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Redaktion: K. Sigmund, G. Greschonig (Univ. Wien, Strudlhofgasse ...

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Sektion 10 – Angewandte Mathematik,<br />

Industrie- und Finanzmathematik<br />

Ruinmodelle in der Versicherungsmathematik<br />

HANSJÖRG ALBRECHER<br />

Institut für Mathematik, TU Graz, Steyrergasse 30/II, 8010 Graz<br />

albrecher@tugraz.at<br />

http://finanz.math.tu-graz.ac.at/˜albreche<br />

133<br />

Das klassische Modell der Risikotheorie für die Entwicklung der freien Reserve<br />

eines Versicherungsportfolios ist durch einen Poisson-modellierten Schadensanzahlprozess<br />

mit unabhängig und identisch verteilten Schadenshöhen sowie konstanter<br />

Prämiendichte charakterisiert. Thema dieses Vortrags sind verschiedene<br />

Verallgemeinerungen dieses klassischen Modells. In einem Ruinmodell, das<br />

Inflation und stetige Verzinsung der freien Reserve berücksichtigt, werden einige<br />

exakte analytische Lösungen für die Überlebenswahrscheinlichkeit bei endlichem<br />

Zeithorizont hergeleitet. Für ein Modell mit Dividendenzahlungen gemäß<br />

einer nicht-linearen Dividendenbarriere werden Integro-Differentialgleichungen<br />

für die Überlebenswahrscheinlichkeit und den Erwartungswert der diskontierten<br />

Dividendenauszahlungen hergeleitet und mittels Integraloperatoren werden effiziente<br />

zahlentheoretische Methoden zur Bestimmung dieser Größen entwickelt.<br />

Weiters wird das Verhalten des Lundberg-Exponenten bei Einführung gewisser<br />

Abhängigkeitsstrukturen zwischen einzelnen Schäden untersucht.<br />

Inverse Problems for Semiconductor Devices<br />

MARTIN BURGER<br />

(gemeinsam mit Heinz W.Engl, Peter Markowich, Paola Pietra)<br />

SFB F 013, <strong>Univ</strong>ersität Linz, Freistädterstr. 313, 4040 Linz<br />

burger@indmath.uni-linz.ac.at<br />

http://www.sfb013.uni-linz.ac.at/˜martin/<br />

Over the last decades, semiconductor devices have played a fundamental role in<br />

modern electronics. Recently, there has been a growing interest in mathematical<br />

methods for designing devices in an optimal way with respect to several criteria<br />

and in identifying relevant material properties. The quantity to be identified or<br />

optimized is the doping profile, which is the density difference of ionized donors<br />

and acceptors. In the most frequently applied doping technique of silicon devices,

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