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Performanceoptimierung des (Brutto) Neugeschäfts in der Schadenversicherung

Abstract

Mit Hilfe von internen Modellen kann man in der Schadenversicherung das Risiko / Rendite Profil einer Neugeschäftsstrategie bewerten und Entscheidungen daraus ableiten. Dabei kann man i. d. R. nur einzelne Strategien miteinander vergleichen, aber kein allgemein gültiges Optimum herleiten. Unter bestimmten Voraussetzungen ist es allerdings möglich, für das (Brutto) Neugeschäft auch geschlossene Lösungen für diese Fragestellung zu finden. Selbst wenn diese Voraussetzungen in der Reinform meistens kaum vorliegen, ergeben sich doch aus diesem Ansatz einige interessante Implikationen für die Unternehmenssteuerung. Insbesondere können solche Ansätze dafür verwendet werden, bessere „Startwerte“ zu finden, die dann mit internen Modellen getestet werden können.

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Performanceoptimierung des (Brutto) Neugeschäfts in der Schadenversicherung

Author: Heep-Altiner, Maria
Year: 2011
Source: https://cos.bibl.th-koeln.de/files/2/COS_Forschung_am_IVW_Koeln_2_2011_Heep_Altiner.pdf
Fo schung am IVW Köln, 2/2011
Ins i u ü Ve siche ungswesen
Pe o manceop imie ung des
(B u o) Neugeschä s in de
Schadens e siche ung
Ma ia Heep-Al ine
Zusammen assung
Mi Hil e on in e nen Modellen kann man in de
Schaden e siche ung das
Risiko / Rendi e P o il eine Neugeschä ss a egie bewe en und
En scheidungen da aus ablei en. Dabei kann man i. d. R. nu einzelne
S a egien mi einande e gleichen, abe kein allgemein gül iges
Op imum he lei en. Un e bes imm en Vo ausse zungen is es alle dings
möglich, ü das (B u o) Neugeschä auch geschlossene Lösungen ü
diese F ages ellung zu inden. Selbs wenn diese Vo ausse zungen in de
Rein o m meis ens kaum o liegen, e geben sich doch aus diesem Ansa z
einige in e essan e Implika ionen ü die Un e nehmenss eue ung.
Insbesonde e können solche Ansä ze da ü e wende we den, besse e
„S a we e“ zu inden, die dann mi in e nen Modellen ge es e we den
können.
Abs ac
By he help o in e nal models he isk
/ e u n p o ile o a new business
s a egy o a non-li e insu e can be e alua ed and decisions based on his
can be de i ed. No mally, only single s a egies can be compa ed, bu a
global op imum can’ be de e mined. Ne e heless, unde ce ain
condi ions i is possible o ob ain closed solu ions conce ning he (g oss)
new business s a egy. E en i hose condi ions do no exis pu ely in his
o m in e es ing implica ions owa ds alue based managemen can be
de i ed om his app oach. Especially, hose app oaches may be used o
ind be e ini ial alues o es a business s a egy by an in e nal model.
Inhal s e zeichnis
1 VORBEMERKUNGEN ............................................................................................................................. 1
2 VEREINFACHTER MODELLANSATZ BEI UNKORRELIERTEN RISIKEN......................................4
2.1 O
PTIMIERUNG DES
R
ETURN ON
R
ISK
A
DJUSTED
C
APITAL
..................................................................5
2.2 O
PTIMIERUNG DES
E
CONOMIC
V
ALUE
A
DDED
...................................................................................8
3 ALLGEMEINER MODELLANSATZ......................................................................................................9
3.1 O
PTIMIERUNG DES
R
ETURN ON
R
ISK
A
DJUSTED
C
APITAL
................................................................10
3.2 O
PTIMIERUNG IN
S
PEZIALFÄLLEN
.....................................................................................................11
4 BERECHNUNGSBEISPIELE .................................................................................................................12
4.1 U
NKORRELIERTE
A
SSETS UND
L
IABILITIES
.........................................................................................12
4.2 K
ORRELIERTE
A
SSETS UND
L
IABILITIES
..............................................................................................17
5 FAZIT .......................................................................................................................................................18
LITERATURVERZEICHNIS...........................................................................................................................20
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ......................................................................................................................21
KONTAKT........................................................................................................................................................22
- 1 -
1 Vo beme kungen
Die klassische Pe o mancebeu eilung eines Segmen es in de Schaden e siche ung e -
olg übe die kombinie e Schadenkos enquo e. Mi Hil e on in e nen Modellen kann
man hie geeigne e Ziel o gaben e mi eln, so dass un e Einbeziehung eine Ve zinsung
des eien liquiden Saldos eine angemessene Ve zinsung de ü die Risikoabsiche ung
benö ig en Eigenmi el e ziel wi d (siehe hie zu auch [1], [2] und [3]).
Dabei is es na ü lich nich imme möglich, diese Ziel o gaben auch uneingesch änk um-
zuse zen, da sich au den Ve siche ungsmä k en nich imme die ü die Ziele üllung be-
nö ig en P ämienni eaus e zielen lassen. Hie muss man also un e Be ücksich igung de
gegebenen Möglichkei en nach geeigne en Kombina ionen zu Op imie ung des Risiko /
Rendi e P o ils ü das gesam e Po olio suchen.
Auch hie bie en in e ne Modelle geeigne e Lösungsansä ze, da man in einem solchen
Modell un e schiedliche Neugeschä ss a egien es en und die e ziel en Risiko / Rendi e
P o ile mi einande e gleichen kann.
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
0 100 200 300 400 500 600
Risiko
Rendi e
S a egie 1
S a egie 2
S a egie 4
S a egie 3
Abbildung 1: Risiko / Rendi e P o ile un e schiedliche Geschä ss a egien.
