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,