Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze in der industriellen Feuerversicherung

Die Bemessung von Feuerversicherungsprämien von industriellen Anlagen ist aus zwei Gründen ein unvollkommen gelöstes Problem: Erstens fehlt es dem Versicherer in der Regel an zureichenden Informationen über die Ausprägungen der Kriterien, die das Feuerrisiko einer Industrieanlage determinieren. Zweitens ist offen, wie die Feuerrisiken für die einzelnen Unternehmen differenziert werden sollen, um individuelle Prämien zu bemessen. Neben herkömmlichen Verfahren sind Expertensysteme zur Bemessung von Risikoprämien bereits im Einsatz. Diese Arbeit hat die Verwendung von neuronalen Netzen zur Festlegung adäquater Feuerversicherungsprämien zum Gegenstand. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob neuronale Netze Expertensystemen oder auch herkömmlichen Verfahren überlegen sein können.

Autorentext

Der Autor: Tobias Nagel wurde 1970 in Horb geboren. Nach dem Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität Tübingen arbeitete er als Wissenschaftlicher Angestellter beim Prüfungsamt der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät und promovierte 2004 am Lehrstuhl für Statistik, Ökonometrie und Unternehmensforschung.

Inhalt

Aus dem Inhalt: Theorie und Praxis von künstlichen neuronalen Netzen - Die industrielle Feuerversicherung als Anwendungsgebiet neuronaler Netze - Entwicklung eines Modells zur Analyse und Prognose des industriellen Feuerrisikos mit einem künstlichen neuronalen Netz - Empirische Analysen.