Die Da s ellung de Risiko / Rendi e P o ile in Abbildung 1 basie au dem klassischen
Ma kowi zansa z, welche sei langem einen S anda dansa z zu Beu eilung de Zusam-
mense zung eines Kapi alanlagenpo olios da s ell (siehe dazu beispielsweise [5] ode
[7]). Dabei wi d das Risiko i. d. R. du ch die S anda dabweichung besch ieben. Be ei s in
diese ein achen Da s ellung is so o o ensich lich, dass die Geschä ss a egie 1 subop-
- 2 -
imal is , da mi S a egie 2 meh Rendi e bei wenige Risiko e ziel we den kann. Zwischen
den S a egien 2 und 4 gib es dieses ein ache En scheidungsk i e ium alle dings nich
meh , da hie zusä zlich die Kenn nis de Risikop ä e enzs uk u benö ig wi d. Ein isiko-
scheue En scheidungs äge wi d ehe S a egie 2 wählen, isiko eudige e En schei-
dungs äge ziehen du chaus auch die S a egien 3 und 4 in Be ach .
Dabei is die ko ek e Quan i izie ung eine Risikop ä e enzs uk u du chaus ein nich
i iales P oblem, das sich im Kon ex eine we o ien ie en Un e nehmenss eue ung abe
aus den olgenden G ünden ein ache ges al e als im Kon ex eine p i a en In es i ions-
en scheidung:
• Es gib ( ech liche) Mindes o gaben zu Risikoexponie ung, beispielsweise im
Rahmen de Sol ency II Vo sch i en ode de ü die Risikozeichnung ele an en
Ra ingan o de ungen.
• Die we o ien ie e S eue ung e olg au de Basis zu o es geleg e Risiko / Rendi-
ekennzi e n wie e wa RORAC (= „Re u n on Risk Adjus ed Capi al“) ode EVA
1
(=
„Economic Value Added“).
Mi Hil e eines in e nen Modells kann man dann ü jede S a egie e mi eln, ob sie die ge-
se zlichen und sons igen Mindes o ausse zungen e üll und welchen We sie ü eine
zu o es geleg e Risiko / Rendi ekennzi e annimm .
Dabei wi d bei in e nen Modellen in de Schaden e siche ung in de Regel das ökonomi-
sche Eigenkapi al nach Ablau eines Jah es mi Hil e on Mon e Ca lo Simula ionen model-
lie , da man au g und de Viel al de s ochas ischen In e ak ionen nich meh mi ge-
schlossenen Fo meln a bei en kann. Aus diesem G und kann man auch nich meh klassi-
sche Op imie ungs e ah en anwenden. Somi bedeu e Op imie ung in diesem Zusam-
menhang meis ens, dass man einige (au g und de Rechne lau zei en o wenige) Kombi-
na ionen simulie und mi einande e gleich . Man kann dadu ch zwa besse e Ge-
schä skombina ionen e kennen, abe u. U. keine op imale Kons ella ion iden i izie en.
E gänzend hie zu kann jedoch e suchen, mi Hil e ein ache e Algo i hmen besse e
S a we e ü die Simula ion al e na i e Pa ame e kombina ionen zu inden.
Im Folgenden soll ü die Op imie ung de (B u o) Neugeschä ss a egie ein e ein ach es
Ve ah en besch ieben we den, das eine geschlossene Lösung ü den Op imie ungsansa z
lie e , wobei sowohl
• die Risikozeichnung in un e schiedliche Spa en als auch
• die Kapi alanlage in un e schiedliche Asse klassen
1
Das Kü zel EVA is ein einge agenes Wa enzeichen de Un e nehmensbe a ung S e n S ewa d & Co. Zu Ve -
ein achung de nach olgenden Be echnungen gil diese Fußno e ü alle wei e en Ve wendungen des Kü zels.

- 3 -
in die Modellbildung einbezogen we den. Au g und de e ein ach en S uk u is de An-
sa z alle dings nu beding ü die Op imie ung de Ne o Neugeschä ss a egie geeigne .
In diesem Fall is eine Anwendung nu dann sinn oll, wenn nähe ungsweise on eine
quo alen Rück e siche ung ausgegangen we den kann ode de Ansa z au g und es ge-
leg e Rück e siche ungss uk u en au die Ne owe e angewende we den kann. Bei die-
sem Modellansa z gehen wi ü die (B u o) Neugeschä sp ämie on olgenden Annah-
men aus:
(1) Von de Neugeschä sp ämie en allen die An eile y
0
+ y
1
+ … + y
m
= 1 au die Spa -
en 0, 1, …, m, wobei ü die abgewickel en kombinie en Schadenkos enau wen-
dungen E[C
j
] = c
j
gel en soll. Du ch eine geeigne e Ba we be ach ung können wi
dabei ohne Einsch änkung de Allgemeinhei da on ausgehen, dass alle Schaden-
kos enau wendungen zum Ende des Jah es e olgen.
(2) Die Neugeschä sp ämie wi d mi den An eilen x
0
+ x
1
+ … + x
n
= 1 in die As-
se klassen 0, 1, …, n angeleg , wobei ü die kumulie en Rendi en E[R
i
] =
i
gel en
soll. Du ch eine geeigne e Ba we be ach ung können wi dabei ohne Einsch än-
kung de Allgemeinhei da on ausgehen, dass alle Kapi alanlagen zum Beginn des
Jah es e olgen und die Rendi en zum Ende des Jah es ällig we den.
(3) Das Neugeschä wi d mi dem benö ig en Eigenkapi al EK
α
zum Siche hei sni eau
α (beispielsweise dem Ni eau gemäß Sol ency II) hin e leg , welches isiko ei an-
geleg wi d, d. h. es gil EK
1,α
(ω) = EK
α
· (1 +
) + GuV(ω).
