Entwicklung eines Prognosemodells zur Vorhersage der Prämienentwicklung der österreichischen Versicherungsbranche

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Prognosemodells zur Vorhersage der zukünftigen Prämienentwicklung in der österreichischen Versicherungsbranche. Das Ziel ist es, ein zuverlässiges Modell zu erstellen, das es ermöglicht, die Prämienentwicklung präzise zu prognostizieren, indem relevante Daten, Trends und Einflussfaktoren analysiert werden. Diese Prognosen sind besonders wichtig für die strategische Planung und das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen. Im Rahmen der Arbeit wird zunächst eine detaillierte Beschreibung des klassischen linearen Regressionsmodells gegeben, welches ein fundamentales Werkzeug in der statistischen Analyse darstellt und in vielen Bereichen Anwendung findet.Es werden die grundlegenden Definitionen und Annahmen des linearen Modells, die Techniken zur Parameterschätzung sowie Methoden zur Modellanalyse behandelt. Dazu zählen insbesondere die Schätzung der Regressionskoeffizienten mittels der Methode der kleinsten Quadrate und der Maximum-Likelihood-Schätzung wie auch die Beurteilung der Modellanpassung durch statistische Tests. Darauf aufbauend wird ein Prognosemodell erstellt, das die Dynamik der Prämienentwicklung schätzen kann. Hierbei wird eine umfassende Datengrundlage aus den Bereichen der österreichischen Versicherungswirtschaft und makroökonomischen Indikatoren genutzt, um die Prämienentwicklung möglichst genau abzubilden. Die Datenaufbereitung, die Erstellung von Zeitreihen sowie die Modellierung erfolgen unter Verwendung der Software RATS, einem Tool für Ökonometrie und Zeitreihenanalyse.Im abschließenden Kapitel der Prämienindexierung wird auf die Konzeptionen und Entwicklungen der Preisindizes des Verbraucherpreisindex und des Kraftfahrzeughaftpflicht-Versicherungsleistungspreisindex eingegangen.

The thesis deals with the development of a forecasting model to predict the future development of premiums in the Austrian insurance industry. The aim is to create a reliable model that makes it possible to accurately forecast premium development by analyzing relevant data, trends and influencing factors. These forecasts are particularly important for the strategic planning and risk management of insurance companies. The thesis first provides an in-depth understanding of the classic linear regression model, which is a fundamental tool in statistical analysis and is used in many areas.The basic definitions and assumptions of the linear model, the techniques for parameter estimation and methods for model analysis are covered. This includes in particular the estimation of regression coefficients using the least squares method and maximum likelihood estimation, as well as the assessment of model fit through statistical tests. Based on this, a forecast model is created that can estimate the dynamics of premium development. A extensive data basis from the Austrian insurance industry and macroeconomic indicators is used to map the premium development as accurately as possible. The data preparation, the creation of time series and the modeling are carried out using the software RATS, a tool for econometrics and time series analysis.The final chapter on premium indexation discusses the concepts and developments of the price indices of the consumer price index and the price index for motor third party liability insurance.