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Springer-Lehrbuch: Stochastische Modelle in der Lebensversicherung

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Im vorliegenden Buch werden neue Erkenntnisse der Lebensversicherungsmathematik aus dem Gebiet der Markovmodelle und der stochastischen Zinsen behandelt. Besonderes Gewicht wird auf die Anwendbarkeit der Modelle in der Praxis gelegt, so daß die Aussagen direkt angewendet werden können. Die dargestellten Modelle sind in besonderer Weise geeignet, eine schnelle Tarifierung neuer Lebensversicherungsprodukte zu ermöglichen. Gleichzeitig geben diese Modelle einen tieferen Einblick in das Wesen der Lebensversicherungsmathematik. Der besondere Nutzen dieses Buches liegt einerseits in der parallelen Behandlung der Theorie in stetiger und in diskreter Zeit. Zusätzlich wird das für die Behandlung der Theorie nötige Vorwissen im Buch dargestellt. Durch die vielen Beispiele können die entsprechenden Aussagen direkt in die Praxis umgesetzt werden.

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Springer-Lehrbuch: Stochastische Modelle in der Lebensversicherung, Michael Koller

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Année de publication
2000
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Titre
Springer-Lehrbuch: Stochastische Modelle in der Lebensversicherung
Éditeur
Springer
Publié
2000
Format
rigide
Pages
186
ISBN10
3540660569
ISBN13
9783540660569
Séries
Description
Im vorliegenden Buch werden neue Erkenntnisse der Lebensversicherungsmathematik aus dem Gebiet der Markovmodelle und der stochastischen Zinsen behandelt. Besonderes Gewicht wird auf die Anwendbarkeit der Modelle in der Praxis gelegt, so daß die Aussagen direkt angewendet werden können. Die dargestellten Modelle sind in besonderer Weise geeignet, eine schnelle Tarifierung neuer Lebensversicherungsprodukte zu ermöglichen. Gleichzeitig geben diese Modelle einen tieferen Einblick in das Wesen der Lebensversicherungsmathematik. Der besondere Nutzen dieses Buches liegt einerseits in der parallelen Behandlung der Theorie in stetiger und in diskreter Zeit. Zusätzlich wird das für die Behandlung der Theorie nötige Vorwissen im Buch dargestellt. Durch die vielen Beispiele können die entsprechenden Aussagen direkt in die Praxis umgesetzt werden.