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SUMMARY:Abgesagt: Asset Liability Management für Versicherungen – Theorie und Praxisbeispiele
DESCRIPTION:Leider musste dieses Seminar kurzfristig abgesagt werden. Wir bemühen uns\, die Durchführung im kommenden Jahr zu ermöglichen! \n  \nVortragender: Alexander Filler\, Head of Market Risk Modelling\, UNIQA Insurance Group AG \nNicht zuletzt durch die Einführung von Solvency II und dem anhaltenden Tiefzinsumfeld ist Asset Liability Management zu einem essenziellen Prozess in Versicherungen geworden\, speziell für langlebiges Geschäft mit Optionen und Garantien für KundInnen. In diesem Prozess sind typischerweise unterschiedliche Bereiche involviert\, wie zum Beispiel Aktuariat\, Risikomanagement und Investmentmanagement. \nIn diesem Online-Seminar bespricht Alexander Filler \n\ndie wesentlichen Rahmenbedingungen für effektives Asset Liability Management\nunterschiedliche Ansätze und Zielsetzungen\ntypische\, praktische Problemstellungen\nTools für die Anwendung\npraktische Beispiele unterschiedlicher Ansätze\n\nZielgruppe: AktuarInnen\, RisikomanagerInnen\, InvestmentmanagerInnen\, ControllerInnen \nMindestteilnehmerInnen: 10 Personen \nPreis: 250 Euro (inkl. Ust.); 225 Euro (inkl. Ust.) für AVÖ-Mitglieder \nCPD-Punkte: 4 \nAuftakt im Actuarial Modelling Club (AMC) \nZum Auftakt der Seminarreihe gibt Dr. Alexander Filler am 19. Oktober\, um 16:30 Uhr im AMC erste Einblicke ins Thema. Die Teilnahme am AMC ist kostenlos. Die Veranstaltung ist öffentlich zugänglich. Die AVÖ vergibt dafür 1 CPD-Punkt. Details und Anmeldung über die FAM-Website. \nTermine \n\nEinführungsveranstaltung im AMC: 19.10.2021 (Online-Veranstaltung)\nSeminarreihe: 04.11.2021 und 11.11.2021 (Online-Veranstaltungen)\n\n  \nÜber den Vortragenden: Dr. Alexander Filler ist seit 2012 bei der UNIQA Insurance Group AG tätig und leitet das Marktrisikomodellierungsteam im Bereich Group Risk Management. Das Team betreut unter anderem die Marktrisikorechnungen mit dem internen Modell und nach Standardformel für Assets für die gesamte Gruppe sowie die Erzeugung von risiko-neutralen Szenarien für die Best-Estimate-Berechnungen der Gruppe. Filler studierte Technische Mathematik an der TU Wien mit Spezialisierung auf hochdimensionale\, stochastische Prozesse. Er schloss das Studium mit dem Doktorat ab. Kürzere Tätigkeiten vor seinem Eintritt bei UNIQA hatte er im Bereich von Prognosemodellen für Kapitalmärkte sowie in der Beratung für die Bepreisung pfadabhängiger Optionen.
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SUMMARY:Online-Seminar "PEPP – eine Chance für die Versicherungsbranche?"
DESCRIPTION:Das PEPP (Pan-European Personal Pension Product) ist eine private Altersvorsorge für alle in der EU ansässigen Personen und als Ergänzung zu den bestehenden Altersvorsorgesystemen gedacht.\n\nDie einheitlichen Vorschriften für die Registrierung\, die Herstellung\, den Vertrieb und die Beaufsichtigung des PEPP sind in der Verordnung (EU) 2019/1238 geregelt\, welche am 20.06.2019 im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht wurde und ab dem 22.03.2022 anwendbar ist.\n\nIn diesem Online-Seminar beleuchten wir die wesentlichen Aspekte des neuen Produkts. Dabei fokussieren wir uns auf folgende Themenbereiche:\n\n 	Warum macht die demografische Entwicklung ein solches Produkt überhaupt erforderlich?\n 	Welche Rahmenbedingungen wurden für ein solches Produkt gesetzt?\n 	Wie groß ist das Marktpotenzial?\n 	Welche Erfordernisse und Implikationen in der Regulatorik und Rechnungslegung ergeben sich bei der Umsetzung eines solchen Produkts?\n\nDas Online-Seminar eignet sich sowohl für AktuarInnen als auch für MitarbeiterInnen der Fachbereiche Marketing\, Vertrieb und Produktentwicklung.\n\nDie Mindestteilnehmerzahl wurde bereits erreicht\, sodass das Seminar jedenfalls abgehalten wird.\n\nKosten: 190 € inkl. USt.\n\nAnmeldung: \n\nCPD-Punkte: 4 CPD-Punkte\n\nVortragende:\n\n 	Dr. Johann Kronthaler\, Partner bei KPMG\n 	Rainer Kaufmann\, Senior Manager bei KPMG
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SUMMARY:Seminarreihe "Data Science im Live-Betrieb"
