GRA · Actuarial and Quantitative Risk
Spatial financeWhere capital meets hazard, exposure and transition
توێژینەوە و بەڵگە
Actuarial and Quantitative Risk research asks how to estimate tails honestly with short and changing data, how to represent dependence between perils and regions, how climate should condition pricing, and how models should be validated when the past is a biased sample.
The workspace for research and evidence.
Evidence grading
Research and evidence · Review wave 2 · Example interface, not a record
Certainty by criterion
0 low to 100 high
Higher is more certain. Values are examples.
Review queue
- R-1Best estimate reservessecond reviewer4 d
- R-2Risk marginsecond reviewer1 d
- R-3Actual vs expected claimssecond reviewer3 d
Actuarial and Quantitative Risk · Evidence grading. Evidence grading: example names and illustrative values, not a record.
What the research asks.
- 01
Loss distributions
Frequency, severity and aggregate loss, and how tails are estimated.
- 02
Extreme value methods
Tail estimation for hazards, markets and operational losses.
- 03
Climate-adjusted pricing questions
How non-stationary hazard changes pricing assumptions.
- 04
Credibility and sparse data
Working where loss history is short or missing.
- 05
Dependence and correlation
Copulas, contagion and why correlations break in stress.
- 06
Capital and solvency models
Internal models, standard formulas and their assumptions.
Questions, methods and limits.
| پرسیار | ڕێگا | سنوور |
|---|---|---|
| How uncertain is a 1-in-200 estimate? | Extreme value theory with intervals | Short records |
| How should climate adjust pricing? | Trend-adjusted hazard views | Attribution contested |
| How should dependence be modelled? | Copulas and scenario dependence | Tail dependence poorly identified |
Every result keeps its label.
Results are labelled as observed, published statistics, estimated, modelled, forecast, scenario or expert judgement. Missing data is shown as missing, never filled silently.
Where this page’s references lead.
ئەو لەش و بەڵگەنامانەی ئەم لاپەڕەیەیان لەگەڵ دەخوێنرێتەوە. دۆخ و وەشانەکان دەگۆڕێن؛ هەر بەستەرێک دەچێتە لای لەشی دەرکەر.
Pages in Research and evidence.
پرسیار و وەڵام.
Can I propose a research question?
لەم لاپەڕەیەوە بەڵگە پێشکەش بکە.
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.
- ئیمەیڵGateway GW-GRAلەم لاپەڕەیەوە بینێرەبەڵگە، ڕاستکردنەوە، بابەت، ڕێگا، پێداچوونەوە، وەرگێڕان یان تێکردنی پڕۆفایل. بە نیشانەی ئەم لاپەڕەیە دەگات، بۆ ئەوەی دەستکاریکەری خاوەنەکەی وەریبگرێت.
- Zenodoتەکیەی کراوەدایبنێ و بیدە بە کۆمەڵگاتۆماری خۆت لە Zenodo بە ORCID iD ی خۆت بڵاو بکەرەوە، پاشان لەوێ بیدە بە کۆمەڵگای Reports. سەرپەرشتیارەکان پێداچوونەوەی بۆ دەکەن؛ DOI هەر هی تۆیە.
- ReportsGlobal Risks Allianceهەموو ڕێگاکانی بەشداری ببینەجۆرەکانی بەشداری، هەریەکە چۆن پێداچوونەوەی بۆ دەکرێت، چ ناوبردنێک وەردەگریت، مۆڵەتەکە و ئەوەی هەرگیز وەرناگیرێت.
هەرگیز داتای کەسی، وردەکاریی هەستیاری ژێرخان یان هیچ شتێک مەنێرە کە مافی بڵاوکردنەوەت نییە. بەشدارییەک پێش بەکارهێنان پێداچوونەوەی بۆ دەکرێت؛ ناردنی ماف نابەخشێت بە نووسەرایەتی یان بەڕێوەبردنی ڕاگەیاندن، و پاڵپشتی دارایی هەرگیز دۆزینەوەیەک ناکڕێت.
Bring an exposure or capital question to the Alliance.
زانیاری و پرسیار ئەمڕۆ کراوەن. پرسیارێک ژمارەی ئاماژەی پێدەدرێت و هەنگاوی دواتر دیاری دەکات؛ داواکاری، پارەدان، تەرخانکردنی کۆمپیوتەر و تۆمارکردن تەنیا کاتێک دەکرێنەوە کە تیم، مەرج و توانای پێداچوونەوەیان هەبێت.
بەڵگەنامە یاساییەکان.
نەخشە، داتا و وێنەکانی ئەم ماڵپەڕە بۆ ناوەڕۆک و زانیاریی گشتی پیشان دراون. ئامۆژگاری، پێشبینی یان ئاگادارکردنەوە نین؛ سنوورەکانی زانیارییەکە لە ڕەتکردنەوەی بەرپرسیارێتی و ئاگاداریی داتادا دەستنیشان کراون.