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Dieses Portfolio zeigt angewandte Modellierungsarbeit im Schnittfeld von Wirtschaftsmathematik, Data Science und Aktuariat, mit Fokus auf Tarifierung, Risikomodellierung und generative Simulationen.
Alle Projekte sind eigenständig entwickelt, dokumentiert und reproduzierbar (Python/SQL, Jupyter, GitHub).
Ziel: Entwicklung eines interpretierbaren Basismodells zur Schadenfrequenzprognose (Poisson- und Tweedie-Verteilungen).
Ansatz: Vergleich GLM vs. GAM mit Splines, Kreuzvalidierung und Exposure-Offset.
Ergebnis: GAM reduzierte Poisson-Deviance um 6 %, Gini-Koeffizient +3 pp ggü. GLM-Baseline.
Technologien: Python (pandas, statsmodels, pyGAM), Git.
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Ziel: Untersuchung generativer Modelle für stochastische Prozesse und Finanzzeitreihen.
Ansatz: Implementierung des Schrödinger-Bridge-Algorithmus mit Euler–Maruyama-Simulation.
Ergebnis: Anwendung auf ARIMA, GARCH und Aktienrenditen zur Szenario-Generierung.
Nutzen: Potenzial für Stress- und What-if-Szenarien in P&C-Frequenzmodellen.
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Ziel: Nachbestellwahrscheinlichkeit als Proxy für Kundensegmentierung.
Ansatz: Verarbeitung von > 3 Mio. Transaktionen, Feature Engineering, Training und Kalibrierung eines Klassifikationsmodells.
Ergebnis: AUC = 0.84, gute Kalibrierung. Übertragbar auf P&C-Kundendatenpools.
Technologien: Python (pandas, scikit-learn), SQL.
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Ziel: Saubere Dokumentation und didaktische Aufbereitung stochastischer Grundlagen, SDEs und Simulationen.
Nutzen: Unterstützung für Studierende und Einstieg in Aktuarsausbildung.
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GLM/GAM-Pricing (Poisson/Tweedie) | Exposure-Offset | Cross-Validation | Calibration | Time Series & SDEs | Model Interpretability (PDPs, Feature Importance) | Solvency II / IFRS 17 (Übersicht)
Python (pandas, statsmodels, pyGAM, scikit-learn) | SQL | Power BI | Git | Docker | LaTeX
Kontakt:
LinkedIn-Profil | GitHub-Hauptseite | 📧 [steph-fischer@gmx.de]
This portfolio shows applied modeling work at the intersection of mathematical economics, data science, and actuarial practice, with a focus on pricing, risk modeling, and generative simulations.
All projects are self-developed, documented, and reproducible (Python/SQL, Jupyter, GitHub).
Goal: Build an interpretable baseline model for claim frequency prediction (Poisson and Tweedie families).
Approach: Compare GLM vs. GAM with splines, cross-validation, and exposure offset.
Result: GAM reduced Poisson deviance by 6% and improved the Gini coefficient by +3 pp vs. the GLM baseline.
Tech: Python (pandas, statsmodels, pyGAM), Git.
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Goal: Explore generative models for stochastic processes and financial time series.
Approach: Implement the Schrödinger bridge algorithm with Euler–Maruyama simulation.
Result: Applied to ARIMA, GARCH, and equity returns for scenario generation.
Use case: Potential for stress and what-if scenarios in P&C frequency models.
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Goal: Predict reorder probability as a proxy for customer segmentation.
Approach: Processed > 3M transactions, feature engineering, model training, and probability calibration.
Result: AUC = 0.84, well-calibrated. Transferable to P&C customer data pools.
Tech: Python (pandas, scikit-learn), SQL.
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Goal: Clean documentation and didactic setup of stochastic fundamentals, SDEs, and simulations.
Benefit: Support for students and entry into actuarial training.
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GLM/GAM pricing (Poisson/Tweedie) | Exposure offset | Cross-validation | Calibration | Time series & SDEs | Model interpretability (PDPs, feature importance) | Solvency II / IFRS 17 (overview)
Python (pandas, statsmodels, pyGAM, scikit-learn) | SQL | Power BI | Git | Docker | LaTeX
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