DESCRIPTION:Auch wenn der Begriff “Data Science” schon allgegenwärtig ist\, so fehlt es oft an einer konkreten Vorstellung\, was sich dahinter verbirgt. Der Arbeitskreis Data Science der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt\, Interessierten im Zuge von Vorträgen und Online-Seminaren einen leichten Einstieg in dieses Thema zu ermöglichen. Der Fokus soll dabei auf der praktischen Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden liegen. Fabian Pribahsnik und Dietmar Hareter zeigen\, wie Data-Science-Methoden im Arbeitsalltag angewendet werden können. Es werden anhand eines Use Cases die verschiedenen Aspekte eines Data-Science-Projekts beleuchtet und vertiefende Einblicke gegeben. \nOrganisatorisches\nDie Seminarreihe ist mit 8 CPD-Punkten für die Weiterbildung anrechenbar. \nWeitere Details finden Sie in der Einladung. \n  \nIhre Anmeldung richten Sie bitte per Web-Formular oder Anmeldeformular an sekretariat@oefdv-gmbh.at\n \n  \nDie fünfteilige Online-Seminarreihe ist wie folgt geplant:\nDie Themen der ersten drei Vorträge sind vorgegeben und geben eine Einführung in die wichtigsten Methoden und deren praktische Anwendung. Die letzten zwei Vorträge orientieren sich am Interesse des Publikums und werden in Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im ersten Seminar festgelegt. Jedes Seminar besteht aus einer theoretischen Einführung in die verwendeten Methoden\, praktischen Übungsbeispielen und einem Ausblick auf deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. \n1. Seminar (Di. 27.4.2021): Data Science Toolbox – Eine Einführung\nIn diesem Vortrag geben die Vortragenden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen Überblick über die wichtigsten Open-Source-Anwendungen und deren Einsatzgebiete in einem Data-ScienceProjekt. Dabei besprechen sie insbesondere die Themen: \n\nSource Code Management\nSoftware-Entwicklungsumgebungen und\nReproduzierbare Reports\n\nViele der hier vorgestellten Softwarelösungen finden dann im Laufe der Seminarreihe Anwendung. \n2. Seminar (Di. 4.5.2021): Datenvisualisierung mit R\nDie richtige Art und Weise\, Daten zu visualisieren\, hilft nicht nur\, die Daten besser zu verstehen und mögliche Muster zu erkennen\, sondern ermöglicht es auch\, Ergebnisse einem breiten Publikum klar und verständlich zu vermitteln. Dieser Vortrag gibt einen Einblick in die Welt von ggplot2\, einem RPaket zur grafischen Darstellung von Daten\, sowie deren interaktive Visualisierung mittel plotly. \n3. Seminar (Di. 11.5.2021): Regressions- und Clustermethoden\nRegression und Clusterung sind grundlegende Werkzeuge in der Analyse. In diesem Vortrag wird die lineare und nichtlineare Regression vorgestellt und auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Im zweiten Teil werden die Grundlagen der Clusteranalyse beschrieben. \n4. Seminar (Di. 18.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion\n\n5. Seminar (Di. 25.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion
URL:https://oefdv.avoe.at/event/2021-05_datascience/2021-05-25/
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SUMMARY:Seminarreihe "Data Science im Live-Betrieb"
DESCRIPTION:Auch wenn der Begriff “Data Science” schon allgegenwärtig ist\, so fehlt es oft an einer konkreten Vorstellung\, was sich dahinter verbirgt. Der Arbeitskreis Data Science der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt\, Interessierten im Zuge von Vorträgen und Online-Seminaren einen leichten Einstieg in dieses Thema zu ermöglichen. Der Fokus soll dabei auf der praktischen Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden liegen. Fabian Pribahsnik und Dietmar Hareter zeigen\, wie Data-Science-Methoden im Arbeitsalltag angewendet werden können. Es werden anhand eines Use Cases die verschiedenen Aspekte eines Data-Science-Projekts beleuchtet und vertiefende Einblicke gegeben. \nOrganisatorisches\nDie Seminarreihe ist mit 8 CPD-Punkten für die Weiterbildung anrechenbar. \nWeitere Details finden Sie in der Einladung. \n  \nIhre Anmeldung richten Sie bitte per Web-Formular oder Anmeldeformular an sekretariat@oefdv-gmbh.at\n \n  \nDie fünfteilige Online-Seminarreihe ist wie folgt geplant:\nDie Themen der ersten drei Vorträge sind vorgegeben und geben eine Einführung in die wichtigsten Methoden und deren praktische Anwendung. Die letzten zwei Vorträge orientieren sich am Interesse des Publikums und werden in Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im ersten Seminar festgelegt. Jedes Seminar besteht aus einer theoretischen Einführung in die verwendeten Methoden\, praktischen Übungsbeispielen und einem Ausblick auf deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. \n1. Seminar (Di. 27.4.2021): Data Science Toolbox – Eine Einführung\nIn diesem Vortrag geben