GAUSS-Preis 2024: Wie Machine Learning, Cyberversicherung und ESG die aktuariellen Forschungstrends prägen

Am 12. Mai 2025 wurde im Rahmen der Mitgliederversammlung der DGVFM erneut der GAUSS-Preis für exzellente wissenschaftliche Arbeiten in der Versicherungs- und Finanzmathematik verliehen. Ausrichter sind die Deutsche Gesellschaft für Versicherungs- und Finanzmathematik (DGVFM) und die Deutsche Aktuarvereinigung (DAV). Neben dem mit 3.000 Euro dotierten Hauptpreis wurden zwei mit je 2.000 Euro ausgestattete GAUSS-Nachwuchspreise vergeben.

Den Hauptpreis erhielten Nicolas Camenzind und Prof. Dr. Damir Filipović für ihren Beitrag „Stripping the Swiss discount curve using kernel ridge regression“, erschienen im European Actuarial Journal. Die Arbeit verbindet moderne Machine-Learning-Techniken mit aktuarieller Methodik zur Kalibrierung von Diskontierungskurven. „Die Arbeit ist eine mustergültige Kombination von mathematischer Exaktheit und tiefem Verständnis des Anwendungsproblems“, so Prof. Dr. Ralf Korn, damals noch Vorstandsvorsitzender der DGVFM.

Mit den Nachwuchspreisen wurden zwei Arbeiten mit hohem Innovationspotenzial gewürdigt:

• Yusha Chen (Universität Ulm) untersuchte in ihrer Dissertation zentrale Themen der Produktentwicklung, Kapitalanlage und Kommunikation von Lebensversicherern. Dabei spielen auch ESG-Investments und alternative Konzepte wie Tontinen eine Rolle. Prof. Dr. Alfred Müller, Vorsitzender des Preiskomitees, lobte insbesondere die strategische Relevanz und die bereits erreichten Fachpublikationen.
• Markus Maier (TU München) widmete sich in seiner Masterarbeit der Frage, wie parametrische Versicherungsprodukte helfen könnten, die „Cyber Protection Gap“ zu schließen. Müller betonte die Aktualität und Originalität der Arbeit: „Die Problemstellung ist von enormer Wichtigkeit – und wurde bislang kaum wissenschaftlich behandelt.“

Die nächste Ausschreibungsrunde für den GAUSS-Preis startet im Herbst 2025. Teilnahmeberechtigt sind Master- und Promotionsarbeiten mit Bezug zur Finanz- und Versicherungsmathematik.