C Mathematical and Quantitative Methods
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- Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr (4)
- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (2)
- Fakultät 12 / Institut für Technologie und Ressourcenmanagement in den Tropen und Subtropen (2)
- Fakultät 07 / Institut für Nachrichtentechnik (1)
Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können.
This thesis presents the perspective and basis for modeling of retail electricity price components in Germany. Detailed Python models are developed to provide predictions for yearly development of average network charges, EEG, StromNEV-19 and KWK surcharges for the period 2015-2035. For network charges and EEG surcharge, scenario-B (2035) from NEP2015 has been chosen as the model scenario. For KWK surcharge, the 2025 KWK share target, set by KWKG-2016, has been chosen as the model scenario. Individual component model results are validated against available academic literature and institutional reports. Model results for EEG surcharge, indicate an increasing yearly EEG costs till 2024, after which the expiring EEG plants of past will unburden the related high costs and EEG surcharge will drop but still be around 99% of 2015 level in 2035. Model results for network charges indicate a consistently increasing yearly trend owing to high grid investments needed for reaching the target RE share of 57%. KWK model results also indicate a growing KWK surcharge until 2020 which then would remain stagnant at that level onwards. All model results are collected under three consumption categories, namely, households, privileged and nonprivileged industries. The final results indicate that the average German household will face an overall increase of around 3.37 Cents/kWh in retail electricity prices (excluding VAT) till 2028, after which the retail prices will drop a little due to dropping EEG surcharge. The similar but slightly reduced trend can be seen for nonprivileged industrial consumption. The increment effect, however, is only minute for privileged industrial consumption due to high exemptions in EEG & KWK surcharges and reduced individual network charges.
Vergleich verschiedener Lernmethoden neuronaler Netze bei der Analyse von „Social Media“ Inhalten
(2018)
The goal of this bachelor thesis was the comparison of different learning methods in neural networks. The methods were applied to detect hate posts on social media plat-forms like twitter. To achieve this, a supervised Recurrent Neural Network and a self-supervised Word2Vec model were implemented. The results of both implementations show the importance of choosing the correct dataset and a learning method generating significant results. The problems of both implementations were identified and formulated into possible solutions to achieve more accurate predictions in future. This thesis is of high interest for students and developers in the area of sentiment analysis.
Die Lebensversicherer in Deutschland als institutionelle Investoren haben eine erhebliche Verantwortung für die Absicherung der Menschen im Alter. Aufgrund des anhaltenden schwierigen Zinsumfeldes stehen sie jedoch unter enormen Druck, ihre Leistungsversprechen langfristig einzuhalten zu können.
Der Gesetzgeber führte daher 2011 die Zinszusatzreserve (ZZR) ein, um im Rahmen der sinkenden Kapitalmarktzinsen eine moderate Form der Nachreservierung zu schaffen.
Als die ZZR eingeführt wurde, war allerdings nicht absehbar, dass sich das Niedrigzinsumfeld auf eine so lange Zeit erstrecken würde, wie es nun der Fall ist.
Die bisherige Systematik der ZZR führte in den letzten Jahren zu einem erheblichen Ausmaß und damit verbunden zu einer enormen Belastung für die Lebensversicherer. Bei einer Beibehaltung des Verfahrens könnte sich die ZZR nach Schätzungen der Assekurata Rating Agentur bis zum Jahr 2025 auf beachtliche 200 Milliarden Euro belaufen. Dies würde bedeuten, dass sich der Gesamtaufwand zur Dotierung der ZZR im Vergleich zum Geschäftsjahr 2017 noch verdreifachen würde.
Daher beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit einer Neukalibrierung der ZZR und einer damit verbundenen völlig neuen Berechnungsmethodik.
Die "Methode 2M", die von der Deutschen Aktuarvereinigung e. V. (DAV) entwickelt wurde, wird als möglicher Lösungsweg zur Entlastung der Lebensversicherer detailliert beschrieben und analysiert. Mithilfe aktuarieller Berechnungen werden dabei insbesondere die quantitativen Auswirkungen der Methode 2M im Hinblick auf verschiedene Zinsszenarien bis zum Jahr 2030 aufgezeigt und eine kritische Beurteilung vorgenommen, ob die neue Berechnungsmethodik den gewünschten Erfolg erzielt.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, Technologietrends von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen zu definieren und anhand eines modernen Produktes vorzustellen. Ein ERP-System unterstützt Unternehmen in der Organisation und Durchführung von sämtlichen Geschäftsprozessen. Zur Untersuchung der wünschenswerten Eigenschaften eines ERP-Systems wurden anhand von Literaturarbeit Anforderungen definiert. Dabei wurde deutlich, dass die Verarbeitung von sämtlichen Geschäftsdaten in Echtzeit einen hohen Stellenwert hat. Hierfür bietet das ERP-System S/4HANA mit verschieden Technologien eine Lösung auf dem Datenbanksystem an. So zeigt ein direkter Performancevergleich zwischen den Datenbanksystemen von S/4HANA und einem aktuellen Konkurrenzprodukt, dass das Verarbeiten von großen Datenmengen in kürzester Zeit möglich ist. Diese Arbeit ist an Fachkreise der Wirtschaftsinformatik und Personengruppen mit Interesse an ERP und Datenbanken Systemen gerichtet.
