistungspunkten oder als Seminar mit 6 Leistungspunkten belegen möchten,
- ggf. ob Sie gerne eine kleine Programmieraufgabe im Rahmen des Vortrags bekommen möchten.
Gerne können Sie Ihre Bewerbung um weitere Punkte ergänzen. Die Bewerbung soll vor allem glaubhaft vermitteln, dass Sie sich für das behandelte Thema interessieren und mehr darüber lernen möchten.
Literatur:
- Glassermann, P.: Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer New York, NY (2003), https://doi.org/10.1007/978-0-387-21617-1 .
Übersicht der Vorträge:
| Name | Datum | Vortragsthema |
|---|---|---|
| Nikolić | 12.11.21 | Erläuterung des Seminarprogramms, Einführung in das Thema, Klärung von Fragen |
| Sharifimehr | 19.11.21 | Grundlagen der Lebensversicherung |
| Steiner | 19.11.21 | Grundlagen der Krankenversicherung |
| Ranjith | 26.11.21 | Elementare Finanzmathematik |
| Gökmen | 26.11.21 | Elementare Optionspreistheorie |
| Nikolić | 03.12.21 | Kurze Einführung in Machine Learning |
| Saure | 03.12.21 | Rekurrente neuronale Netze |
| Bicker | 10.12.21 | Beispiel eines Cash-Flow-Projection-Models (CFPM) |
| Kuhn, Roth | 17.12.21 | Neuronale Netze zur Approximation von künftigen Zahlungsströmen |
| Horstmann | 14.01.22 | Entscheidungsbäume zur Approximation von künftigen Zahlungsströmen |