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GRA · Versicherungsmathematische und quantitative Risiken

Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft

Probability and statistics for actuarial and quantitative risk

Probability and statistics provide the language of quantitative risk: distributions, estimation, dependence, testing and uncertainty. On this platform they underpin loss modelling, credibility, mortality and validation, and show how much confidence each estimate deserves.

01Registrieren

Probability and statistics for actuarial and quantitative risk on the record.

MethodennachweisMINT-Methode
  1. MethodeWahrscheinlichkeit und Statistik
  2. Angewandt inVersicherungsmathematische und quantitative Risiken
  3. Kanonische SeiteMINT-Gemeingut
02Antrag

What probability and statistics does here.

Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected Systeme. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on das MINT-Gemeingut.

Generalised linear models in pricing

Claim frequency and severity are related to risk factors with exposure offsets, so each factor’s effect and uncertainty can be reviewed.

Bayesian credibility

Prior assumptions from industry data are updated with own experience, giving posterior estimates that show how far the data moved the prior.

Goodness-of-fit testing

Fitted distributions are tested with formal statistics and quantile plots, with attention to fit in the tail where it matters most.

03Monitoring

Tail fit.

Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um diese Methode zu verfolgen: ihre Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.

Tail fit

Actuarial and quantitative risk · Probability and statistics · Run R-1415

Shape parameter uncertainGRA · Versicherungsmathematische und quantitative Risiken

Return level curve

Methodenkarte

Methode
Wahrscheinlichkeit und Statistik
Ansatz
peaks over threshold
Threshold
93th percentile
Kennzeichnung
MODELLIERT

Parameter

generalised Pareto fit

Shape ξ0.100.010.43heavy tail if above zero
Scale σ1.60.97.1units of the variable
Exceedances132declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Actuarial and quantitative risk.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.
04Daten

Was die Methode verwendet.

Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in dem Quellenregister.

DatenRolleKennzeichnung
Claims and exposure recordsModel fittingBERICHTET
Industry benchmarksPriorsGESCHÄTZT
Mortality dataLife modelsVeröffentlichte Statistiken
05Verlustmodell

Verlustüberschreitung, durchschnittlicher Jahresverlust und wahrscheinlicher Höchstverlust.

Der Verlust, den ein Portfolio im Einzugsgebiet pro Jahr und auf den Niveaus 1 zu 100 und 1 zu 250 erwarten kann, die Versicherer und Kreditgeber bepreisen, aus denselben drei Bausteinen, die jedes Katastrophenmodell verwendet. Lehrmodell mit ausgewiesenen illustrativen Werten, keine Vorhersage.

Steuerung

Typische jährliche Gefahrenintensität (Ort)
Intensitätsindex 1,00
Streuung der Extreme (Skala)
0.80 Intensitätsindex
Intensität, bei der die Hälfte des Werts verloren geht
Intensitätsindex 4,00
Streuung der Verwundbarkeit
0.55
Wertanteil im Gefahren-Fußabdruck
40%
Schutzstandard (Wiederkehrperiode)
50 Jahre

Messwerte

Durchschnittlicher Jahresschaden
0.51% des Werts
Verlust bei 1 in 100 Jahren
24.5% des Werts
Schaden bei 1 in 250 Jahren
28.4% des Werts
Intensität bei 1 in 100 Jahren
4.68 Intensitätsindex
Zahlen, Methoden und Quellen
Wiederkehrperiode (Jahre)Intensität (Intensitätsindex)Schaden (% des Werts)
10.090.00
21.270.00
41.910.00
72.470.00
133.000.00
243.510.00
444.020.00
824.5323.55
1545.0326.44
2875.5328.87
5366.0330.88
1,0006.5332.53

Methoden

  1. Gumbel-Extremwertgefahr Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresschaden Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Deicheffekt Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Daten

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:

  • Flüsse Natural Earth
  • Siedlungsflächen Natural Earth
  • Städte Natural Earth
  • Erdbeben M4.5+, vergangene Woche (USGS) U.S. Geological Survey · Register usgs.earthquake.summary-feeds
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG) NASA GPM IMERG Early · Register nasa.gibs.context-live-layers
  • Abflussvorhersage, 30 Tage mit Bandbreite (GloFAS über Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · Register open-meteo.public-pages
  • Bebaute Fläche und Siedlungsausdehnung, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · Register sedac.context-urban-layers
Überschreitungsverlust, durchschnittlicher Jahresverlust und wahrscheinlicher Höchstverlust. Anschauliches Lehrmodell: Es arbeitet mit den über die Bedienelemente gesetzten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: Gumbel-Extremwert-Gefahr (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresverlust (Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validierung

Wie Ergebnisse geprüft werden.

Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.

PrüfenWie es gemacht wird
Out-of-sample validationModels are tested on data not used for fitting
Residual diagnosticsResiduals are inspected for structure
Assumption sensitivityDistributional assumptions are varied and effects reported

Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.

07Exposition, Verlust und Kapital

What it means for exposure, loss and capital.

Die Ansichten zu Exposition, Verlust, Szenario und Kapital, die eine Risikoverantwortliche, ein Aufseher oder ein Finanzministerium verlangen würde, samt den Rahmenwerken, gegen die berichtet wird. Die Strukturen folgen der aufsichtsrechtlichen und versicherungsmathematischen Praxis. Die Werte sind illustrativ: niemals Preise, Ratings oder Beratung.

Exposition und Verlust nach Wiederkehrperiode

How losses from probability and statistics for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 von 101 zu 501 zu 1001 zu 250bruttonach Rückversicherung800
WiederkehrperiodeJährliche WahrscheinlichkeitBruttoverlustNettoverlustNetto, Kapital = 100
1 von 100.10141010
1 zu 500.02332121
1 zu 1000.01462727
1 zu 2500.004683939
Durchschnittlicher Jahresschaden3.12.22.2
Illustrativer Schadenindex für ein Beispielportfolio (Kapital = 100): die Form der Überschreitungswahrscheinlichkeit, die Versicherer und Aufsichtsbehörden lesen. Keine Daten über ein Institut, kein Preis und kein Rating.
NGFS-Klimaszenarien · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBTCFD-Empfehlungen · Financial Stability Board TCFDGrundsätze für das wirksame Management klimabezogener Finanzrisiken · Basler Ausschuss für Bankenaufsicht
09Treuhänderschaft

Wer die Methode pflegt.

Systemwissenschaft und Modellierung stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Fragen

Fragen und Antworten.

What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Wo wird diese Methode sonst angewandt?
Das kanonische Methodenseite listet jede Plattform auf, die sie anwendet.
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