GRA · Versicherungsmathematische und quantitative Risiken
Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Forschung und Evidenz
Die Forschung von Versicherungsmathematische und quantitative Risiken fragt, wie sich Verteilungsränder mit kurzen und sich verändernden Daten ehrlich schätzen lassen, wie sich die Abhängigkeit zwischen Gefahren und Regionen abbilden lässt, wie das Klima die Tarifierung bedingen sollte und wie Modelle validiert werden sollten, wenn die Vergangenheit eine verzerrte Stichprobe ist.
Der Arbeitsbereich für Forschung und Evidenz.
Evidenzbewertung
Research and evidence · Review wave 2 · Example interface, not a record
Gewissheit je Kriterium
0 niedrig bis 100 hoch
Höher heißt sicherer. Die Werte sind Beispiele.
Prüfwarteschlange
- R-1Rückstellungen zum besten Schätzwertzweite prüfende Person4 d
- R-2Risk marginzweite prüfende Person1 d
- R-3Tatsächliche gegenüber erwarteten Schädenzweite prüfende Person3 d
Versicherungsmathematische und quantitative Risiken · Evidenzbewertung. Evidenzbewertung: Beispielnamen und illustrative Werte, kein Nachweis.
Was die Forschung fragt.
- 01
Verlustverteilungen
Häufigkeit, Schwere und Gesamtverlust sowie die Schätzung der Verteilungsenden.
- 02
Extremwertmethoden
Tail-Schätzung für Gefahren, Märkte und operationelle Verluste.
- 03
Fragen zur klimaangepassten Preisgestaltung
Wie nichtstationäre Gefahren die Preisannahmen verändern.
- 04
Glaubwürdigkeit und spärliche Daten
Arbeiten, wo die Schadenhistorie kurz ist oder fehlt.
- 05
Abhängigkeit und Korrelation
Copulas, Ansteckung und warum Korrelationen unter Stress brechen.
- 06
Kapital- und Solvenzmodelle
Interne Modelle, Standardformeln und ihre Annahmen.
Questions, methods and limits.
| Frage | Methode | Grenze |
|---|---|---|
| How uncertain is a 1-in-200 estimate? | Extreme value theory with intervals | Short records |
| How should climate adjust pricing? | Trend-adjusted hazard views | Zuschreibung umstritten |
| How should dependence be modelled? | Copulas und Szenarioabhängigkeit | Tail dependence poorly identified |
Jedes Ergebnis behält seine Kennzeichnung.
Ergebnisse werden als beobachtet, veröffentlichte Statistik, geschätzt, modelliert, Vorhersage, Szenario oder Expertenurteil gekennzeichnet. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt und niemals stillschweigend aufgefüllt.
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