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Vortrag über datenbasierte Sturmmodellierung

Am 19.12. fanden im Rahmen der Vortragsreihe „Faszination Wirtschaftsmathematik“ drei Vorträge statt. Den fachlichen Vortrag „Storm Chaser, Storm Chaser Neue Transparenz in der Sturmmodellierung“ hielt Onnen Siems in seiner Rolle als Geschäftsführer von Meyerthole Siems Kohlruss (MSK). Er stellte einen neuen Ansatz in der Sturmmodellierung vor.

Onnen Siems

In seinem ersten Vortrag stellte Herr Onnen Siems als Vorstandvorsitzender des Vereins Förderverein VersicherungsMathematik im Bereich der Kraftfahrtversicherung e.V. (VM4K) den Verein und seine Aktivitäten vor. Die TH Rosenheim ist seit Juli 2019 Mitglied des Vereins, der Studierenden der Wirschaftsmathematik interessante Möglichkeiten bietet: vom Speedpraktikum bis zur Unterstützung von Abschlussarbeiten in Kooperation mit Unternehmen.

Neben den Hochschulen sind auch Unternehmen Mitglieder des Verein, z.B. die DEVK Versicherung Köln. Sie war vertreten durch Herrn Cronenberg, der das Umfeld und die Einstiegsmöglichkeiten bei der DEVK darstellte.

Den fachlichen Vortrag „Storm Chaser, Storm Chaser Neue Transparenz in der Sturmmodellierung“ hielt wiederum Onnen Siems in seiner Rolle als Geschäftsführer von Meyerthole Siems Kohlruss (MSK). Er stellte einen neuen Ansatz in der Sturmmodellierung vor.

Naturgefahren stellen für Versicherungsunternehmen ein hohes Gefahrenpotenzial dar. Um es abzuschätzen, gibt es einige geophysikalische bzw. meteorologische Modelle, deren Ergebnisse nicht ohne weiteres überprüft werden können. Die entsprechenden Programme sind teuer, so dass sich nur große Versicherungen das leisten können. Im Bereich der Stürme verfolgt MSK einen datenbasierten Ansatz, der öffentlich zugängliche Zeitreihen von Wetterstationen in Deutschland und angrenzenden Nachbarländern nutzt. Aus den Daten werden Windspitzen konstruiert, die für die Schadenhöhen entscheidend sind. Damit kann man Schadenschätzungen bei neu eintretenden Stürmen erstellen. Für die Abschätzung des Schadenpotenzials eines Versicherungsbestands werden aus den Daten Basiswindfelder gewonnen und daraus zufällige Stürme generiert. Ein Vergleich mit den üblichen kommerziellen Modellen und Expertenmeinungen zeigen, dass die Ergebnisse des Storm Chasers in einer plausiblen Größenordnung liegen.

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