Turning Risk into Value
Friday, 26.10.07, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
Die Lebensversicherungsbranche befindet sich weltweit im Umbruch. Dies zeigt sich in der veränderten Produktlandschaft in den USA und Asien sowie grundsätzlich veränderten Risiko- und Wertbegriffen. Der Übergang zu marktkonsistenten Bewertungsmodellen für die unternehmensinterne Steuerung sowie für aufsichtliche Zwecke geht Hand in Hand mit neuen Ansätzen für Asset Liability Management (ALM). Insbesondere in den USA and Asien ist eine Standardisierung der Produkte und eine Industrialisierung des Risikomanagements erkennbar.
\nDiese veränderten Rahmenbedingungen stellen Lebensrückversicherer vor eine Reihe von spezifischen Herausforderungen, die neue Geschäftsprozesse sowie neue mathematische Modellierungen erfordern, u.a. für\n
Bayesian Structured Hazard Regression
Friday, 16.11.07, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
Das Abstract zum Vortrag ist als pdf-Datei auf der FDM-Seminar-Seite unter http://www.fdm.uni-freiburg.de/cms/seminars/seminar-on-data-analysis-and-modeling zu finden.
Divergence Utilities
Friday, 30.11.07, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
We investigate a class of concave monetary utility functions, which we call divergence utilities. Divergence utilities can be viewed as the translation invariant hull of classical expected utilities. This class is rather wide and includes, in particular, the entropic utility. More important, this class is very convenient analytically. We provide several representations, an explicit solution of the portfolio optimization problem as well as an explicit solution of the risk sharing problem. It is joint work with Alexander Cherny.
Time Series Modelling for the Neurosciences: The Innovation Approach
Tuesday, 15.1.08, 16:15-17:15, Raum 404, Eckerstr. 1
Contemporary research in the neurosciences produces multivariate time series data from various modalities (EEG, MEG, FMRI, NIRS, etc.). In this talk some new ideas on the analysis of various classes of such data by predictive modelling will be reviewed; in particular state space models will be discussed. The residuals of the predictions are also called "innovations". For parameter fitting and model comparison the maximum-likelihood method is used, or preferably the minimisation of an information criterion, such as AIC. Applications to modelling FMRI and EEG time series will be presented; in the case of the EEG, a new approach to the inverse problem of estimating the source currents within brain will be proposed. Finally the topic of time series filtering and decomposition will be addressed, and an alternative to standard methods like Factor Analysis and Independent Component Analysis (ICA) will be presented.
Nonparametric inference in a model of recurrent events in the presence of a terminal event and independent right-censoring
Friday, 1.2.08, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
In clinical and epidemiological studies, subjects may experience recurrent events, such as myocardial infarctions. The recurrence of such serious events is often associated with a high risk of death with the consequence that subjects may die during the study. We focus on the gap times between successive events conditional on survival. For each recurrence, death and infarction are both of interest and are treated as competing risks. We consider the marginal cause-specific distribution function of the gap time between two successive infarctions and the cause-specific distribution function of the gap time between an infarction and death, both conditional on having survived the previous occurrences. We also consider the joint cause-specific distribution function of the successive gap times. We propose nonparametric estimators for these functions, in the presence of independent right-censoring. Strong consistency and weak convergence results are presented. We investigate the finite sample properties of the proposed estimators through simulations. Finally, the developed estimators are illustrated on a real dataset.
Navigation von und Interaktion mit humanoiden Robotern
Friday, 8.2.08, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
Eine grundlegende Motivation für die Forschung auf dem Gebiet humanoider Roboter liegt darin, Roboter zu entwickeln, die besser angepasst sind an die für Menschen geschaffenen Umgebungen. Dies erfordert, dass die Roboter mit Menschen interagieren können und trotz ihrer typischerweise eingeschränkten Ressourcen in der Lage sind, zuverlässig in ihren Umgebungen zu navigieren. In meinem Vortrag werde ich auf beide Aspekte eingehen.
\n\nIm ersten Teil meines Vortrages präsentiere ich probabilistische Techniken, welche es einem humanoiden Roboter erlauben, sich auf der Basis von Kamerabildern zuverlässig in seiner Umgebung zu lokalisieren. Neben den mathematischen Grundlagen werde ich auch Ergebnisse aus umfangreichen Experimenten mit echten humanoiden Robotern präsentieren.
\n\nIm zweiten Teil meines Vortrags stelle ich Verfahren zur natürlichen, intuitiven Interaktion eines Roboters mit Menschen vor. Diese Verfahren erlauben es dem Roboter robust die Positionen von Interaktionspartnern zu schätzen und typische Gesten, die Menschen ährend der Interaktion ausführen, zu erkennen und zu deuten.
On semi-parametric random censorship models
Friday, 15.2.08, 11:15-12:15, Raum 404, Eckerstr. 1
In the random censorship model (RC) one observes data of the form\n(Z,δ), where Z = min(X,Y), X is independent of Y, and\nδ indicates whether X is censored (δ=0) or not\n(δ=1). Denote by m(x)=E(δ | Z=x) the\nregression function of the binary variable δ given Z=x and\nassume that m belongs to a parametric family with parameter space\nΘ ⊂ ℝk, i.e. m(x) = m(x,θ0) and θ0\n∊ Θ. RC together with such a binary model assumption defines\na semi-parametric random censorship model (SRC).
\n\nWe study a semi-parametric estimator of the distribution function\nF of X, which is based upon maximum likelihood estimation of\nθ0. Asymptotics of general semi-parametric integral\nestimators are discussed and compared to the corresponding\nasymptotic results of Kaplan-Meier integrals.
\n\nFinally, we study a diagnostic method to check whether the assumed\nparametric binary model is appropriate. These tests are based on\nsome asymptotic results of a marked empirical process and on a new\nresampling scheme of the bootstrap.