Reserve ranges
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
GRA · Versicherungsmathematische und quantitative Risiken
Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk
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.
01Registrieren
Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk on the record.
MethodennachweisMINT-Methode
- MethodeUnsicherheitsquantifizierung und Modellvalidierung
- SachwalterSystemwissenschaft und Modellierung
- Angewandt inVersicherungsmathematische und quantitative Risiken
- Daten3 inputs
- Prüfungen3 Validierungsschritte
- Kanonische SeiteMINT-Gemeingut
02Antrag
What uncertainty quantification and model validation does here.
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 das MINT-Gemeingut.
Parameter and model uncertainty
Parameter uncertainty is separated from the uncertainty of choosing one model over another, and both are carried into capital estimates.
Sensitivity ranking
Inputs are varied to rank which assumptions drive results most, guiding where better data or review would add most value.
03Verlustmodell
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) |
|---|---|---|
| 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 |
Methoden
- Gumbel-Extremwertgefahr Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresschaden Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Deicheffekt Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 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
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
- Experimente Labore
- Erstellt in Versicherungsmathematische und quantitative Risiken in Foundry
- Getestet am Versicherungsmathematische und quantitative Risiken in Universe
- Kodifiziert in Finanzen, Versicherung und Wirtschaft in Standards
- Veröffentlicht in Versicherungsmathematische und quantitative Risiken in Reports
- Gelehrt in Fakultät für Finanzen und Wirtschaft in der Akademie
04Daten
Was die Methode verwendet.
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 dem Quellenregister.
| Daten | Rolle | Kennzeichnung |
|---|---|---|
| Model inputs and parameters | Input uncertainty | GESCHÄTZT |
| Alternative models | Structural uncertainty | MODELLIERT |
| Historical outcomes | Calibration of ranges | BEOBACHTET |
05Exposition, 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 uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Wiederkehrperiode | Jährliche Wahrscheinlichkeit | Bruttoverlust | Nettoverlust | Netto, Kapital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 von 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 zu 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 zu 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 zu 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Durchschnittlicher Jahresschaden | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
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06Validierung
Wie Ergebnisse geprüft werden.
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| Prüfen | Wie es gemacht wird |
|---|---|
| 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.
07Verbindungen
Themen, die sich auf diese Methode stützen.
08Treuhänderschaft
Wer die Methode pflegt.
Systemwissenschaft und Modellierung stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Verbunden
Wohin diese Seite im Konsortium führt.
10Fragen
Fragen und Antworten.
What are the limits of uncertainty quantification and model validation in this field?
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
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.
BerichteBeitragen
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Versicherungsmathematische und quantitative Risiken
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Rechtliches
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