Reserve ranges
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
GRA · Risque actuariel et quantitatif
Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition
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.
01Registre
Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk on the record.
Fiche de la méthodeMéthode STIM
- MéthodeQuantification de l'incertitude et validation des modèles
- Appliqué dansRisque actuariel et quantitatif
- Données3 inputs
- Vérifications3 étapes de validation
- Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature
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 le STEM Commons.
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.
03Modèle 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
04Données
Ce que consomme la méthode.
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 le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Model inputs and parameters | Input uncertainty | ESTIMÉ |
| Alternative models | Structural uncertainty | MODÉLISÉ |
| Historical outcomes | Calibration of ranges | OBSERVÉ |
05Exposition, 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 uncertainty quantification and model validation 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
06Validation
Comment les résultats sont vérifiés.
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| 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.
08Intendance
Qui tient à jour la méthode.
Sciences des systèmes et modélisation stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Connecté
Où mène cette page à travers le Consortium.
10Questions
Questions et réponses.
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.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
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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- RapportsGlobal Risks AllianceVoir toutes les façons de contribuerLes types de contribution, la manière dont chacune est examinée, la reconnaissance accordée, la licence et ce qui n'est jamais accepté.
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Risque actuariel et quantitatif
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