Simulation de Monte-Carlo
Large simulations estimate aggregate losses and capital, with convergence tested and random seeds recorded so results can be reproduced.
GRA · Risque actuariel et quantitatif
Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition
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.
01Registre
High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk on the record.
Fiche de la méthodeMéthode STIM
- MéthodeCalcul haute performance, en nuage et en périphérie
- GarantDonnées et calcul
- Appliqué dansRisque actuariel et quantitatif
- Données3 inputs
- Vérifications3 étapes de validation
- Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature
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 analyse des risques 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 le STEM Commons.
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.
03Suivi
Compute workload.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre cette méthode : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Compute workload
Actuarial and quantitative risk · High-performance, cloud and edge · Run R-8719
- Channels reporting99of 100Normal
- Median latency343ms
- Records failing checks2.8per 1,000Surveillance
- Backlog15min
Gaps on 5 channelsGRA · Actuarial and Quantitative Risk
Latency, p95
Événements
- 06:25AlerterChannel C-17 périmée
- 07:37InfoSchema v2 accepted
- 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
- 08:31TerminéReplay complete
04Données
Ce que consomme la méthode.
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 le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Model code repositories | Mise en œuvre | DÉCLARÉ |
| Simulation outputs | Results | MODÉLISÉ |
| Spreadsheet inventories | End-user computing | DÉCLARÉ |
05Modèle de pertes
Dépassement de pertes, perte annuelle moyenne et perte maximale probable.
La perte qu'un portefeuille situé dans l'emprise peut attendre par an et aux niveaux 1 sur 100 et 1 sur 250 que tarifent les assureurs et les prêteurs, à partir des trois mêmes blocs que tout modèle de catastrophe . Modèle pédagogique à valeurs illustratives indiquées, et non une prédiction.
Commandes
- Intensité annuelle typique de l'aléa (lieu)
- Indice d'intensité 1,00
- Étendue des extrêmes (échelle)
- indice d'intensité de 0.80
- Intensité à laquelle la moitié de la valeur est perdue
- Indice d'intensité 4,00
- Dispersion de la vulnérabilité
- 0.55
- Part de la valeur dans l'empreinte de l'aléa
- 40%
- Norme de protection (période de retour)
- 50 ans
Relevés
- Perte annuelle moyenne
- 0.51 % de la valeur
- Perte à 1 sur 100 ans
- 24.5 % de la valeur
- Perte à 1 sur 250 ans
- 28.4 % de la valeur
- Intensité à 1 sur 100 ans
- indice d'intensité de 4.68
Chiffres, méthodes et sources
| Période de retour (années) | Intensité (indice d'intensité) | Perte (% de la valeur) |
|---|---|---|
| 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 |
Méthodes
- Aléa en valeurs extrêmes de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Fragilité lognormale (vulnérabilité) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Courbe de probabilité de dépassement et perte annuelle moyenne Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Effet digue Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Données
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:
- Cours d'eau Natural Earth
- Étendues urbaines Natural Earth
- Villes Natural Earth
- Séismes M4.5+, semaine écoulée (USGS) U.S. Geological Survey · registre usgs.earthquake.summary-feeds
- Intensité des précipitations, dernière demi-heure (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registre nasa.gibs.context-live-layers
- Prévision du débit fluvial, 30 jours avec fourchette (GloFAS via Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registre open-meteo.public-pages
- Étendue du bâti et des établissements, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registre sedac.context-urban-layers
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
- Expériences Laboratoires
- Intégré Risque actuariel et quantitatif dans Foundry
- Testé à Risque actuariel et quantitatif dans Universe
- Codifié dans Finance, assurance et économie dans Standards
- Publié dans Risque actuariel et quantitatif dans Reports
- Enseigné dans Faculté de finance et d'économie dans Academy
06Validation
Comment les résultats sont vérifiés.
Systèmes are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Convergence | Simulation results are stable as iterations increase |
| Reproductibilité | 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.
07Exposition, perte et capital
What it means for exposure, loss and capital.
Les vues d'exposition, de pertes, de scénarios et de capital que demanderaient un responsable des risques, une autorité de contrôle ou un ministère des finances, avec les cadres dont ils relèvent pour leurs rapports. Les structures suivent la pratique prudentielle et actuarielle. Les valeurs sont illustratives : jamais des prix, des notations ni des conseils.
Exposition et pertes selon les périodes de retour
How losses from high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Période de retour | Probabilité annuelle | Perte brute | Perte nette | Net, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 sur 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 sur 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 sur 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 sur 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Perte annuelle moyenne | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Scénarios climatiques du NGFS · Réseau pour le verdissement du système financierIFRS S2 Informations à fournir en lien avec les changements climatiques · ISSBRecommandations de la TCFD · TCFD du Conseil de stabilité financièrePrincipes pour une gestion efficace des risques financiers liés au climat · Comité de Bâle sur le contrôle bancaire
08Liens
Thèmes qui s'appuient sur cette méthode.
09Intendance
Qui tient à jour la méthode.
Données et calcul stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
10Connecté
Où mène cette page à travers le Consortium.
11Questions
Questions et réponses.
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.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
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.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
L'Observatoire page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
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