(4) Zumindes ü die gesam e GuV wi d nähe ungsweise on eine No mal e eilung
ausgegangen, so dass EK
α
= (
α
· S - E) / (1 +
) mi E = E[GuV] und S = STD[GuV] gil .
Aus de in (1) o mulie en Bedingung e gib sich in den nach olgenden Be ach ungen
eine De ini ion de kombinie en Schadenkos enquo e (bzw. „Combined Ra io“), die au
den Ba we zum Ende des Jah es abs ell im Un e schied zu de üblichen De ini ion au
Basis alle nominellen Schaden- und Kos enzahlungen. In allen Be echnungsbeispielen
we den zu Ve ein achung de No a ion un e ände die Beg i e „kombinie e Schaden-
kos enquo e“ ode „Combined Ra io“ e wende ; die so de inie en Quo en liegen au -
g und de Ba we be ach ung un e halb de nominell de inie en Quo en.
Die Annahmen in (1) und (2) be ücksich igen nich , dass es gese zliche ode un e neh-
mensin e ne Res ik ionen gib , wie hoch die einzelnen An eile in den Spa en ode As-
se klassen sein dü en. Die Modellansä ze lassen sich dahingehend modi izie en; dies lag
abe nich im Fokus de hie skizzie en Übe legungen.
Die Bedingungen (3) und (4) e ein achen den Modellansa z und e möglichen geschlosse-
ne Fo meln. Da es in de Schaden e siche ung gese zliche Bes immungen gib , wie hoch
die An eile ü iskan e Asse klassen sein dü en, s ell (3) keine wi klich g oße Einsch än-
kung da . Dies gil eben alls ü (4), da bei Einbeziehung iele bzw. gu di e si izie e As-
se klassen und Spa en diese Bedingung zumindes app oxima i gegeben sein soll e.
- 4 -
Wi haben bei den nach olgenden Modellansä zen im Sinne eine Vo s eue be ach ung
keine sepa a e Be ücksich igung de s eue lichen Behandlung o genommen; bei signi i-
kan en Un e schieden in de s eue lichen Behandlung soll en die S eue ansä ze in die Pa-
ame e einge echne we den. Wei e hin kann eine eine Ne obe ach ung o genom-
men we den (so e n die Op imie ung de Rück e siche ung nich im Fokus s eh ) ode die
Rück e siche ung kann analog zu Vo gehensweise in IFRS als ein mi den Schadenkos en-
au wendungen hoch ko elie es Asse angese z we den (so e n app oxima i on eine
quo alen Rück e siche ung ausgegangen wi d).
Falls nun σ
i
die Vola ili ä de i- en Asse klasse und τ
j
die Vola ili ä (des Ba we es) de
kombinie en Schadenkos enau wendungen de j- en Spa e bezeichne , so gil :
E = ∑ x
i
·
i
– ∑ y
j
· c
j
S = (∑ x
i2
·σ
i2
+ ∑ y
j2
·τ
j2
+ 2 · ∑ Ko ela ions e me)
1/2
Die beiden Gleichungen besch eiben eine Ve allgemeine ung des klassischen Ma kowi z-
ansa zes. Se z man o mal j* = (-cj), dann e hal en sich Liabili ies bezüglich de üblichen
E izienzk i e ien wie Asse s und die e s e Gleichung sch eib sich als
E = ∑ x
i
·
i
+ ∑ y
j
·
j
*.
Dies en sp ich einem Ma kowi zansa z, bei dem ein bes imm es Anlage olumen in eine
G uppe on Asse klassen und ein ande es Anlage olumen in eine zwei e G uppe on As-
se klassen angeleg we den soll.
Im Folgenden soll zunächs zu Ve ein achung de Op imie ungsansa z un e de Vo aus-
se zung he gelei e we den, dass die Asse s und die Liabili ies jeweils paa weise unko e-
lie sind. In diesem Fall kann die allgemeine Lösung noch ela i explizi besch ieben we -
den, so dass zumindes die wich igs en Lösungseigenscha en disku ie we den können.
De allgemeine Lösungsansa z wi d im Anschluss da an ku z skizzie .
2 Ve ein ach e Modellansa z bei unko elie en Risiken
Wie be ei s e läu e kann man anhand de üblichen E izienzk i e ien ine izien e Po oli-
os so o eliminie en. Fü eine En scheidung zwischen zwei e izien en Po olios (und so-
mi ü die Auswahl eines op imalen Po olios) benö ig man eine Risikop ä e enz unk ion.
Im Kon ex de we o ien ie en S eue ung gib es hie na ü liche weise zwei P ä e enz-
unk ionen, de RORAC (= „Re u n on Risk Adjus ed Capi al“) und de EVA (= „Economic
Value Added“, siehe Fußno e 1), die in unse en Modellansa z wie olg de inie we den:
RORAC =
+ E / EK
α
=
+ (1 +
) · E / (
α
· S – E) =:
+ a · E / (
α
· S – E).
EVA = E – (z –
) · EK
α
= E – (z –
) · EK
α
= E – (z –
) · (
α
· S - E) / (1 +
)
= ((1 + z) / (1 +
)) · (E – ((z –
) / (1 + z)) ·
α
· S) =: b · (E – k · S).
