In den letzten Jahren haben stochastische Unternehmensmodelle für Lebensversicherungsunternehmen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Diese werden innerhalb von Asset-Liability-Management-Ansätzen verwendet, die auf einer Monte-Carlo-Simulation basieren. Bei diesen Ansätzen werden für die Kapitalanlagenentwicklung Verteilungsannahmen unterstellt. Mit Hilfe eines Zufallszahlengenerators werden dann über einen Zeitraum von mehreren Jahren Zufallspfade erzeugt. Dabei müssen für den Projektionszeitraum ex ante feste Handlungsregeln vorgegeben werden (z.B. zur Festlegung des Ansammlungszinssatzes). Diese so genannten Managementregeln sind meist als IF-THEN-Regeln ausgestattet und werden in festgelegte Hierarchien eingebettet.
Die Asset-Liability-ManagementAnsätze ermöglichen es einerseits, die im Unternehmen vorhandenen Risiken aufzuzeigen, und andererseits, eine Optimierung unter den möglichen Strategien durchzuführen. Üblicherweise wird dabei versucht, vorher definierte Ertragsgrößen versus Risikogrößen zu optimieren. Schließlich wird dieser Ansatz auch dazu verwendet, den Unternehmenswert (z.B. in Erweiterung des deterministischen Embedded-Value-Kalküls) oder die Bewertung von Optionen oder Risiken des Unternehmens vorzunehmen.
Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Darstellung von Unternehmensmodellen, nicht in der Interpretation von Ergebnissen. Allerdings wird die Praxisrelevanz der verschiedenen Modellimplementierungen jeweils bewertet. Das Buch folgt dabei einem streng modularen Aufbau. Nacheinander werden die einzelnen Bausteine eines stochastischen Unternehmensmodells abgearbeitet: Kapitalmarkt-, Asset-, Liability-, Auswertungs-, Wettbewerbs- und Managementmodell. Abschließend werden Methoden zur Stabilitätsuntersuchung eines stochastischen Unternehmensmodells dargestellt.
Aktualisiert: 2023-01-27
Autor:
Markus Bachthaler,
Markus Brinkmann,
Michael Busson,
Walter Claßen,
Claudia Cottin,
Wolfgang Deichl,
Ulrich Gauß,
Volker G Heinke,
Reinhold Jaquemod,
Elvira Kessler,
Karsten Knauf,
Annette Kurz,
Dietmar Osenberg,
Thomas Adrian Schmidt,
Gabriele Spies,
Michael Steinmetz
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