GRA · Versicherungsmathematische und quantitative Risiken
Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Überblick über das Feld
Versicherungsmathematische und quantitative Risiken sind die Disziplin, ungewisse künftige Schäden und die zu ihrer Deckung nötigen Mittel zu messen. Sie ist für die Gesellschaft wichtig, weil Versicherung, Renten, Bankkapital und öffentliche Risikopools von ihr abhängen: Sind ihre Schätzungen solide, werden Versprechen gehalten; versagen sie, tragen Versicherte, Rentnerinnen und Rentner, Einlegerinnen und Einleger sowie Steuerzahlende die Kosten. Diese Seite definiert das Fachgebiet, beschreibt, was Fachleute untersuchen und wie es mit anderen Risiken zusammenhängt.
- MINT-Methoden
- 6
- Kanonische Methoden, die dieses Feld anwendet
- Themen
- 8
- Themenseiten im Fachgebiet
- Partner
- 4
- Plattformen in gemeinsamen Feldern im gesamten Netz
- Berichtsreihen
- 2
- Reports-Reihen, zu denen es beiträgt
Turning uncertainty into decisions.
The field combines probability theory, statistics, financial mathematics and domain knowledge of the risks being modelled. Actuaries model insurance claims, mortality and pension liabilities; quantitative analysts model market, credit and Liquiditätsrisiken; catastrophe modellers combine hazard science, engineering and exposure data; model validators test whether all of these models are fit for purpose.
Its outputs are loss distributions, prices, reserves, capital requirements and stress-test results. Each depends on assumptions, and the field’s professional ethic is to state those assumptions and the uncertainty they carry, so that decision-makers do not mistake an estimate for a fact.
The field is also a discipline of communication. A capital figure or a premium is only as useful as the reader’s understanding of what it assumes, so practitioners increasingly report ranges, sensitivities and the conditions under which their estimates would fail, alongside central values.
Wandel ist ein ständiges Thema. Der Klimawandel verschiebt die Gefahren, medizinischer Fortschritt und Ungleichheit verschieben die Sterblichkeit, die Digitalisierung schafft neue Risiken wie Cyberrisiken, und Märkte mit wenig Daten fordern Methoden heraus, die dort entwickelt wurden, wo Daten reichlich vorhanden sind. Jede dieser Entwicklungen erfordert Methoden, die Nichtstationarität und begrenzte Evidenz anerkennen.
Gefahren und Exposition in Japan und Korea.
Bevölkerungsdichte, Hochwasser und aktive Brände über Japan und Korea, von NASA GIBS. Jede Ebene trägt ihr eigenes Datum.
Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.
Ebenen 3
Gefahren und Exposition für diese Seite
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Anbieter
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Jahrgang
- null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
- Abwicklung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Zensusbasierte Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, als Kontext zur Exposition dargestellt; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie es der Anbieter veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Rückgewinnungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken und Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Anbieter
- NASA LANCE FIRMS
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken und Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-13
- Abwicklung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Hotspot-Erkennungen für den angezeigten Tag, einschließlich Gasfackeln und industrieller Wärme; kein bestätigter Brand, keine Ereignismeldung und keine Warnung.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Anbieter
- NASA LAADS DAAC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-12
- Abwicklung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Nächtliche Satellitenstrahldichte für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- 8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-09-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Oberflächentemperatur des Bodens über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenbild
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie vom Anbieter veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Abrufunsicherheit hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zuletzt verfügbar
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth
Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Gefahren und Exposition, mit Fokus auf Japan und Korea.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASEQuellen und Lizenzen
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) der NASA, VIIRS-375-m-Produkt aktiver Brände, NASA LANCE; Vektorkacheln über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
- Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
- © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
- Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
- Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
- Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
- Kontext: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, und NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp und Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
- Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optionale Ebenen (12 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
- Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
- Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
- Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
- Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
- Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sep. 2026
- Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
Who uses quantitative risk methods.
| Gemeinschaft | Typical question |
|---|---|
| Versicherer und Rückversicherer | What is the 1-in-200 loss and how uncertain is it? |
| Banken | How should loss given default respond to collateral damage? |
| Pension funds | How should longevity trends change liabilities? |
| Regierungen | How large are expected and extreme disaster costs? |
The Actuarial and Quantitative Risk field spans actuaries, quantitative analysts, catastrophe modellers and model validators, and its quantitative questions recur in every sector: How to estimate tails under trend? Which copula? How much data is enough?
Überblick über das Fachgebiet.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Die zentralen Fragen.
- 01
Losses
How often, how large and how heavy-tailed: loss distributions and extreme value methods.
- 02
Veränderung
How non-stationary hazards and populations change assumptions: climate-adjusted pricing questions and mortality and longevity.
- 03
Daten
Working where history is short: credibility and sparse data.
- 04
Dependence
Why risks move together in stress: dependence and correlation.
- 05
Kapital
How much is enough, and why models disagree: capital and solvency models.
- 06
Validierung
How models are challenged: quantitative model validation.
Eine Methodenebene unter vielen Risiken.
Quantitative methods connect to every field where losses are measured: climate and hazards, health and longevity, cyber, credit and markets. Their links to physical, economic, social and ecological Systeme are mapped on dependencies and consequences.
The scientific counterpart at The Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) is uncertainty and validation in Systems Science and Modelling.
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Seiten in Feldüberblick.
Fragen und Antworten.
Auf welche Methoden stützt sich das Fachgebiet?
Is this only about insurance?
Können Modelle die nächste Katastrophe vorhersagen?
Evidenz von dieser Seite aus beitragen.
Berichte 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.
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