- 5 -
De Pa ame e z bezeichne hie die un e nehmensindi iduelle Ziel e zinsung; diese de i-
nie zusammen mi dem un e nehmensin e n gewähl en Siche hei sni eau α sowie dem
isiko eien Zins
den Kapi alkos enpa ame e k bei de S eue ung du ch den EVA. Fü
diese beiden P ä e enz unk ionen sollen nun die K i e ien ü eine op imale Kombina ion
aus Asse s und Liabili ies analysie we den. Dabei gil bzgl. de e s en Ablei ungen:
∂/∂(*) RORAC = a · (∂/∂(*) E · S - E · ∂/∂(*) S) / (
α
· S – E)
2
∂/∂(*) EVA = b · (∂/∂(*) E – k · ∂/∂(*) S)
Da aus e geben sich die olgenden no wendigen Bedingungen ü ein Op imum:
∂/∂(*)E / ∂/∂(*) S = E / S ü den RORAC (un e de Bedingung (
α
· S – E) ≠ 0)
∂/∂(*)E = k · ∂/∂(*)
S
ü den EVA.
Im Un e schied zum RORAC häng also beim EVA ein Op imum nich nu on den Risiko /
Rendi e P o ilen de Asse - und Liabili yklassen ab, sonde n auch om Kapi alkos enpa a-
me e k, de du ch die indi iduelle Un e nehmenspoli ik es geleg wi d. Falls die o. g. Be-
dingungen e üll sind und nich (
α
· S – E)
2
= 0 gil , dann olg ü die zwei en Ablei ungen:
∂
2
/∂(*)∂(**) RORAC = -a · E · ∂
2
/∂(*)∂(**) S / (
α
· S – E)
2
,
∂
2
/∂(*)∂(**) EVA = -b · k · ∂
2
/∂(*)∂(**) S,
a und b posi i e Kons an en. Im No mal all is die Hessema ix (… ∂
2
/∂(*)∂(**) S …) posi i
de ini , d. h. man e häl ü die Nulls ellen de e s en Ablei ungen diese Funk ionen
• s e s ein Maximum im Fall des EVA sowie
• ein Maximum / Minimum ü den RORAC, alls die Rendi e E g öße / kleine Null is .
In den olgenden Abschni en we den wi die Op ima bezüglich RORAC und EVA ü unse-
en Modellansa z un e suchen, wobei wi zunächs zu Ve ein achung annehmen, dass alle
Asse s und Liabili ies jeweils paa weise unko elie mi einande sind. (In diesem Fall gil
also 2 · ∑ Ko ela ions e me = 0.) Die e allgemeine en E gebnisse we den wi dann ohne
g öße e He lei ung angeben.
Wei e hin we den wi zu Ve ein achung de Sch eibweise x
0
mi x und y
0
mi y sowie
0
mi und c
0
mi c abkü zen. Bei Summa ions o meln we den wi gelegen lich diesen Index
wiede e wenden, wenn diese dadu ch kla e und ein ache we den.
2.1 Op imie ung des Re u n on Risk Adjus ed Capi al
Fü x + x
1
+ … x
n
= 1 sowie ∆
i
=
i
– und y + y
1
+ … + y
m
= 1 sowie ∆c
j
= c
j
– c e geben sich
ü den E wa ungswe E und die S anda dabweichung S bei Annahme olls ändige Un-
ko elie hei olgende Beziehungen:
- 6 -
E =
+ ∑ x
i
· ∆
i
– (c
+ ∑ y
j
· ∆c
j
)
S = (x
2
·σ
2
+ ∑ x
i2
·σ
i2
+ y
2
·τ
2
+ ∑ y
j2
·τ
j2
)
1/2
Somi e häl man ü die e s en (pa iellen) Ablei ungen ü alle Indizes i, j die olgenden
Resul a e ü die Ablei ungen on E und S:
∂E/∂x
i
= ∆
i
sowie ∂E/∂y
j
= -∆c
j
∂S/∂x
i
= (x
i
· σ
i2
– x · σ
2
) / S sowie ∂S/∂y
j
= (y
j
· τ
j2
– y · τ
2
) / S
Aus den Beziehungen ∂E/∂(*) / ∂S/∂(*) = E / S ü alle Kombina ionen i, j, k, l esul ie en
dann die olgenden Gleichungen:
(x
i
· σ
i2
– x · σ
2
) / ∆
i
= (x
k
· σ
k2
– x · σ
2
) / ∆
k
(y
j
· τ
j2
– y · τ
2
) / ∆c
j
= (y
l
· τ
l2
– y · τ
2
) / ∆c
l
(x
i
· σ
i2
– x · σ
2
) / ∆
i
= -(y
j
· τ
j2
– y · τ
2
) / ∆c
j
Falls man mi ∆
i,j
:=
i
–
j
(mi dem Spezial all ∆
i
= (
i
- ) = (
i
-
0
) = ∆
i,0
) bezeichne , dann
kann man un e Ve wendung de Beziehungen ∆
i,j
= -∆
j,i
die obigen Gleichungen wie
olg um o mulie en:
X
i
:= x
i
· σ
i2
= (x
· σ
2
) · (∆
i,1
/ ∆
0,1
) + (x
1
· σ
12
) · (∆
i,0
/ ∆
1,0
)
=: u
i,0
· X
+ u
i,1
· X
1
Y
j
:= y
j
· τ
j2
= (y
· τ
2
) · (∆c
j,1
/ ∆c
0,1
) + (y
1
· τ
12
) · (∆c
j,0
/ ∆c
1,0
)
=:
j,0
· Y
+
j,1
· Y
1
Be ücksich ig man, dass ü X, X
1
, Y und Y
1
die Beziehungen „pe de ini ionem“ gel en (da
die beiden Koe izien en jeweils die We e 0 und 1 annehmen), dann gel en ü
U := ∑ U
i,0
:= ∑ u
i,0
/ σ
i2
und
U
1
:= ∑ U
i,1
:= ∑ u
i,1
/ σ
i2
sowie
V := ∑ V
j,0
:= ∑
j,0
/ τ
j2
und
V
1
:= ∑ V
j,0
:= ∑
j,0
/ τ
j2
au g und de No mie ungen x + x
1
+ … x
n
= 1 und y + y
1
+ … + y
m
= 1 die beiden Bezie-
hungen U · X + U
1
· X
1
= 1 sowie V · Y + V
1
· Y
1
= 1. Je z können die zu o au ges ell en
Gleichungen s a k e ein ach we den. Se z man nämlich X
1
* = (X
1
– X) sowie Y
1
* = (Y
1
– Y)
