Versicherungsmathematik mit einem Jahr in der Industrie BSc (Hons)

The University of York

Ziel des Moduls ist es, die Schüler/innen mit den wichtigsten wirtschaftlichen Prinzipien vertraut zu machen und ihnen zu zeigen, wie diese in der Geschäftswelt angewendet werden können. Es vermittelt die grundlegenden Konzepte der Mikro- und Makroökonomie und die Art und Weise, wie diese Konzepte unser Verständnis von Märkten aus der Sicht von Konsumenten und Produzenten verbessern.

Die ersten Jahre aller Mathematik-Studiengänge sind darauf ausgelegt, den Schülern ein breites Spektrum an mathematischen Ideen, Techniken und Werkzeugen zu vermitteln, um sie für die späteren Phasen ihres Studiums zu rüsten. Während des ersten Studienjahres werden nicht nur die Kerninhalte des voruniversitären Studiums gefestigt, erweitert und vertieft, sondern es wird auch ein kultureller Übergang zu der strengen Entwicklung der Mathematik eingeleitet, die für die Universität charakteristisch ist. Durch Vorlesungen, Tutorien, Seminare, angeleitetes Selbststudium, selbstständiges Lernen und Projektarbeit entwickeln die Schüler/innen sowohl ihr Wissen über das Fach Mathematik als auch ihre Argumentations- und Kommunikationsfähigkeiten. Diese Entwicklung wird in allen unseren Modulen des ersten Studienjahres angesprochen, auch wenn die einzelnen Module unterschiedliche Schwerpunkte haben. Zusätzlich zu diesen allgemeinen Zielen führt dieses Modul in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein und veranschaulicht sie durch eine Vielzahl von Beispielen und Anwendungen; es führt in ein wichtiges statistisches Computerpaket (R) ein; es bietet eine sichere und solide Grundlage für höhere Wahrscheinlichkeits- und mathematische Statistikmodule, die in Stufe 2 angeboten werden.

Dieses Modul führt in die Kernkonzepte der Finanzbuchhaltung ein. Es befähigt die Studierenden, Jahresabschlüsse zu erstellen und zu interpretieren, und zeigt auf, wie diese in der Praxis genutzt werden können.

Dieses Modul bietet eine solide Grundlage für Konzepte im Bereich Finanzen und Finanzmärkte. Es bietet einen Überblick über den Finanzbereich, der die grundlegenden Theorien der Finanzmärkte, der Unternehmensfinanzierung und der Wertpapieranalyse umfasst.

Dieses Modul führt in die Kernkonzepte des betrieblichen Rechnungswesens ein und zeigt, wie es die Unternehmensorganisation beeinflusst. Es befähigt die Schülerinnen und Schüler, die Instrumente und Konzepte des Management Accounting, die den Managern für die finanzielle Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen, durchzuführen und zu bewerten, und untersucht, wie diese in der Praxis eingesetzt werden können.

Dieses Modul zielt darauf ab, eine solide und sichere Grundlage für Mathematik- und Physikmodule auf höherem Niveau zu schaffen, die auf Stufe 2 und höher belegt werden.

Die Ziele dieses Moduls sind: Vertiefung und Erweiterung der Mathematik des A-Levels; Schaffung einer soliden und sicheren mathematischen Grundlage für relevante Module in anderen Fachbereichen; Schaffung der Grundlage für Mathematik für die Naturwissenschaften II und damit für höhere Mathematik- und Physikmodule, die in den Stufen 2 und höher belegt werden.

In diesem Modul werden einige der wesentlichen Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die dir helfen, selbstständig zu lernen und Arbeiten auf hohem akademischen Niveau zu erstellen, was für den Erfolg in York unerlässlich ist. Dieses Modul wird: akademische Integrität und akademisches Fehlverhalten definieren; erklären, warum und wann du dich auf Quellenmaterial und die Arbeit anderer Leute beziehen solltest; interaktive Übungen anbieten, die dir helfen zu beurteilen, ob du die Konzepte verstanden hast; und Antworten auf häufig gestellte Fragen und Links zu nützlichen Ressourcen bereitstellen.

Das Modul zielt darauf ab, eine Reihe von Modellen vorzustellen, die häufig in der Versicherungsmathematik verwendet werden, sowie einige der Techniken, die zur Analyse dieser Modelle eingesetzt werden. Besonderes Augenmerk wird auf ihre Anwendung im versicherungsmathematischen Kontext gelegt. Das Modul bietet den Studierenden die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten zur mathematischen Modellierung und Abstraktion von realen Phänomenen zu verbessern.

Ziel des Moduls ist es, die grundlegenden Begriffe und Fakten der Versicherungsmathematik zu vermitteln und so eine Grundlage für das weitere Studium der Versicherungsmathematik zu schaffen. Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage: einige grundlegende Finanzinstrumente mit festem Einkommen zu beschreiben; die Verwendung von Zinseszins und Diskontierung bei der Bestimmung des Zeitwerts des Geldes zu erklären; Discounted-Cashflow-Techniken für die Bewertung von Investitionsprojekten anzuwenden; einige häufig verwendete derivative Instrumente zu analysieren; die Laufzeitstruktur von Zinssätzen zu beschreiben und zu analysieren.

Die Ziele dieses Moduls sind: Erklärung verschiedener gängiger Risikomessgrößen; Erklärung und Anwendung der Mean-Variance-Portfoliotheorie; Erklärung, Analyse und Anwendung verschiedener gängiger Asset-Pricing-Theorien.

