GRA · Risque actuariel et quantitatif

Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition

Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk

Financial engineering values and structures instruments whose payoffs depend on risk. On this platform it covers valuation of guarantees and options in insurance contracts, asset-liability matching, longevity and catastrophe transfert de risques and economic scenario generation.

01Registre

Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk on the record.

Fiche de la méthodeMéthode STIM
  1. MéthodeIngénierie financière et des risques
  2. GarantRisque actuariel et quantitatif
  3. Appliqué dansRisque actuariel et quantitatif
  4. Données3 inputs
  5. Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature

What financial and risk engineering does here.

Financial and risk engineering designs instruments, models and processes to measure, price and transfer risk. It applies quantitative methods to portfolios, insurance and risk-sharing arrangements. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, financial engineering enables physical and operational risks to be priced and transferred to capital markets. It informs the design of instruments that fund prevention and recovery. The canonical description is on le STEM Commons.

Valuing embedded guarantees

Options and guarantees in life and savings products are valued with stochastic scenarios that are consistent with market prices.

Economic scenario generators

Interest rate, equity and credit scenarios are generated for capital and valuation, with calibration targets and validation documented.

Risk transfer structures

Longevity swaps and catastrophe bonds are analysed for how they transfer risk, their risque de base and counterparty exposure.

03Géographie

Activity and exposure in Japan and Korea.

Night lights, population density and flood water over Japan and Korea, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.

Couches 3

Activité et exposition, pour cette page

À propos de cette couche
Données probantes
Observé
Sources
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fournisseur
NASA LAADS DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; radiance satellitaire, corrigée de la lumière lunaire et de l'atmosphère
Plus récent à la compilation
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Radiance nocturne mesurée par satellite à la date affichée ; les lumières sont un indicateur indirect de la consommation d'électricité et des pannes, et non une mesure de l'approvisionnement ou de l'accès.
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Données probantes
Estimé
Sources
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia))
Fournisseur
NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia)
Licence
CC BY 4.0
Millésime
null ; estimation fondée sur le recensement, statique (2020)
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Estimation fondée sur le recensement du nombre de personnes par kilomètre carré en 2020, présentée comme contexte d'exposition ; il ne s'agit pas d'un décompte des personnes touchées par un aléa.
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Données probantes
Observé (les nuages laissent des lacunes)
Sources
Produit VIIRS d'inondation mondiale (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; détection par satellite ; les nuages laissent des lacunes
Plus récent à la compilation
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Détection par satellite ; les nuages laissent des lacunes. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu.
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Données probantes
Observé (une couverture nuageuse persistante laisse encore des lacunes)
Sources
VIIRS NOAA-20 niveau 3, 8 jours (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
8 jours ; composite satellitaire sur 8 jours ; une couverture nuageuse persistante laisse encore des lacunes
Plus récent à la compilation
2026-09-14
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Température de surface du sol mesurée par satellite sur les 8 jours se terminant à la date affichée, indicateur d'exposition à la chaleur ; il ne s'agit ni de la température de l'air, ni de l'indice de chaleur, ni d'une alerte de chaleur.
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Données probantes
Estimé
Sources
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fournisseur
NASA GES DISC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; estimation satellitaire, en temps quasi réel
Plus récent à la compilation
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 2 km
Incertitude
Estimation satellitaire, en temps quasi réel. Trame satellitaire ou de modèle telle que le fournisseur la publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs d'estimation laissent des vides et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, non des mesures en un lieu.
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Données probantes
Observé
Sources
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Fournisseur
NASA JPL PO.DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; analyse satellitaire
Plus récent à la compilation
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 2 km
Incertitude
Analyse satellitaire de l'écart entre la température de la mer et sa valeur habituelle pour la date affichée ; indicateur de chaleur marine, non une alerte de blanchissement des coraux .
Atteint par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct

Dernière version disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Chargement des dernières images de la NASA.

Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.

Activity and exposure, framed on Japan and Korea.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.

Données : NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributeurs d'OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASESources et licences

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • Lumières nocturnes VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center ; distribuées par le NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Sous licence CC BY 4.0. Couleurs redessinées à partir de la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque présentées (modifié). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produits VIIRS en quasi-temps réel (inondation, température de surface terrestre, couverture neigeuse, réflectance corrigée), NASA LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Précipitations GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System ; distribuées par le NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Analyses GHRSST niveau 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory ; distribuées par le NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • ASTER GDEM est un produit du METI et de la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Citer comme : NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Données ouvertes de la NASA
  • Réalisé avec Natural Earth. Données cartographiques vectorielles et matricielles libres sur naturalearthdata.com. Domaine public
  • © Contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (côtes, frontières, routes et noms de lieux). Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Contexte sur le globe et la carte plane : côtes, frontières, routes et toponymes issus des couches de référence NASA GIBS (données OpenStreetMap, ODbL, © contributeurs d'OpenStreetMap) ; imagerie Blue Marble comme fond facultatif ; relief 3D et lecture de l'altitude à partir de l'indice de couleur d'altitude ASTER GDEM (classes de 5 m à 200 m, exagérées pour la lisibilité). Les frontières sont tracées telles que publiées et n'impliquent aucune position sur un territoire.
  • Événements en direct : suivi des événements naturels de l'Observatoire de la Terre de la NASA (EONET) ; les événements sont indicatifs et conservent les liens de leur source d'origine.
  • En direct : les événements NASA EONET sont indicatifs et ne constituent pas des alertes officielles.
  • En direct : U.S. Geological Survey. Les événements sont indicatifs et ne constituent pas des alertes d'autorités.
  • Contexte : CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, et NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC) : Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010 ; Seto, Guneralp et Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030 ; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Les couches facultatives (5 sources dans la liste des couches : en direct, prévision, observé et contexte) affichent le crédit de leur fournisseur sur la carte et ici lorsqu'elles sont activées ; les prévisions sont des sorties de modèles et les indices dérivés sont des estimations.

