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GRA · बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम

स्थानिक वित्तजहाँ पूँजी का सामना संकट, जोखिम-संपर्क और संक्रमण से होता है

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.

पूछताछ करें Back to STEM foundation of Actuarial and Quantitative Risk
01रजिस्टर करें

High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk on the record.

पद्धति अभिलेखSTEM पद्धति
  1. पद्धतिउच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंग
  3. इनमें लागूबीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम
  4. डेटा3 inputs
  6. प्रामाणिक पृष्ठSTEM कॉमन्स
02आवेदन

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 जोखिम विश्लेषण 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 STEM Commons.

मोंटे कार्लो सिमुलेशन

Large simulations estimate aggregate losses and capital, with convergence tested and random seeds recorded so results can be reproduced.

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.

03निगरानी करें

Compute workload.

वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस पद्धति का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।

Compute workload

Actuarial and quantitative risk · High-performance, cloud and edge · Run R-8719

  • Channels reporting
    99of 100सामान्य
  • Median latency
    343ms
  • Records failing checks
    2.8per 1,000निगरानी
  • Backlog
    15मिनट
Gaps on 5 channelsGRA · बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम

Latency, p95

कार्यक्रम

  1. 06:25चेतावनी देंChannel C-17 stale
  2. 07:37जानकारीSchema v2 accepted
  3. 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:31पूर्णReplay complete
Compute workload: the screen’s structure, terms and states for Actuarial and quantitative risk.उदाहरण नाम और दृष्टांत मान; एक डिज़ाइन, कोई अभिलेख या चालू प्रणाली नहीं।
04डेटा

पद्धति क्या उपभोग करती है।

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 स्रोत रजिस्टर.

डेटाभूमिकालेबल
Model code repositoriesक्रियान्वयनघोषित
Simulation outputsResultsमॉडल-आधारित
Spreadsheet inventoriesEnd-user computingघोषित
05हानि मॉडल

हानि अतिक्रमण, औसत वार्षिक हानि और संभावित अधिकतम हानि।

पदचिह्न में स्थित किसी पोर्टफ़ोलियो से प्रति वर्ष, तथा बीमाकर्ताओं और ऋणदाताओं द्वारा मूल्यांकित 100 में 1 और 250 में 1 के स्तरों पर, अपेक्षित हानि, उन्हीं तीन खंडों से जिनका उपयोग प्रत्येक आपदा मॉडल करता है। यह शिक्षण मॉडल है, जिसमें उदाहरणार्थ मान स्पष्ट रूप से बताए गए हैं; यह पूर्वानुमान नहीं है।

नियंत्रण

विशिष्ट वार्षिक संकट तीव्रता (स्थान)
1.00 तीव्रता सूचकांक
चरम मानों का फैलाव (पैमाना)
0.80 तीव्रता सूचकांक
वह तीव्रता जिस पर आधा मूल्य खो जाता है
4.00 तीव्रता सूचकांक
भेद्यता का प्रसार
0.55
संकट पदचिह्न में मूल्य का हिस्सा
40%
सुरक्षा मानक (पुनरावृत्ति अवधि)
50 वर्ष

पाठ्यांक

औसत वार्षिक हानि
मूल्य का 0.51%
100 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 24.5%
250 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 28.4%
100 वर्षों में 1 पर तीव्रता
4.68 तीव्रता सूचकांक
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वापसी अवधि (वर्ष)तीव्रता (तीव्रता सूचकांक)नुकसान (मूल्य का %)
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

पद्धतियाँ

  1. Gumbel चरम-मान संकट Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. लघुगणकीय-सामान्य भंगुरता (भेद्यता) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. तटबंध प्रभाव Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. अनिश्चितता फ़ैन चार्ट (पैरामीटर मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

डेटा

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:

