Reserve ranges
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
GRA · المخاطر الاكتوارية والكمية
التمويل المكانيحيث يلتقي رأس المال بالخطر والتعرّض والتحول
Uncertainty quantification identifies and propagates uncertainty in data, parameters, model structure and assumptions. On this platform it shows how wide plausible outcomes are for premiums, reserves and capital, and which assumptions matter most.
Uncertainty quantification and model validation characterise how uncertainty in inputs, parameters and model structure affects predictions. They establish how much confidence a model’s outputs deserve. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, uncertainty quantification shows where risk estimates are robust and where they are fragile. It guides where better data or models would change decisions. The canonical description is on STEM Commons.
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
Parameter uncertainty is separated from the uncertainty of choosing one model over another, and both are carried into capital estimates.
Inputs are varied to rank which assumptions drive results most, guiding where better data or review would add most value.
الخسارة التي يمكن أن تتوقعها محفظة في نطاق الأثر سنويًا وعند مستويي 1 كل 100 و1 كل 250 عامًا اللذين تسعّرهما شركات التأمين والمقرضون، انطلاقًا من الكتل الثلاث نفسها التي يستخدمها كل نموذج كوارث . نموذج تعليمي بقيم توضيحية معلنة، وليس تنبؤًا.
الضوابط
القراءات
| فترة التكرار (سنة) | الشدة (مؤشر الشدة) | الخسارة (% من القيمة) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
عبر الركائز الست، بقيادة Nexus Consortium
Datasets and records used by uncertainty quantification and model validation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in سجل المصادر.
| البيانات | الدور | الوسم |
|---|---|---|
| Model inputs and parameters | Input uncertainty | مُقدَّر |
| Alternative models | Structural uncertainty | مُنمذَج |
| Historical outcomes | Calibration of ranges | مرصود |
عروض التعرّض والخسائر والسيناريوهات ورأس المال التي يطلبها مسؤول المخاطر أو الجهة الرقابية أو وزارة المالية، مع الأطر التي يقدّمون التقارير وفقًا لها. وتتبع الهياكل الممارسات الرقابية والاكتوارية. والقيم توضيحية: وليست أبدًا أسعارًا أو تصنيفات أو مشورة.
How losses from uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| فترة التكرار | الاحتمال السنوي | إجمالي الخسارة | صافي الخسارة | صافٍ، رأس المال = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 كل 10 أعوام | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 كل 50 عامًا | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 كل 100 عام | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 كل 250 عامًا | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| متوسط الخسارة السنوية | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| التحقق | كيف يُنفَّذ |
|---|---|
| Range calibration | Stated ranges are compared with outcomes where possible |
| Dependence of inputs | Correlations between uncertain inputs are documented |
| Clear communication | Uncertainty is presented with each result |
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
علوم النظم والنمذجة stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
لا ترسل أبدًا بيانات شخصية أو تفاصيل حساسة عن البنية التحتية أو أي شيء لا يحق لك مشاركته. تُراجَع المساهمة قبل استخدامها؛ ولا يمنح إرسالها أي حقوق تأليف أو تحرير، ولا تشتري الرعاية أي نتيجة أبدًا.
المعلومات والاستفسارات متاحة اليوم. ويحصل الاستفسار على رقم مرجعي ويحدد الخطوة التالية؛ ولا تُفتح الطلبات والمدفوعات وتخصيصات الحوسبة والتسجيلات إلا حين يتوافر فريقها وشروطها وقدرة المراجعة.
تُعرض الخرائط والبيانات والأشكال في هذا الموقع للسياق والمعلومات العامة. وهي ليست نصيحة ولا توقعات ولا إنذارات؛ وحدود المعلومات مبيّنة في إخلاءات المسؤولية وإشعارات البيانات.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.