Couches et dates

  • Lumières nocturnes, quotidien : VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct. 2026
  • Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
  • Eaux de crue, composite sur 3 jours : VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct. 2026
  • Température de surface terrestre, jour, composite sur 8 jours : VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026
  • Taux de précipitation, moyenne quotidienne : GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 oct. 2026
  • Anomalie de température de surface de la mer : GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 oct. 2026

04Données

Ce que consomme la méthode.

Datasets and records used by financial and risk engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.

DonnéesRôleÉtiquette
Market pricesCalibrageOBSERVÉ
Contract termsPayoff structuresDÉCLARÉ
Scenario setsDonnées d'entrée de la valorisationMODÉLISÉ
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 uses. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Japan and Korea; the model itself is not tied to a place.

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)
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

Méthodes

  1. Aléa en valeurs extrêmes de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilité lognormale (vulnérabilité) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Courbe de probabilité de dépassement et perte annuelle moyenne Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Effet digue Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 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
Dépassement de pertes, perte annuelle moyenne et perte maximale probable. Modèle pédagogique illustratif : il fonctionne sur les valeurs fixées par les commandes, et non sur des données mesurées. Méthodes : aléa de 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 et Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validation

Comment les résultats sont vérifiés.

Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.

VérifierComment c'est fait
Market consistencyScenarios reproduce calibration instrument prices
Scenario validationGenerators are tested for realistic behaviour
ConvergenceResults are checked for stability as scenario counts increase

Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.

07Simulateur de jumeau et de cascade

Trace a shock to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile Assurance et réassurance: the shocks it names, the systèmes and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full Constructeur de systèmes.

Aléas

  • Cyclone tropical
  • Séisme
  • Inondation par embâcle
  • Feu de forêt
  • Storm surge (déclenchée en aval)
  • Intense rainfall (déclenchée en aval)
  • Crue fluviale (déclenchée en aval)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Houle dangereuse (déclenchée en aval)
  • Panne d'électricité généralisée (déclenchée en aval)
  • Déplacements massifs (déclenchés en aval)
  • Inondation côtière (déclenchée en aval)
  • Aftershock sequence (set off downstream)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)

Commandes

  • NS-0 Constitution et principes
  • NS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)
  • NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)
  • NS-10 Politiques et clauses (obligations lisibles par machine : définition, caractère contraignant, évaluation et application)
  • NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)
  • NS-14 Conformité et correspondance avec les normes externes
  • NRS-F3 Assurance, risque de catastrophe et déficits de protection
  • NRS-H113 Famille d'aléas : fragilité du système financier (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-U17 Univers platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 Famille d'aléas : catastrophes cosmiques et des temps géologiques (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H65 Famille d'aléas : dépassement des limites planétaires (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-F8 Transfert de risque paramétrique et indiciel

Observation

  • OECD Data Explorer (incl. Creditor Reporting System, insurance and pension statistics) (listed for reference)
  • Insurance statistics (listed for reference)
  • USGS earthquake GeoJSON summary feeds (listed for reference)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product (GDP)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product
  • (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults

Géographie d'exemple

  • Europe occidentale : 152 cellules hexagonales
  • Intensité des précipitations, dernière demi-heure (IMERG), NASA GIBS
  • Lumières nocturnes de ce soir, pannes (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Eaux de surface à travers les nuages, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
08Liens

Thèmes qui s'appuient sur cette méthode.

09Exposition, 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 financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 sur 101 sur 501 sur 1001 sur 250brutnet de réassurance800
Période de retourProbabilité annuellePerte brutePerte netteNet, capital = 100
1 sur 100.10141010
1 sur 500.02332121
1 sur 1000.01462727
1 sur 2500.004683939
Perte annuelle moyenne3.12.22.2
Indice de pertes illustratif pour un portefeuille d'exemple (capital = 100) : la forme de probabilité de dépassement que lisent les assureurs et les superviseurs. Ni des données sur une institution, ni un prix, ni une notation.
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
10Intendance

Qui tient à jour la méthode.

Actuarial and Quantitative Risk stewards financial and risk engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Questions

Questions et réponses.

What are the limits of financial and risk engineering in this field?
Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
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.
RapportsContribuer

Apportez des éléments de preuve depuis cette page.

Rapports 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.

Global Risks AllianceRisque actuariel et quantitatifMéthodes et techniquePréparation de la finance et de l'assurance
Risque actuariel et quantitatif

Soumettez une question d'exposition ou de capital à l'Alliance.

L'information et les demandes sont ouvertes dès aujourd'hui. Une demande reçoit une référence et indique l'étape suivante ; candidatures, paiements, allocations de calcul et inscriptions n'ouvrent que lorsque l'équipe, les conditions et la capacité d'examen existent.

The Global Risks Alliance

Finance · trust · precision

Not for profit

Our articles, maps and twins are free to read and free to republish. Readers and partners keep it that way.

Partner with us

Who funds us

GRA is a not-for-profit institution. To ask who funds a piece of work, use the funding questions form.

Independence

Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.

Licence

Articles: CC BY 4.0. Figures, maps, twins and data: CC BY 4.0. Other uses: ask through the permissions form.