Die Unternehmensfinanzierung befasst sich mit dem Management der finanziellen Ressourcen eines Unternehmens, um dessen Ziele zu erreichen. Dieses Modul entwickelt ein Verständnis für die Theorie der Unternehmensfinanzierung und ihre Anwendung auf Finanzierungs- und Investitionsentscheidungen von Managern.

Das Modul Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik in Stufe 2 zielt darauf ab, den Schülern eine gründliche Grundlage in der statistischen Methodik zu vermitteln, ein Bewusstsein für den Umfang, die Leistungen und die Möglichkeiten der Statistik zu schaffen und ihnen Sicherheit im Umgang mit geeigneten statistischen und rechnergestützten Werkzeugen, Techniken und Methoden zur Lösung und Analyse einer Reihe von praktischen Problemen zu geben. Dieses Modul führt zum Studium fortgeschrittener und spezialisierter Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Finanzmathematik in den Stufen 3 und 4.

Ein Jahr in der Industrie gibt dir die Möglichkeit, dein akademisches Wissen in einem realen Unternehmen anzuwenden. Das Durchschnittsgehalt für Praktika lag 2019/20 bei 17.000 und reichte von 14.800 bis 21.500. Wir haben enge Beziehungen zu verschiedenen Arbeitgebern im Bereich Versicherungsmathematik aufgebaut und arbeiten mit dem Institute and Faculty of Actuaries zusammen, um dich bei der Suche nach Praktikumsplätzen mit einem speziellen Fokus auf Versicherungsmathematik zu unterstützen und dich zu bewerben. In den letzten Jahren haben wir unter anderem folgende Unternehmen vermittelt: Morgan Stanley, PricewaterhouseCoopers, Ernst & Young.

Ziel ist es, die Studierenden in die Entscheidungstheorie und ihre Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften, im OR, im Finanzwesen und in der Versicherungsmathematik einzuführen. Die Studierenden lernen axiomatische Ansätze zum Nutzen, zum erwarteten Nutzen und zum subjektiven erwarteten Nutzen kennen. Das Modul führt auch in die verhaltenswissenschaftliche Kritik an der Erwartungsnutzentheorie und in moderne Entwicklungen wie die Prospect-Theorie und den multiplen Maximalnutzen ein.

Dieses Modul zielt darauf ab, klassische mathematische Ansätze zur Portfolioauswahl und zur Preisbildung von Vermögenswerten in diskreter Zeit vorzustellen.

Dieses Modul ist nur für Studierende des BSc in Actuarial Sciences verfügbar. Am Ende des Moduls sollten die Studierenden in der Lage sein, Folgendes zu verstehen und anzuwenden: den Martingale-Ansatz zur Bewertung von Vermögenswerten; die Black-Scholes-PDE und die Formel zur Optionsbewertung; verschiedene Ansätze zur Modellierung des Kreditrisikos und der Kreditwürdigkeit; einige Modelle der Laufzeitstruktur von Zinssätzen und deren Anwendung zur Bewertung von grundlegenden Zinsderivaten.

Das Modul zielt darauf ab, eine Grundlage in den traditionellen mathematischen Techniken zu schaffen, die zur Modellierung und Bewertung von Zahlungsströmen in Abhängigkeit von Tod, Überleben oder anderen Risiken verwendet werden können. Das Modul bietet den Schülern weitere Möglichkeiten, ihre analytischen Fähigkeiten durch strenge mathematische Argumentation zu verbessern.

Die Ziele dieses Moduls sind: Einführung in eine Reihe von mathematischen Modellen, die die stochastischen (zufälligen) Schwankungen berücksichtigen, die in der realen Welt immer vorhanden sind; Aufzeigen der Umstände, unter denen zeitkontinuierliche stochastische Modelle zu Ergebnissen führen, die sich von denen deterministischer Modelle unterscheiden, die die Zufallseffekte vernachlässigen; und Vermittlung einer Reihe von mathematischen Techniken und Näherungen, die verwendet werden können, um analytische Vorhersagen aus stochastischen Modellen zu machen.

Das Modul zielt darauf ab, eine Grundlage in modernen versicherungsmathematischen Modellen, Theorien und Methoden der Lebensrisiken zu schaffen. Das Modul bietet den Studierenden weitere Möglichkeiten, ihre analytischen Fähigkeiten durch rigorose mathematische Argumentation zu verbessern.

Die Ziele dieses Moduls sind: Einführung in die statistische Methodik verallgemeinerter linearer Modelle (GLM) und Durchführung von Modellauswahl, Schätzung und Ergebnisinterpretation für verschiedene Antwort- und Erklärungsvariablen unter Verwendung der GLM-Methodik.

Ziel des Moduls ist es, die Studierenden mit einer Reihe von fortgeschrittenen statistischen Themen vertraut zu machen, die in der Versicherungsmathematik und im quantitativen Risikomanagement verwendet werden, darunter Bayes'sche Schlussfolgernde Verfahren, Glaubwürdigkeitstheorie, Extremwerttheorie, die Modellierung abhängiger Risiken und maschinelles Lernen.

In diesem Modul werden verschiedene statistische Modelle für Zeitreihen vorgestellt und die wichtigsten Methoden zur Analyse dieser Modelle behandelt. In diesem Modul entwickeln die Studierenden ihre Fähigkeiten zur Modellierung von Schlussfolgerungen weiter. Die Schüler/innen lernen den Unterschied zwischen zeitindizierten Daten und Querschnittsdaten und die Notwendigkeit spezieller Explorations- und Schlussfolgerungstechniken kennen. Dieses Modul soll die bereits erworbene Batterie statistischer Modelle bereichern, um die Exploration und Informationsgewinnung aus realen Daten mit einer Mischung aus Theorie und Praxis anzugehen.