C Mathematical and Quantitative Methods
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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.
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.
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.