Simulación de Monte Carlo
Large simulations estimate aggregate losses and capital, with convergence tested and random seeds recorded so results can be reproduced.
GRA · Riesgo actuarial y cuantitativo
Spatial financeDonde el capital se encuentra con la amenaza, la exposición y la transición
High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk
Computing makes quantitative risk work possible and introduces its own risks. On this platform it covers simulation, reproducible code, version control and the controls that keep spreadsheets and models from producing silent errors.
01Registro
High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk on the record.
Registro del métodoMétodo CTIM
- MétodoComputación de alto rendimiento, en la nube y en el borde
- CustodioDatos y computación
- Se aplica enRiesgo actuarial y cuantitativo
- Datos3 inputs
- Comprobaciones3 pasos de validación
- Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud
What high-performance, cloud and edge computing does here.
High-performance, cloud and edge computing provide the processing and storage capacity for simulation, analytics and digital services. They are both an enabler of análisis de riesgos and a critical dependency for society. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, computing capacity determines how fast and at what resolution risks can be modelled. Its concentration is itself a systemic dependency for finance, health and government services. The canonical description is on el bien común CTIM.
Version control and reproducibility
Model code, data and parameters are held under version control, so any result can be traced and rerun by a reviewer.
End-user computing controls
Spreadsheets used in reserving and capital are inventoried, tested and reviewed, since errors in them have caused material misstatements.
03Seguimiento
Compute workload.
La pantalla que utilizaría un equipo para seguir este método: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.
Compute workload
Actuarial and quantitative risk · High-performance, cloud and edge · Run R-8719
- Channels reporting99of 100Normal
- Median latency343ms
- Records failing checks2.8per 1,000Vigilar
- Backlog15min
Gaps on 5 channelsGRA · Actuarial and Quantitative Risk
Latency, p95
Eventos
- 06:25AlertarChannel C-17 stale
- 07:37InfoSchema v2 accepted
- 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
- 08:31HechoReplay complete
04Datos
Lo que consume el método.
Datasets and records used by high-performance, cloud and edge computing on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Model code repositories | Implementación | DECLARADO |
| Simulation outputs | Results | MODELIZADO |
| Spreadsheet inventories | End-user computing | DECLARADO |
05Modelo de pérdidas
Excedencia de pérdidas, pérdida media anual y pérdida máxima probable.
La pérdida que puede esperar por año una cartera de la huella, y en los niveles de 1 en 100 y 1 en 250 que fijan los precios de aseguradoras y prestamistas, a partir de los mismos tres bloques que usa todo modelo de catástrofes . Modelo didáctico con valores ilustrativos explícitos, no una predicción.
Controles
- Intensidad anual típica de la amenaza (lugar)
- 1,00 índice de intensidad
- Dispersión de los extremos (escala)
- índice de intensidad de 0.80
- Intensidad a la que se pierde la mitad del valor
- 4,00 índice de intensidad
- Dispersión de la vulnerabilidad
- 0.55
- Proporción del valor en la huella de la amenaza
- 40%
- Norma de protección (período de retorno)
- 50 años
Lecturas
- Pérdida anual media
- 0.51 % del valor
- Pérdida a 1 en 100 años
- 24.5 % del valor
- Pérdida de 1 en 250 años
- 28.4 % del valor
- Intensidad a 1 en 100 años
- índice de intensidad de 4.68
Cifras, métodos y fuentes
| Período de retorno (años) | Intensidad (índice de intensidad) | Pérdida (% del valor) |
|---|---|---|
| 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 |
Métodos
- Amenaza de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Fragilidad lognormal (vulnerabilidad) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Efecto dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
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:
- Ríos Natural Earth
- Extensiones urbanas Natural Earth
- Ciudades Natural Earth
- Terremotos M4.5+, última semana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
- Intensidad de lluvia, última media hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
- Pronóstico del caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS mediante Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
- Extensión edificada y de asentamientos, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
- Experimentos Laboratorios
- Integrado en Riesgo actuarial y cuantitativo en Foundry
- Probado en Riesgo actuarial y cuantitativo en Universe
- Codificado en Finanzas, seguros y economía en Standards
- Publicado en Riesgo actuarial y cuantitativo en Reports
- Se imparte en Facultad de Finanzas y Economía en Academy
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Sistemas are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Convergencia | Simulation results are stable as iterations increase |
| Reproducibilidad | A reviewer can rerun results from recorded inputs |
| Independent testing | Code is tested against independent calculations |
Concentration in few providers or regions creates shared points of failure. Energy, water and supply chain constraints limit capacity growth.
07Exposición, pérdida y capital
What it means for exposure, loss and capital.
Las vistas de exposición, pérdida, escenarios y capital que pediría un responsable de riesgos, un supervisor o un ministerio de finanzas, con los marcos con arreglo a los cuales informan. Las estructuras siguen la práctica supervisora y actuarial. Los valores son ilustrativos: nunca precios, calificaciones ni asesoramiento.
Exposición y pérdida por periodo de retorno
How losses from high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Periodo de retorno | Probabilidad anual | Pérdida bruta | Pérdida neta | Neto, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 en 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 en 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 en 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 en 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Pérdida anual media | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Escenarios climáticos del NGFS · Red para la Ecologización del Sistema FinancieroNIIF S2 Información a revelar relacionada con el clima · ISSBRecomendaciones del TCFD · TCFD del Consejo de Estabilidad FinancieraPrincipios para la gestión eficaz de los riesgos financieros relacionados con el clima · Comité de Supervisión Bancaria de Basilea
08Conexiones
Temas que se basan en este método.
09Custodia responsable
Quién mantiene el método.
Datos y computación stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
10Conectado
Adónde lleva esta página en todo el Consorcio.
11Preguntas
Preguntas y respuestas.
What are the limits of high-performance, cloud and edge computing in this field?
Concentration in few providers or regions creates shared points of failure. Energy, water and supply chain constraints limit capacity growth.
¿Cómo se verifican los resultados?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
¿Son reales los valores de esta página?
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.
¿Dónde más se aplica este método?
El Observatory del página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
InformesContribuir
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Riesgo actuarial y cuantitativo
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