Lebensversicherungen im Modell gesehen

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Uni Ulm informiert: Szenario-Reduktion führt zu deutlicher Beschleunigung stochastischer Modelle. Die Laufzeit stochastischer Simulationen kann durch intelligente Methoden der Szenario-Reduktion drastisch reduziert werden.

(fw/rm) In einem aktuellen Forschungsprojekt hat das Institut für Versicherungswissenschaften an der Uni Ulm in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen untersucht, inwieweit moderne Verfahren der Szenario-Reduktion geeignet sind, um die Anzahl stochastischer Simulationen bei Versicherungsmodellen zu verringern, ohne dabei die Genauigkeit der errechneten Kenngrößen, wie z. B. VaR oder TVaR, wesentlich zu verschlechtern. Ziel ist dabei, die Laufzeit bei Monte-Carlo-Simulationen deutlich zu reduzieren, um ihre Verwendung im Risikomanagement von Versicherungen zu erleichtern. Die dafür entwickelten Algorithmen teilen die Szenarien in Gruppen “ähnlicher” Szenarien auf und wählen dann für jede Gruppe ein repräsentatives Szenario mit geeigneter Gewichtung aus. Die Ergebnisse der Untersuchungen am Beispiel stochastischer Kapitalmarktmodelle für typische überschussbeteiligte deutsche Lebensversicherungsprodukte belegen, dass eine gute Approximation der betrachteten Kenngrößen bereits durch eine geeignete Auswahl von weniger als 10 Prozent der ursprünglich simulierten Kapitalmarktszenarien erzielt werden konnte. Die entsprechenden Berechnungen konnten dadurch um mehr als den Faktor 10 beschleunigt werden. Allerdings zeigte sich auch, dass die Verfahren sehr sensitiv auf die Auswahl der jeweiligen Reduktions-Methode reagieren. Dies gilt insbesondere für die Schätzung extremer Quantile für das Risikomanagement. Der intelligente Einsatz derartiger Verfahren erfordert deshalb erhebliche Sorgfalt und Erfahrung, bei der Auswahl und Anwendung eines geeigneten Verfahrens. www.uni-ulm.de