Schadenversicherungsmathematik

Microcredential-Kurs als Teil der Aktuarausbildung

Die Universität Klagenfurt – konkret die M/O/T® Management School und das Institut für Statistik bieten im Wintersemester 2024/25 den Microcredentials-Kurs Schadenversicherungsmathematik an.

Die Vorlesung ist Teil der berufsbegleiteten Aktuarausbildung, die von der AVÖ organisiert und durch mehrere Anbieter in Österreich durchgeführt wird. Nach erfolgreichem Abschluss aller Kurse und entsprechender Berufserfahrung können Absolvent:innen die Aufnahme in die Sektion der anerkannten Aktuar:innen der AVÖ beantragen und anschließend den Titel „Anerkannter Aktuar“ oder „Anerkannte Aktuarin AVÖ“ tragen.

Frau Univ.-Prof.ⁱⁿ DIⁱⁿ Dr.ⁱⁿ Michaela Szölgyenyi hält die Vorlesung in einem hybriden Format. Angehenden Aktuar:innen bietet die Ausbildung eine ideale Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungsfällen. Die Lehrveranstaltung ist gemäß dem Actuarial Association of Europe (AAW) Syllabus konzipiert. Die Teilnehmer:innen erwerben im MC-Kurs grundlegende Kenntnisse von relevanten Themen der Schadenversicherungsmathematik.

Nutzen Sie diese Gelegenheit, um sich für eine zukunftssichere Karriere im Risikomanagement und der Versicherungsmathematik zu qualifizieren.

Inhalte:

Grundlegende Kenntnisse relevanter Themen der Schadenversicherungsmathematik
Verschiedene Risikomodelle und ihre Anwendung
Prämienkalkulation
Techniken zur Berechnung von Rückversicherungen
Theorie von Deckungsmodifikationen – praktische Beispiele
Claims Development Result
Kredibilitätstheorie und klassisches Risikomodell
Heavy-tail Verteilungen
Stochastische optimale Kontrolltheorie der Versicherungsmathematik

Zielgruppe

Der MC-Kurs Schadenversicherungsmathematik richtet sich an

Personen, die eine Aus- oder Weiterbildung anstreben, welche zur Tätigkeit als Aktuar und Aktuarin befähigt sowie
Personen die in Versicherungen, Banken oder anderen Organisationen im Bereich von Versicherungsgeschäften tätig sind und über die nötigen mathematischen Vorkenntnisse verfügen.

Voraussetzungen

Abgeschlossenes oder vor Abschluss stehendes, Hochschulstudium der Mathematik (oder vergleichbarer Studien) auf Master-Niveau oder
universitäre Vorkenntnisse in den Bereichen Lineare Algebra, Analysis und Stochastik