  • नदियाँ Natural Earth
  • शहरी विस्तार Natural Earth
  • शहर Natural Earth
  • पिछले सप्ताह के M4.5+ भूकंप (USGS) अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण · रजिस्टर usgs.earthquake.summary-feeds
  • वर्षा दर, पिछला आधा घंटा (IMERG) NASA GPM IMERG Early · रजिस्टर nasa.gibs.context-live-layers
  • नदी प्रवाह पूर्वानुमान, सीमा सहित 30 दिन (Open-Meteo के माध्यम से GloFAS) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · रजिस्टर open-meteo.public-pages
  • निर्मित और बस्ती विस्तार, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · रजिस्टर sedac.context-urban-layers
हानि अतिक्रमण, औसत वार्षिक हानि और संभावित अधिकतम हानि। यह दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल है: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: Gumbel चरम-मान संकट (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); लॉगनॉर्मल भेद्यता (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि (Grossi और Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer)।

छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में

06सत्यापन

परिणामों की जाँच कैसे होती है।

प्रणालियाँ are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.

जाँचेंयह कैसे किया जाता है
अभिसरणSimulation results are stable as iterations increase
पुनरुत्पादनीयताA reviewer can rerun results from recorded inputs
Independent testingCode 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.

07जोखिम-संपर्क, हानि और पूँजी

What it means for exposure, loss and capital.

वे जोखिम-अनावरण, हानि, परिदृश्य और पूँजी दृश्य जो कोई जोखिम अधिकारी, पर्यवेक्षक या वित्त मंत्रालय माँगेगा, उन ढाँचों के साथ जिनके विरुद्ध वे रिपोर्ट करते हैं। संरचनाएँ पर्यवेक्षी और बीमांकिक अभ्यास का अनुसरण करती हैं। मान उदाहरणात्मक हैं: कभी क़ीमतें, रेटिंग या सलाह नहीं।

वापसी अवधियों पर जोखिम-अनावरण और हानि

How losses from high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

10 में 150 में 1100 में 1250 में 1सकलपुनर्बीमा के बाद निवल800
वापसी अवधिवार्षिक प्रायिकतासकल हानिशुद्ध हानिनिवल, पूँजी = 100
10 में 10.10141010
50 में 10.02332121
100 में 10.01462727
250 में 10.004683939
औसत वार्षिक हानि3.12.22.2
एक उदाहरण पोर्टफ़ोलियो के लिए उदाहरणात्मक हानि सूचकांक (पूँजी = 100): अतिक्रमण-प्रायिकता का वह रूप जिसे बीमाकर्ता और पर्यवेक्षक पढ़ते हैं। किसी संस्था का डेटा नहीं, कोई मूल्य या रेटिंग नहीं।
NGFS जलवायु परिदृश्य · वित्तीय प्रणाली को हरित बनाने का नेटवर्क (Network for Greening the Financial System)IFRS S2 जलवायु-संबंधी प्रकटीकरण · ISSBTCFD सिफ़ारिशें · वित्तीय स्थिरता बोर्ड TCFDजलवायु-संबंधी वित्तीय जोखिमों के प्रभावी प्रबंधन के सिद्धांत · बैंकिंग पर्यवेक्षण पर बेसल समिति
08संबंध

इस पद्धति पर निर्भर विषय।

09प्रबंधकत्व

पद्धति का रखरखाव कौन करता है।

डेटा और कंप्यूट stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: High-performance, cloud and edge computing

10जुड़ा हुआ

यह पृष्ठ पूरे कंसोर्टियम में कहाँ ले जाता है।

11प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

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.
परिणामों की जाँच कैसे होती है?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
क्या इस पृष्ठ के मान वास्तविक हैं?
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.
यह पद्धति और कहाँ लागू होती है?
समाजों को चलाने वाली प्रामाणिक पद्धति पृष्ठ उसे लागू करने वाले हर प्लेटफ़ॉर्म को सूचीबद्ध करता है।
रिपोर्टयोगदान दें

इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।

रिपोर्ट 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.

वैश्विक जोखिम गठबंधन (Global Risks Alliance)बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिमपद्धतियाँ और तकनीकीवित्त और बीमा तत्परता

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बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम

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विधिक

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