dann e häl man bezüglich diese ans o mie en Va iablen die olgenden Beziehungen:
X
= (1 – U
1
· X
1
*) / (U + U
1
)
Y
= (1 – V
1
· Y
1
*) / (V + V
1
)
Y
1
* = - (∆c
1
/ ∆
1
) · X
1
*
Fü die endgül ige Lösung benö ig man eine wei e e unabhängige Gleichung in X
1
* und
Y
1
*. Dazu be ach en wi die Ausgangsbeziehung E · (x
1
· σ
12
– x · σ
2
) = ∆
1
· S
2
und somi
- 13 -
Annahme e gäbe sich app oxima i , wenn man ausschließlich eine ela i isikoa me Spa -
e in einem seh g oßen Kollek i zeichnen wü de.) Un e diesen Annahmen lie e das
Modell wie olg den klassischen Ma kowi zansa z ü Asse s:
S anda d-
abweichung
E ag nach
einem Jah
Asse klasse 1 10,0% 7,5%
Asse klasse 2 20,0% 12,5%
Bekann e weise kann man im klassischen Ma kowi zansa z zunächs einmal nu den ine i-
zien en Rand als Lösung ausschließen; ü die Auswahl eine op imalen Lösung au dem
e izien en Rand benö ig man zusä zlich ein P ä e enzsys em wie beispielsweise RORAC
ode EVA; beim EVA P ä e enzsys em benö ig man zusä zlich noch einen Kapi alkos enpa-
ame e k. In de nach olgenden Tabelle sind das RORAC Op imum und das EVA Op imum
bei einem Kapi alkos enpa ame e on k = 30% au gelis e .
S d.
Abw.
E ag nach
einem Jah
An eil im
RORAC
An eil im EVA
Op imum, k =
Op imum 30,0%
Asse klasse 1 10,0% 7,5% 70,6% 35,3%
Asse klasse 2 20,0% 12,5% 29,4% 64,7%
Abbildung 4: RORAC und EVA Op imum bei nich iskan en Liabili ies.
Beim EVA Op imum lieg die Gewich ung deu lich meh au de iskan e en Asse klasse als
beim RORAC Op imum. Da übe hinaus wi d nu de absolu e We op imie ohne beson-
de e Be ücksich igung des a sächlichen Eigenkapi albeda s. Im konk e en Fall is de Ei-
genkapi albeda im EVA Op imum deu lich höhe als im RORAC Op imum; u. U. kann das
benö ig e Eigenkapi al ü das EVA Op imum om Un e nehmen ga nich ges ell we den.
Die E gebnisse in Abbildung 4 wu den mi Hil e des zu o he gelei e en Fo melwe ks e -
mi el . In diesem e ein ach en Beispiel kann man die Resul a e abe auch seh anschau-
lich g aphisch da s ellen. Leg man den RORAC als P ä e enz unk ion zug unde, dann kann
man dieses Op imum als den Tangen ialpunk au de Risiko / Rendi e Ku e mi eine Ge-
ade du ch den Nullpunk wie olg da s ellen:

- 14 -
0%
5%
10%
15%
0% 5% 10% 15% 20%
Risiko
Rendi e
Abbildung 5: RORAC Op imum au de Risiko / Rendi e Ku e.
Beim EVA Op imie ungsansa z e gib sich das Op imum als Tangen ialpunk au de Risiko
/ Rendi e Ku e mi eine Ge aden, de en S eigung om Kapi alkos enpa ame e k ab-
häng . Da sich die Risiko / Rendi e Ku e asymp o isch an eine Ge ade annähe , gib es
einen solchen Tangen ialpunk nu dann, wenn die S eigung de EVA Ge aden (und somi
de Kapi alkos enpa ame e k) aus eichend hoch is , siehe dazu auch die nach olgende
Abbildung:
0%
5%
10%
15%
0% 5% 10% 15% 20%
Risiko
Rendi e
0%
5%
10%
15%
0% 5% 10% 15% 20%
Risiko
Rendi e
Abbildung 6: EVA Op imum ü k = 30%, abe kein EVA Op imum ü k = 10%.
Falls es bei nich aus eichend g oßem Kapi alkos enpa ame e k kein EVA Op imum (im
Sinne eines klassischen Op imie ungsansa zes) gib , dann lieg de maximale EVA We
(ungeach e des absolu en Eigenkapi albeda s) am Rand, d. h. bei 100% Auswahl de is-
kan e en Asse klasse.
- 15 -
Wi wollen je z das o liegende Beispiel e wei e n, indem die Risikozeichnung zweie
(nich mi einande und auch nich mi den Kapi alanlagen ko elie e ) Spa en mi dem
olgenden Risiko / Rendi ep o il in den Op imie ungsansa z mi einbezogen we den soll:
Combined
Ra io
S anda d-
abweichung
Spa e 1 97,0% 20,0%
Spa e 2 98,5% 10,0%
Bei de Combined Ra io handel es sich gemäß unse e Modellannahmen um eine Ba -
we be ach ung zum Ablau des Jah es. In de nach olgenden Tabelle sind ü diesen Fall
die Gewich ungen de Asse - und die Liabili yklassen bei eine RORAC Op imie ung au -
gelis e :
S d. kumul. An . im S d. Combined An . im
Abw. Rendi e Op imum Abw. Ra io Op imum
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 64,5% Spa e 1 20,0% 97,0% 24,7%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 35,5% Spa e 2 10,0% 98,5% 75,3%
Abbildung 7: RORAC Op imum ü iskan e Asse s und Liabili ies.
