Bayesian estimation of extreme value mixture models : simplifications and enhancements

Diese Dissertation setzt sich aus vier Arbeiten zusammen, die Forschungsfragen bezüglich verschiedener Kernaufgaben von Versicherungsunternehmen betrachten: Das Pricing von Versicherungsprodukten, die Schätzung zukünftiger Schäden, das Management von Aktiva und Passiva und die Erfüllung der gesetzlichen Kapitalvorschriften. Die dritte und vierte Arbeit betrachten den sogenannten extreme value mixture model (EVMM)-Ansatz, ein Verfahren aus der Extremwerttheorie zur Schätzung des Risikos von Extremschäden. Das dritte Forschungspapier analysiert verschiedene numerische Aspekte bei der Bayes-Schätzung der Modellparameter. Gemäss den Untersuchungsergebnissen ermöglicht der Parallel Tempering-Algorithmus eine erhebliche Verbesserung der Monte-Carlo-Simulation der Markow-Ketten. Ferner erweisen sich häufig verwendete Vereinfachungen bei der Schätzung als zulässig.