In den letzten Jahren gab mehrere großflächige Überflutungen in Europa. Um Flutschäden und die daraus entstehenden Forderungen an Versicherungen abschätzen zu können ist es daher wichtig nicht nur die einzelnen Flüsse zu betrachten sondern auch die gemeinschaftliche Verteilung der Durchflussmenge der Flüsse zu berücksichtigen. Zur Modellierung der gemeinschaftlichen Verteilung verwenden wir R-Vine-Copulas. Zuerst benutzen wir Daten für die monatliche Höchstdurchflussmenge der einzelnen Flüsse in der Vergangenheit um die R-Vine-Copulas zu berechnen Danach benutzen diese R-Vine zusammen mit Vorhersagen zu den einzelnen Flüssen um Stichproben aus der gemeinschaftlichen Verteilung zu ziehen und die Verteilungsfunktion für die Summe der Schäden zu bilden. Mit Hilfe dieser Verteilungsfunktionen berechnen wir einige Risikomaße wie Value at Risk und Expected Shortfall um die Auswirkungen des Klimawandels auf Vorkommen und Höhe von Flutschäden in Europa abzuschätzen.

In the recent years Europe was hit several times by large-scale flooding events. This makes it rather clear that in order to estimate damages and resulting claims to insurance companies it is important not only to analyse each body of water independently from the rest, but to also examine the joint distribution of the water discharges in the individual basins. In order to model the joint distribution we use R-Vine-copulas. First we use historic data on the monthly peak water discharge of the river basins to calculate the R-Vine-copulas. Then we use these R-Vines combined with individual forecasts for the rivers to sample from the joint distribution and build the cumulative distribution function for the sum of total losses. From these cumulative distribution functions we calculate some risk measures like the value at risk and the expected shortfall in order to estimate the impact of climate change on the frequency and magnitude of damages caused by floods in Europe.