Die An eile ü die Asse klassen 1 und 2 haben sich nach Einbeziehung de Spa en 1 und 2
in die Op imie ung geände , da de Op imie ungsansa z (selbs bei nich ko elie en As-
se s und Liabili ies) nich unabhängig on den Asse und Liabili y Risiko / Rendi ep o ilen
e olg . Es handel sich im konk e en Fall um ein Maximum, da die Rendi e posi i is .
Du ch die Hinzunahme de iskan en Spa en e ände n sich also die Gewich e gg . seh
s a k, wobei iskan e e Kombina ionen (sowohl au de Asse als auch au de Liabili y Sei-
e) je z höhe e Gewich e im Op imum au weisen, was am g öße en G ad de Di e si izie-
ung liegen dü e.
Eine noch s ä ke e Ve schiebung de Gewich e in Rich ung de iskan e en Asse - und Lia-
bili yklassen beobach e man bei de EVA Op imie ung – ungeach e des dadu ch u. U.
doch ech hohen e o de lichen Eigenkapi als.
S d. kumul. An . Im Op . S d. Combined An . Im Op .
Abw. Rendi e 30,0% Abw. Ra io 30,0%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 12,9% Spa e 1 20,0% 97,0% 40,1%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 87,1% Spa e 2 10,0% 98,5% 59,9%
Abbildung 8: EVA Op imum ü iskan e Asse s und Liabili ies.
Wie man de Tabelle en nehmen kann, gib es also signi ikan e Un e schiede zwischen
dem RORAC und dem EVA Op imum, da sich beim EVA Op imie ungsansa z noch höhe e
Gewich e ü die isiko eiche en Posi ionen e geben.
- 16 -
Wi ha en be ei s e wähn , dass im hie o liegenden Modellansa z die Be ach ung eines
isiko eien Asse s kein P oblem da s ell , da man no male weise s e s isikobeha e e Lia-
bili ies ha . Es is ja ge ade in de Ta eine eigens ändige Un e nehmensen scheidung, ob
die liquiden Salden aus de Ve siche ungs echnik isiko ei ode isikobeha e angeleg
we den sollen. Eine isikobeha e e Kapi alanlage muss hie nich no wendige weise „bes-
se “ sein als eine isiko eie Kapi alanlage.
Wi wollen dahe das o liegende Beispiel du ch die Hinzu ügung eines isiko eien Asse s
mi eine Ve zinsung on 4% noch e wei e n und un e suchen, wie sich die Gewich ungen
de Asse - und Liabili yklassen dadu ch gg . e ände n:
S d. kumul. An . im S d. Combined An . im
Abw. Rendi e Op imum Abw. Ra io Op imum
isiko . Asse 0,0% 104,0% 22,4% Spa e 1 20,0% 97,0% 24,1%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 48,3% Spa e 2 10,0% 98,5% 75,9%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 29,3% 0,0% 0,0% 0,0%
Abbildung 9: RORAC Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s.
Au g und de hohen Di e si ika ion e häl das isiko eie Asse nu ein ela i kleines Ge-
wich . Die An eile de Spa en im Op imum ände n sich nu unwesen lich.
Das en sp echende Beispiel ü den EVA Op imie ungsansa z ges al e sich deu lich kom-
plexe : Zunächs einmal e häl man ü den (du chaus ealis ischen) Kapi alkos enpa ame-
e k = 30% keine Lösung meh . Um eine Op imie ungslösung im klassischen Sinn zu e -
hal en, muss man diesen Pa ame e deu lich he au se zen, mindes ens au den ehe un ea-
lis ischen We on k = 60%.
S d. kumul. An . Im Op . S d. Combined An . Im Op .
Abw. Rendi e 60,0% Abw. Ra io 60,0%
isiko . Asse 0,0% 104,0% -119,8% Spa e 1 20,0% 97,0% 31,7%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 136,8% Spa e 2 10,0% 98,5% 68,3%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 83,1% 0,0% 0,0% 0,0%
Abbildung 10: EVA Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s.
Wie man de Abbildung eben alls en nehmen kann, exis ie zwa eine Lösung ü den EVA
Op imie ungsansa z, sie is abe nich zulässig in dem Sinn, dass jede An eil posi i und
kleine als Eins is . Es inde eine de a d ama ische Umschich ung de Asse s s a , dass im
P inzip die Emp ehlung lau e , das isiko eie Asse nich zu kau en, sonde n zu leihen, um
dadu ch noch meh on den iskan e en Asse klassen in das Po olio au zunehmen. An
diesem noch seh ein achen Beispiel zeig sich also, dass de EVA Op imie ungsansa z un-
e Ums änden iel k i ische e Eigenscha en au weis als de RORAC Op imie ungsansa z.
- 17 -
Es muss alle dings e wähn we den, dass bei eine ge inge en Rendi e ü das isiko eie
Asse auch bei de RORAC Op imie ung ähnliche, nich zulässige Lösungen beobach e .
4.2 Ko elie e Asse s und Liabili ies
In diesem Abschni sollen e gänzend zu den o he igen Beispielen noch die Auswi kun-
gen on Ko ela ionen analysie we den. Au g und de hohen Komplexi ä des EVA Op-
imie ungsansa zes in diesem Fall in Ve bindung mi gg . seh k i ischen Lösungseigen-
scha en besch änken wi uns hie ausschließlich au den RORAC Op imie ungsansa z.
Dazu be ach en wi zunächs wiede den Fall de beiden zu o einge üh en iskan en
Asse s und Liabili ies, wobei wi je z annehmen dass die beiden Asse s und die beiden
Liabili ies jeweils zu 50% un e einande ko elie sind; dieses Beispiel en häl be ei s we-
sen liche Eigenscha en des allgemeinen Falls.
