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Zusammenfassung  Die Möglichkeit einer Prämienanpassung in der deutschen PKV ist vom Wert des sogenannten auslösenden Faktors abhängig, der mittels einer linearen Extrapolation der Schadenquotienten der vergangenen drei Jahre berechnet wird. Seine frühzeitige, verlässliche Vorhersage ist aus Sicht des Risikomanagements von großer Bedeutung. Wir untersuchen deshalb vielfältige Vorhersageansätze, die von klassischen Zeitreihenansätzen und Regression über neuronale Netze bis hin zu hybriden Modellen reichen. Während bei den klassischen Methoden Regression mit ARIMA-Fehlern am besten abschneidet, zeigt ein neuronales Netz, das mit Zeitreihenvorhersage kombiniert oder auf desaisonalisierten und trendbereinigten Daten trainiert wurde, das insgesamt beste Verhalten.

Neuronale Netze und Zeitreihenansätze zur Vorhersage des auslösenden Faktors in der privaten Krankenversicherung