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GRA · Riesgo actuarial y cuantitativo

Spatial financeDonde el capital se encuentra con la amenaza, la exposición y la transición

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.

01Registro

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

Registro del métodoMétodo CTIM
  1. MétodoProbabilidad y estadística
  2. Se aplica enRiesgo actuarial y cuantitativo
  3. Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud

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 sistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on el bien común CTIM.

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.

03Seguimiento

Tail fit.

La pantalla que utilizaría un equipo para seguir este método: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.

Tail fit

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

Shape parameter uncertainGRA · Actuarial and Quantitative Risk

Return level curve

Ficha del método

Método
Probabilidad y estadística
Enfoque
peaks over threshold
Threshold
93th percentile
Etiqueta
MODELIZADO

Parámetros

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.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.
04Datos

Lo que consume el método.

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 el registro de fuentes.

DatosFunciónEtiqueta
Claims and exposure recordsModel fittingNOTIFICADO
Industry benchmarksPriorsESTIMADO
Mortality dataLife modelsEstadísticas publicadas
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)
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

Métodos

  1. Amenaza de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilidad lognormal (vulnerabilidad) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Efecto dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 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
Excedencia de pérdidas, pérdida anual media y pérdida máxima probable. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. 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 y Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validación

Cómo se verifican los resultados.

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

VerificaciónCómo se hace
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.

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

1 en 101 en 501 en 1001 en 250brutoneto de reaseguro800
Periodo de retornoProbabilidad anualPérdida brutaPérdida netaNeto, capital = 100
1 en 100.10141010
1 en 500.02332121
1 en 1000.01462727
1 en 2500.004683939
Pérdida anual media3.12.22.2
Índice de pérdidas ilustrativo para una cartera de ejemplo (capital = 100): la forma de probabilidad de excedencia que leen las aseguradoras y los supervisores. No son datos de ninguna institución, ni un precio ni una calificación.
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
09Custodia responsable

Quién mantiene el método.

Ciencia y modelización de sistemas stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Preguntas

Preguntas y respuestas.

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.
¿Cómo se verifican los resultados?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
¿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

Aporte evidencia desde esta página.

Informes 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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