S d. kumul. An eil S d. Combined An eil
Abw. Rendi e im Op . Abw. Ra io im Op .
Ko ela ion 0,0% 0,0%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 64,5% Spa e 1 20,0% 97,0% 24,7%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 35,5% Spa e 2 10,0% 98,5% 75,3%
S d. kumul. An eil S d. Combined An eil
Abw. Rendi e im Op . Abw. Ra io im Op .
Ko ela ion 50,0% 50,0%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 63,0% Spa e 1 20,0% 97,0% 11,1%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 37,0% Spa e 2 10,0% 98,5% 88,9%
Abbildung 11: RORAC Op imum ü unko elie e und ko elie e Asse s und Liabili ies.
Du ch den Ansa z on Ko ela ionen e ände n sich die Gewich e, wobei bei hohe posi i-
e Ko ela ion isikoä me e Posi ionen s ä ke ins Gewich allen. Wenn die Ko ela ionen
zu hoch aus allen, gib es gg . keine zulässigen Lösungen meh .
In einem le z en Sch i e wei e n wi dieses Beispiel noch du ch die Hinzu ügung eines
isiko eien Asse s mi eine Ve zinsung on 4%; das Beispiel en häl dann bis au Ko ela i-
onen zwischen Asse s und Liabili ies (die abe mi Ausnahme de als Asse be ach e en
Rück e siche ung in de Regel kaum signi ikan sind) be ei s die gesam e Komplexi ä des
allgemeinen Falls.
- 18 -
S d. kumul. An eil S d. Combined An eil
Abw. Rendi e im Op . Abw. Ra io im Op .
Ko ela ion 0,0% 0,0%
isiko . Asse 0,0% 104,0% 22,4% Spa e 1 20,0% 97,0% 24,1%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 48,3% Spa e 2 10,0% 98,5% 75,9%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 29,3%
S d. kumul. An eil S d. Combined An eil
Abw. Rendi e im Op . Abw. Ra io im Op .
Ko ela ion 50,0% 50,0%
isko . Asse 0,0% 104,0% 36,4% Spa e 1 20,0% 97,0% 9,1%
Asse klasse 1 10,0% 107,5% 33,3% Spa e 2 10,0% 98,5% 90,9%
Asse klasse 2 20,0% 112,5% 30,3%
Abbildung 12: RORAC Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s.
Falls also ein isiko eies Asse in die RORAC Op imie ung iskan e , jeweils un e einande
ko elie e Asse s und Liabili ies einbezogen wi d, dann en äll in unse em Beispiel ein
höhe es Gewich au dieses Asse ; die iskan e en Asse s we den en sp echend ge inge
gewich e . Wei e hin is beme kenswe , dass die Einbeziehung des isiko eien Asse s
nich nu die Gewich ung de Ass es, sonde n auch die Gewich ung de Liabili ies s a k
beein luss .
5 Fazi
Leg man den RORAC als P ä e enz unk ion zug unde, dann gib es beim klassischen Op-
imie ungsansa z ü iskan e Kapi alanlagen (un e gewissen Modell e ein achungen)
imme ein zulässiges Op imum. Im Spezial all zweie iskan e Kapi alanlagen kann man
dies als den Tangen ialpunk au de Risiko / Rendi e Ku e mi eine Ge ade du ch den
Nullpunk da s ellen, siehe dazu auch Abbildung 5.
So e n man den EVA als P ä e enz unk ion zug unde leg , gib es auch im ein achs en Fall
des klassischen Op imie ungsansa zes mi zwei iskan en Kapi alanlagen nich imme eine
Lösung. Eine Lösung wä e nämlich in diesem Fall de Tangen ialpunk au de Risiko / Ren-
di e Ku e mi eine Ge ade de Fo m
Rendi e = Kons an e + k · Risiko.
Da die S eigung de Risiko / Rendi e Ku e nich beliebig klein wi d, sonde n sich asymp o-
isch an eine Ge ade annähe , gib es bei zu kleine Wahl des Kapi alkos enpa ame e s k
keine de a ige „Tangen iallösung“, siehe dazu auch Abbildung 6. Fü kleine e (und ehe
ealis ische) Kapi alkos enpa ame e is nämlich die S eigung de EVA Ge aden zu lach, d.
h. sie wi d auch nach en sp echende Pa allel e schiebung nich die Risiko / Rendi e Ku e
be üh en; hie liegen die maximalen We e au den Rände n de zulässigen Kombina io-

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nen. Fü höhe e Kapi alkos enpa ame e hingegen gib es zulässige Lösungen; diese Pa-
ame e bilden abe häu ig keine ealis ische Kapi alkos ensys ema ik ab.
Dieses E gebnis soll e aus unse e Sich zum Nachdenken an egen, ob de EVA ein zweck-
mäßiges S eue ungsins umen is , wenn selbs im ein achs en alle denkba en Beispiele
die Op ima de a k i isch on de ( eilweise ech ik i en) Pa ame e wahl ü den Kapi al-
kos ensa z abhängen. Insbesonde e die Ta sache, dass gg . nu bei seh hohem Ansa z ü
die Kapi alkos en übe haup Op ima exis ie en, soll e aus unse e Sich k i isch gewü dig
we den. Aus diesem G und wu de an diese S elle de Fall eine EVA Op imie ung bei ge-
gebenen Ko ela ionss uk u en auch nich analysie .