die Vortragenden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen Überblick über die wichtigsten Open-Source-Anwendungen und deren Einsatzgebiete in einem Data-ScienceProjekt. Dabei besprechen sie insbesondere die Themen: \n\nSource Code Management\nSoftware-Entwicklungsumgebungen und\nReproduzierbare Reports\n\nViele der hier vorgestellten Softwarelösungen finden dann im Laufe der Seminarreihe Anwendung. \n2. Seminar (Di. 4.5.2021): Datenvisualisierung mit R\nDie richtige Art und Weise\, Daten zu visualisieren\, hilft nicht nur\, die Daten besser zu verstehen und mögliche Muster zu erkennen\, sondern ermöglicht es auch\, Ergebnisse einem breiten Publikum klar und verständlich zu vermitteln. Dieser Vortrag gibt einen Einblick in die Welt von ggplot2\, einem RPaket zur grafischen Darstellung von Daten\, sowie deren interaktive Visualisierung mittel plotly. \n3. Seminar (Di. 11.5.2021): Regressions- und Clustermethoden\nRegression und Clusterung sind grundlegende Werkzeuge in der Analyse. In diesem Vortrag wird die lineare und nichtlineare Regression vorgestellt und auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Im zweiten Teil werden die Grundlagen der Clusteranalyse beschrieben. \n4. Seminar (Di. 18.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion\n\n5. Seminar (Di. 25.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion
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DESCRIPTION:Auch wenn der Begriff “Data Science” schon allgegenwärtig ist\, so fehlt es oft an einer konkreten Vorstellung\, was sich dahinter verbirgt. Der Arbeitskreis Data Science der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt\, Interessierten im Zuge von Vorträgen und Online-Seminaren einen leichten Einstieg in dieses Thema zu ermöglichen. Der Fokus soll dabei auf der praktischen Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden liegen. Fabian Pribahsnik und Dietmar Hareter zeigen\, wie Data-Science-Methoden im Arbeitsalltag angewendet werden können. Es werden anhand eines Use Cases die verschiedenen Aspekte eines Data-Science-Projekts beleuchtet und vertiefende Einblicke gegeben. \nOrganisatorisches\nDie Seminarreihe ist mit 8 CPD-Punkten für die Weiterbildung anrechenbar. \nWeitere Details finden Sie in der Einladung. \n  \nIhre Anmeldung richten Sie bitte per Web-Formular oder Anmeldeformular an sekretariat@oefdv-gmbh.at\n \n  \nDie fünfteilige Online-Seminarreihe ist wie folgt geplant:\nDie Themen der ersten drei Vorträge sind vorgegeben und geben eine Einführung in die wichtigsten Methoden und deren praktische Anwendung. Die letzten zwei Vorträge orientieren sich am Interesse des Publikums und werden in Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im ersten Seminar festgelegt. Jedes Seminar besteht aus einer theoretischen Einführung in die verwendeten Methoden\, praktischen Übungsbeispielen und einem Ausblick auf deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. \n1. Seminar (Di. 27.4.2021): Data Science Toolbox – Eine Einführung\nIn diesem Vortrag geben die Vortragenden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen Überblick über die wichtigsten Open-Source-Anwendungen und deren Einsatzgebiete in einem Data-ScienceProjekt. Dabei besprechen sie insbesondere die Themen: \n\nSource Code Management\nSoftware-Entwicklungsumgebungen und\nReproduzierbare Reports\n\nViele der hier vorgestellten Softwarelösungen finden dann im Laufe der Seminarreihe Anwendung. \n2. Seminar (Di. 4.5.2021): Datenvisualisierung mit R\nDie richtige Art und Weise\, Daten zu visualisieren\, hilft nicht nur\, die Daten besser zu verstehen und mögliche Muster zu erkennen\, sondern ermöglicht es auch\, Ergebnisse einem breiten Publikum klar und verständlich zu vermitteln. Dieser Vortrag gibt einen Einblick in die Welt von ggplot2\, einem RPaket zur grafischen Darstellung von Daten\, sowie deren interaktive Visualisierung mittel plotly. \n3. Seminar (Di. 11.5.2021): Regressions- und Clustermethoden\nRegression und Clusterung sind grundlegende Werkzeuge in der Analyse. In diesem Vortrag wird die lineare und nichtlineare Regression vorgestellt und auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Im zweiten Teil werden die Grundlagen der Clusteranalyse beschrieben. \n4. Seminar (Di. 18.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion\n\n5. Seminar (Di. 25.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion
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