Technische Universität Ilmenau

Versicherungsmathematik - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Versicherungsmathematik im Studiengang Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 (WM)
Modulnummer5687
Prüfungsnummer2400188
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 2415 (Mathematische Methoden des Operations Research)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Thomas Hotz
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch, auf Nachfrage Englisch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
Lehrende

Mitarbeitende der HUK-Coburg: Florian Leßmann, Markus Werner, Magdalena Mederer, Dr. Tobias Gleichmann, Dr. Martin Vielitz-Sumi

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Maßtheorie und Stochastik

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Fachkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage,  grundlegenden Ideen und Formeln der Versicherungsmathematik anzuwenden und zu synthetisieren.

 Methodenkompetenz:  Die Studierenden sind fähig,  Modellbildungen zu neuen Versicherungsformen vorzunehmen und Methoden zum Versicherungsmanagement zu entwickeln.

Inhalt

Ab WS 2022/23 gelten die folgenden Regelungen (auch wenn einzelne Felder der Beschreibung dieses Moduls anders ausgefüllt sein mögen):

Modulumfang (Leistungspunkte):  5

Abschlussleistung:

Es handelt sich um eine alternative, semesterbegleitende Prüfungsleistung, welche aus drei Projektarbeiten besteht, die bei Verhinderung auch nachgereicht werden können.

  1. zur Tarifkalkulation (Gewicht: 25%),
  2. zur Unternehmensplanung (Gewicht: 25%) und
  3. zu Anwendungsfällen der Datenanalyse (Gewicht: 50%).

Die Gesamtnote ergibt sich aus dem gewichteten Mittel der drei Einzelnoten gemäß PStO-AB.

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen:

Die Studierenden sind nach der Vorlesung und den sie begleitenden Übungen mit der Kalkulation von Krankenversicherungstarifen, Unternehmensplanung in einem Versicherungunternehmen, Leistungsausgabenprognose und praktischen Herausforderungen der Datenanalyse vertraut und können diese Erkenntnisse in Anwendungen nutzen.

Inhalt:

  • Einführung in das deutsche Krankenversicherungssystem: Unterschied GKV/PKV, Funktionsweise PKV, Gesetzliche Rahmenbedingungen
  • Produktentwicklung und Kalkulation innovativer Versicherungsprodukte: Tarifkalkulation (Neugeschäft), Tarifanpassung (wann und wie), Hochkostenfälle
  • Unternehmensplanung in einem Versicherungsunternehmen: „Milbrodt’sche Formeln“, Chainladder- Verfahren, Faktoren wie Unternehmens-politik und Marktentwicklung
  • Leistungsausgabenprognose: ARIMAX-Modell, Selektionsersparnisse, Einfluss von Krisen
  • Praktische Herausforderungen der Datenanalyse: Daten verstehen, Datenqualität und Umgang mit Unvollkommenheit, Explorative Analyse, Maschinelles Lernen, Ansätze der Betrugserkennung

 

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Tafel, digitale Präsentationen/Folien, Aufgaben, Projekte, eigenes Notebook, Moodle, Software (R, Python)

Literatur

Simon, M. (2021): Das Gesundheitssystem in Deutschland: Eine Einführung in Struktur und Vorgehensweise, ISBN: 3456861478

Becker, T. (2017): Mathematik der privaten Krankenversicherung, ISBN: 3658166657

Milbrodt, H. und Röhrs, V. (2005): Aktuarielle Methoden der deutschen Privaten Krankenversicherung
ISBN: 3899526104

Bruce, Bruce, Gedeck (2020): Practical Statistics for Data Scientist: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2nd Edition), O'Reilly UK
ISBN: 9781492072942

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