Die vorliegende Masterarbeit behandelt die Bewertung der eingegangenen Unternehmensrisiken im Rahmen der Lebensversicherung und die hiervon abgeleiteten Auswirkungen zur Unternehmenssteuerung.
Dabei wird einerseits die Angemessenheit der sog. „Standardformel“ nach Solvency II überprüft, die in den europäischen Mitgliedsstaaten einen weitestgehend einheitlichen Ansatz bei der Bewertung der Risiken von Versicherungsunternehmen verwendet. Andererseits werden unter ökonomischen Überlegungen versicherungsmathematische Methoden vorgestellt, wie ein Lebensversicherer seine Risiken unternehmensindividueller ermitteln und damit seinen tatsächlichen Risikokapitalbedarf bestimmen kann.
Zur Quantifizierung der Ergebnisse werden die Berechnungsvorgaben der Standardformel für ausgewählte Risikomodule nachgebildet und mit den in dieser Arbeit vorgestellten unternehmensindividuellen Berechnungen verglichen und analysiert. Es zeigt sich, dass trotz der Komplexität des Solvency II-Modells eine noch differenziertere Herangehensweise notwendig ist, damit ein einzelnes Unternehmen seine Risiken adäquat und möglichst individuell bestimmen kann. Zur Gewährleistung einer nicht bestandsgefährdenden Unternehmensfortführung müssen die Versicherungsunternehmen bei Betrachtung ihrer Risiken mithilfe des EU-weiten Aufsichtssystems Solvency II in der Lage sein, die korrekten Rückschlüsse zur Unternehmenssteuerung zu ziehen. Die in dieser Arbeit vorgestellten versicherungsmathematischen Ansätze können dabei den Prozess zur unternehmenseigenen Risiko- und Solvabilitätsbeurteilung (ORSA) unterstützen.
REST became the go to approach when it comes to large scale distributed systems on, or outside the World Wide Web. This paper aims to give a brief overview of what REST is and what its main draws and benefits are. Secondly, I will showcase the implementation of REST using HTTP and why this approach became as popular as it is today. Based on my research I concluded that REST’s advantages in scalability, coupling, performance and its seamless integration with HTTP enabled it to rightfully overtake classic RPC based approaches.
This bachelor thesis addresses the issue of how school resilience can be measured and assessed quantitatively. Schools as social infrastructures have a significant value for society. Yet, on a global scale, they, and therefore the respective community as well, are continuously endangered by a variety of threats such as natural disasters or violence and mental abuse affecting students, parents and school staff. However, these threats differ greatly depending on climatic and geographical conditions as well as on the socio-cultural context of the corresponding community. To strengthen school resilience against potential threats and to ensure education continuity despite the occurrence of these disruptions, a methodology is developed to measure and assess school resilience in conjunction with its specific circumstances. Initially, qualitative and quantitative (composite) indicators are identified and categorised with the help of a Systematic Literature Review and Mayring's Qualitative Content Analysis. These are subsequently developed into a Comprehensive Index for School Resilience (CISR). Building on this, a pre-existing assessment methodology, which uses Likert-Scales arranged in questionnaires to assign quantitative values to the composite indicators, is adapted to operationalise the CISR and by an exemplary application at Europaschule Troisdorf, the methodology is adapted to the socio-cultural conditions in Germany using an expert’s operational and contextual knowledge. The results obtained show that the methodologies and techniques described in current international research can, after an appropriate adaptation, successfully be applied to schools in Germany as well. Nevertheless, by identifying research limitations and errors as well as potential improvements, it is evident that further research and development is needed to provide stakeholders with a decision-making tool to strengthen the resilience of schools in the future, such as an exhaustive supplement to the CISR or the integration of more precise quantification methodologies and techniques.