So e n nun (beispielsweise im Rahmen eine ganzhei lichen GuV Be ach ung) auch Liabili-
ies in den Op imie ungsansa z einbezogen we den, wi d selbs bei Modell e ein achun-
gen die Lösungss uk u u. U. seh komplex:
Bei einem ( e ein ach en) RORAC Op imie ungsansa z wi d es in de Regel (d. h. auße halb
„singulä e “ Pa ame e kons ella ionen) Lösungen geben, welche abe nich no wendige -
weise zulässig in dem Sinn sind, dass alle Pa ame e g öße Null und kleine Eins sind. So-
e n es keine Ko ela ionen ode nu Ko ela ionen inne halb de Asse s und Liabili ies gib ,
können die Lösungen anschaulich besch ieben we den und man e kenn so o , dass die
op imalen Asse kombina ionen nich nu on den Eigenscha en de Asse s, sonde n auch
on den Eigenscha en de Liabili ies beein luss we den (was umgekeh na ü lich genau
so gil ). In diesem Fall können nich zulässige Lösungen gg . dadu ch „geheil “ we den,
dass man u. U. G uppen zusammen ass , und dadu ch den Op imie ungsansa z e was klei-
ne dimensionie .
Im allgemeinen Fall ü das RORAC Op imie ungsp oblem exis ie die Lösung zwa in de
Regel, is abe gg . schwe zu in e p e ie en. Mi Ausnahme de Beziehungen zwischen
B u o- und zedie em Schadenau wand, soll en in de Schaden e siche ung abe nich
allzu g oße Ko ela ionen zwischen Asse s und Liabili ies au e en, so dass bei eine einen
Ne obe ach ung die Unko elie hei sannahme zwischen Asse s und Liabili ies gg . un-
p oblema isch is .
Wie wi be ei s e wähn haben, eignen sich die hie skizzie en Übe legungen nich unbe-
ding bei de Op imie ung komplexe Rück e siche ungss uk u en, da die hie ge o e-
nen Modell e ein achungen in diesem Fall k i isch hin e ag we den müssen. Die hie
skizzie e Vo gehensweise kann lediglich dazu e wende we den, bei e ein ach em Mo-
delldesign besse e S a we e ü Al e na i be echnungen in in e nen Modellen zu lie e n.
Dennoch kann man selbs bei ein achen Beispielen schon einige Implika ionen ü die un-
e nehmensin e ne S eue ung e kennen.
- 20 -
Li e a u e zeichnis
[1] DAV-A bei sg uppe In e ne Risikomodelle (H sg.): In e ne Risikomodelle in de Scha-
den-/ Un all e siche ung, Ka ls uhe 2008.
[2] Die s, Do o hea: In e ne Un e nehmensmodelle in de Schaden- und Un all e siche-
ung, Ulm 2007.
[3] Heep-Al ine ; Kaya; K enzlin; Wel e (H sg.): In e ne Modelle nach Sol ency II. Sch i
ü Sch i zum in e nen Modell in de Schaden e siche ung. Ve lag Ve siche ungs-
wi scha , Ka ls uhe, 2010.
[4] Mack, Thomas: Schaden e siche ungsma hema ik, 2. Au lage, Ka ls uhe 2002.
[5] Ma kowi z, Ha y Max: Po olio Selec ion, The Jou nal o Finance, Vol. VII, No. 1,
Ma ch 1952.
[6] Mau e , Raimond: In eg ie e E olgss eue ung in de Schaden e siche ung au de
Basis on Risiko-We -Modellen, Ka ls uhe 2000.
[7] Sp emann, Klaus: Po oliomanagemen . Oldenbou g, 4. Au lage, 2008.
- 21 -
Abbildungs e zeichnis
Abbildung 1: Risiko / Rendi e P o ile un e schiedliche Geschä ss a egien...........................1
Abbildung 2: S uk u de Ko ela ionsma ix. ....................................................................................10
Abbildung 3: S uk u de Cholesky Ze legung ü die Ko ela ionsma ix...............................10
Abbildung 4: RORAC und EVA Op imum bei nich iskan en Liabili ies....................................13
Abbildung 5: RORAC Op imum au de Risiko / Rendi e Ku e......................................................14
Abbildung 6: EVA Op imum ü k = 30%, abe kein EVA Op imum ü k = 10%. ....................14
Abbildung 7: RORAC Op imum ü iskan e Asse s und Liabili ies...............................................15
Abbildung 8: EVA Op imum ü iskan e Asse s und Liabili ies.....................................................15
Abbildung 9: RORAC Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s. .......................16
Abbildung 10: EVA Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s............................16
Abbildung 11: RORAC Op imum ü unko elie e und ko elie e Asse s und Liabili ies....17
Abbildung 12: RORAC Op imum un e Einbeziehung eines isiko eien Asse s......................18
Kon ak /Imp essum
Diese Ve ö en lichung e schein im Rahmen de OnlinePublika ions eihe
„Fo schung am IVW Köln“
.
A
lle Ve ö en lichungen diese Reihe können un e www.i w-koeln.de ode un e h p://opus.bsz-bw.de/ hk/index.php?la=de
abge u en we den.
Eine wei e e Publika ions eihe is die
Sch i en eihe des Ins i u s ü Ve siche ungswesen de Fachhochschule Köln
.
He ausgebe : Ve ein de Fö de e des Ins i u s ü Ve siche ungswesen an de Fachhochschule Köln e. V. Die Sch i en eihe kann
übe den Ve lag Ve siche ungswi scha bezogen we den (h p://www. w.de/).
Eine Übe sich alle He e de Sch i en eihe kann auch un e olgende Ad esse abge u en we den:
h p://www. 04. h-koeln.de/ akul ae /ins i u e/i w/in o ma ionen/publika ionen/00366/index.h ml
Bildnachweis ü das Deckbla : Gebäude de Fachhochschule Köln
Copy igh : Fachhochschule Köln/Monika P obs
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He ausgebe / Edi o ship:
P o . D . Reime s-Rawcli e
P o . D . Pe e Schimikowski
P o . D . Jü gen S obel
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Ins i u e o Insu ance S udies
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