{"id":2178,"date":"2024-04-29T16:31:47","date_gmt":"2024-04-29T14:31:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/?page_id=2178"},"modified":"2024-05-08T18:22:23","modified_gmt":"2024-05-08T16:22:23","slug":"betreute-masterarbeiten-supervised-master-students","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/abschlussarbeiten\/betreute-masterarbeiten-supervised-master-students\/","title":{"rendered":"Betreute Masterarbeiten"},"content":{"rendered":"\n
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Anna Diermann<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Modellierung des Stornoverhaltens in der privaten Krankenversicherung mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens (Juni 2023, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Aylin Demirel<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Kalkulation der Risikopr\u00e4mien in der Risikounfallversicherung mithilfe von GLMs und LightGBMs (Mai 2023, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Laureen Schareina<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Das Lee-Carter-Modell und (Deep Learning) Neuronal Networks zur Prognose von Mortalit\u00e4tsraten (Februar 2023, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Julia Bicker<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Approximation aktuarieller Zahlungsstr\u00f6me mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (Dezember 2022, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Nico Frisch<\/strong>: <\/p>\n\n\n\n

Approximation von aktuariellen Cashflows mithilfe von Rekurrenten Neuronalen Netzen (Oktober 2022, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Christopher Arter<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Verdichtung von Versicherungsportfolios mit Hilfe neuronaler Netze (Mai 2022, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Robin Heinz<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Verbesserung des ODP-Schadenreservierungsmodells mit neuronalen Netzen (Februar 2022, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Markus Noll<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

M\u00f6glichkeiten der Dimensionsreduktion durch maschinelles Lernen – angewandt auf die Projektionen eines Versicherungsportfolios (Oktober 2021, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Manuel Stahl<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Entwicklung von Random-Forest-Modellen zur Identifizierung von stornoanf\u00e4lligen Versicherungsvertr\u00e4gen in einem Lebensversicherungsbestand (September 2021, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Kowsigan Kulenthiran<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Vorhersage der Bestandsstornoquote in der Lebensversicherung unter der Verwendung von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (Juni 2021, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Julia Jagdhuber<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Anwendung von neuronalen Netzen zur Approximation von Sensitivit\u00e4ten des SCR nach der Solvency-II-Standardformel (April 2021, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Ina Geller<\/strong>: <\/p>\n\n\n\n

Gradient Boosting with Regression Trees for Solvency Capital Requirements (September 2020, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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Semih Alay<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Approximation von aktuariellen Cashflow-Modellen durch K\u00fcnstliche Neuronale Netze (Juli 2020, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Philipp Engels<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Erweiterung der Anwendung von maschinellen Lernmethoden auf das Chain Ladder Reserving (Juni 2020, Co-Betreuung mit Prof. Dr. Dr. Hanspeter Schmidli)<\/p>\n\n\n\n

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