In nahezu jedem Rettungsdienstbereich lässt sich ein Anstieg an Notfalleinsätzen und damit einhergehend ein höherer Bedarf an Rettungsmitteln beobachten. Daraus resultieren Einsatzspitzen, die durch den Regelrettungsdienst nicht abgedeckt werden können, und es entsteht eine Unterdeckung. Dies wird auch als Risikofall bezeichnet und birgt die Gefahr, dass ein Rettungsmittel nicht innerhalb der vorgeschriebenen Hilfsfrist am Notfallort eintreffen kann. Um einen potenziellen Risikofall im Vorfeld absehen und einsatztaktische Ausgleichsmaßnahmen innerhalb eines Rettungsdienstbereiches ergreifen zu können, soll deshalb die Einsatznachfrage in stündlicher Auflösung prognostiziert werden. Dazu wurde die Einsatz-Zeit-Reihe 2017 der hochfrequentierten Feuer- und Rettungswache 1 in der Kölner Innenstadt analysiert und ein saisonales ARIMA-Modell sowie ein Erwartungswert-Modell auf die Einsatz-Zeit-Reihe des Folgejahres 2018 angewandt. Gezeigt werden konnte, dass sich die Einsatz-Zeit-Reihe mit einer mittleren absoluten Abweichung von etwas mehr als einem Einsatz prognostizieren lässt. Außerdem konnte mit einer Skalierung der Prognose über die Anzahl einsatzbereiter Rettungs-wagen jeder Risikofall in einem einwöchigen Anwendungstest vorhergesagt werden. Dabei zeigte sich, dass nicht die Prognosegüte in der Stunde der Einsatzspitze relevant ist, sondern die Prognosegüte in der Folgestunde. Die Prognosen haben somit, wenn sie skaliert werden, eine hohe einsatztaktische Relevanz und ermöglichen kurz-fristige Ausgleichsmaßnahmen im Tagesgang.
Vergangene Ereignisse haben gezeigt, dass es trotz gesetzlicher Vorgaben und technischer Regeln, welche die Notstromversorgung von Krankenhäusern bestimmen, zu Vorfällen mit menschlichen Verlusten als Folge von Stromausfällen kam. Deshalb befasst sich diese Masterthesis mit der Entwicklung einer Bewertungsmethode für die Notfallplanung von deutschen Krankenhäusern im Bereich der Energieversorgung unter Berücksichtigung von technischen und organisatorischen Anforderungen. Sie soll in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung Anwendung finden.
Das Ziel ist es, eine Methode zu entwickeln, welche von Anwender:innen mit unterschiedlicher Ausprägung der Fachexpertise in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie Risikoanalyse genutzt werden kann. Über zwei Scoping Reviews für die Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie zur Energieversorgung von Krankenhäusern werden bestehende Vorgaben und Konzepte sowie Anforderungen an die Methode ermittelt. Basierend auf diesen Informationen wird ein gestuftes Bewertungsmodell vorgeschlagen. Es setzt sich aus einer Synthese eines Verfahrens des Bundesamts für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe zur Vulnerabilitätsanalyse mit Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung (Satisfizierungsverfahren und Analytic Network Process) zusammen. Anhand einer exemplarischen Durchführung erfolgte eine empirische Validierung. Des Weiteren wurden der Praxisbezug und die Anwendbarkeit mit Expert:innen-Gesprächen untersucht.
Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass sich das gestufte Bewertungsmodell als Planungsmodell für die Bewertung der Energienotversorgung von Krankenhäusern eignet. Es ist in eine Einsteiger-, Fortgeschrittenen- und Expertenstufe unterteilt, um für alle Anwender:innen unabhängig von ihrer Fachexpertise nutzbar zu sein. Es sind weitere Arbeiten unter enger Einbindung von Krankenhausbetreibenden erforderlich, um anhand des Modells priorisierte Checklisten mit allgemeinen technischen und organisatorischen Anforderungen für die Fortgeschrittenenstufe zu entwickeln. Durch die exemplarische Durchführung hat sich herausgestellt, dass das gestufte Bewertungsmodell zudem zur Identifizierung von Abhängigkeiten und Kritikalität des untersuchten Systems genutzt werden kann.
Als Herausforderung stellte sich die Übertragung des Analytic Network Process zu einem Bewertungs- und Priorisierungssystem der technischen und organisatorischen Anforderungen in Verbindung mit der Vulnerabilität heraus. Die Anwendungsgrenzen werden durch die Stufung des Bewertungsmodells gering gehalten. Es sind jedoch weitere Arbeiten, wie die Erstellung eines Leitfadens, notwendig, um die praktische Umsetzung zu ermöglichen.