The topic of this thesis is severity modeling in fire insurance, which is an essential part of fire insurance pricing. The main objective is to determine an appropriate model for the severity of German fire incidents and to investigate which covariates are meaningful to include in the model. The focus on covariate selection within the subject of modelling fire severity is previously unexplored in the academic literature, even though this is of importance to differentiate insurance premiums. The modeling is performed on the basis of a German data set containing 426 fire incidents with subjectively estimated loss amounts and a vast number of variables. We model the severity using GAMLSS (generalized additive model for location, scale, and shape). Using this statistical framework, we compare a classic single distribution approach to a composite model applying the POT approach for the tail of the distribution. The comparison is done by performance testing the models on more recent data from year 2023. In conclusion, we find that the composite model with POT approach is more appropriate to model fire severity, and in addition, we highlight four covariates as recommendable.     «

The topic of this thesis is severity modeling in fire insurance, which is an essential part of fire insurance pricing. The main objective is to determine an appropriate model for the severity of German fire incidents and to investigate which covariates are meaningful to include in the model. The focus on covariate selection within the subject of modelling fire severity is previously unexplored in the academic literature, even though this is of importance to differentiate insurance premiums. The...     »

Das Thema dieser Arbeit ist die Modellierung von Schadensschwere in der Feuerversicherung, was ein wesentlicher Bestandteil der Preisgestaltung in der Feuerversicherung ist. Das Hauptziel besteht darin, ein geeignetes Modell für die Schwere von deutschen Feuerereignissen zu bestimmen und zu untersuchen, welche Kovariaten sinnvoll sind, um sie in das Modell aufzunehmen. Die Fokussierung auf die Auswahl von Kovariaten im Rahmen der Modellierung der Feuerschwere ist bisher in der akademischen Literatur unerforscht, obwohl dies wichtig ist, um Versicherungsprämien zu differenzieren. Die Modellierung erfolgt auf Grundlage eines deutschen Datensatzes mit 426 Feuerereignissen, bei denen die Verlustbeträge subjektiv geschätzt wurden, sowie einer Vielzahl von Variablen. Wir modellieren die Schwere mithilfe von GAMLSS (generalisiertes additives Modell für Lage, Skala und Form). Unter Verwendung dieses statistischen Rahmens vergleichen wir einen klassischen Ansatz mit einer einzelnen Verteilung mit einem Verbundmodell, das den POT-Ansatz für den Schwanz der Verteilung verwendet. Der Vergleich erfolgt durch Leistungstests der Modelle anhand neuerer Daten aus dem Jahr 2023. Abschließend stellen wir fest, dass das Verbundmodell mit dem POT-Ansatz geeigneter ist, um die Feuerschwere zu modellieren, und darüber hinaus heben wir vier Kovariaten als empfehlenswert hervor.     «

Das Thema dieser Arbeit ist die Modellierung von Schadensschwere in der Feuerversicherung, was ein wesentlicher Bestandteil der Preisgestaltung in der Feuerversicherung ist. Das Hauptziel besteht darin, ein geeignetes Modell für die Schwere von deutschen Feuerereignissen zu bestimmen und zu untersuchen, welche Kovariaten sinnvoll sind, um sie in das Modell aufzunehmen. Die Fokussierung auf die Auswahl von Kovariaten im Rahmen der Modellierung der Feuerschwere ist bisher in der akademischen Liter...     »