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GRA · बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम

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

Extreme value theory and tail risk for actuarial and quantitative risk

Extreme value theory models the tails of loss and hazard distributions. On this platform it supports large-loss pricing, catastrophe hazard, परिचालन जोखिम and capital at high confidence levels, with threshold choice and uncertainty made explicit.

पूछताछ करें Back to STEM foundation of Actuarial and Quantitative Risk
01विषय-सूची

Extreme value theory and tail risk for actuarial and quantitative risk in five parts.

प्रोटोकॉल5 चरण
  1. 01आवेदनWhat extreme value theory and tail risk does here
  2. 02डेटापद्धति क्या उपभोग करती है
  3. 03सत्यापनपरिणामों की जाँच कैसे होती है
  4. 04संबंधइस पद्धति पर निर्भर विषय
  5. 05प्रबंधकत्वपद्धति का रखरखाव कौन करता है
02आवेदन

What extreme value theory and tail risk does here.

Extreme value theory and पुच्छ जोखिम study the behaviour of rare, high-impact events. They provide methods to estimate the magnitude and frequency of extremes beyond the range of observed data. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, extreme value methods set design levels and capital buffers for rare events. Tail dependence analysis reveals when extremes in different प्रणालियाँ tend to occur together. The canonical description is on STEM Commons.

Excess layer pricing

Losses above a threshold are fitted with a generalised Pareto distribution to price excess-of-loss layers, showing how threshold choice moves the price.

Non-stationary hazard extremes

Covariates such as time or climate indices are added to extreme value models to test whether tails are changing over time.

03स्थानिक वित्त

जोखिम-संपर्क, संकट और अतिक्रमण वक्र।

गंभीर वर्ष में कौन-से स्थान हानि को बढ़ाते हैं, और वह पुनर्बीमा तक कितनी दूर पहुँचती है। अभिकल्प मान केवल उदाहरणार्थ हैं।

चक्रवात और भूकंप क्षेत्रों में तटीय जोखिम-संपर्क, उससे उत्पन्न हानि वक्र के साथ।उदाहरणात्मक डिज़ाइन मान, कोई मॉडल आउटपुट या मूल्य नहीं।
04डेटा

पद्धति क्या उपभोग करती है।

Datasets and records used by extreme value theory and पुच्छ जोखिम on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in स्रोत रजिस्टर.

डेटाभूमिकालेबल
Large-loss historiesTail fittingप्रेक्षित
Hazard maximaHazard tailsप्रेक्षित
Simulated event setsTail extensionमॉडल-आधारित
05निगरानी करें

Tail fit.

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।

Tail fit

Actuarial and quantitative risk · Extreme value theory and tail risk · Run R-3811

Shape parameter uncertainGRA · बीमांकिक और मात्रात्मक जोखिम

Return level curve

पद्धति कार्ड

पद्धति
चरम मान सिद्धांत और पुच्छ जोखिम
दृष्टिकोण
peaks over threshold
Threshold
96th percentile
लेबल
मॉडल-आधारित

प्राचल

generalised Pareto fit

Shape ξ0.18−0.020.45heavy tail if above zero
Scale σ2.10.96.0units of the variable
Exceedances123declustered
Tail fit: 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।
06सत्यापन

परिणामों की जाँच कैसे होती है।

Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.

जाँचेंयह कैसे किया जाता है
Threshold stabilityParameters are checked across thresholds
Interval reportingConfidence intervals accompany return levels
Stationarity testsTrends are tested before stationary fits are used

Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.

07हानि 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 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.

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

08संबंध

इस पद्धति पर निर्भर विषय।

09ट्विन और कैस्केड सिम्युलेटर

Trace a shock to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile बीमा और पुनर्बीमा: the shocks it names, the प्रणालियाँ 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 सिस्टम बिल्डर.

संकट

  • उष्णकटिबंधीय चक्रवात
  • भूकंप
  • हिम-अवरोध बाढ़
  • जंगल की आग
  • Storm surge (नीचे की ओर प्रेरित)
  • Intense rainfall (नीचे की ओर प्रेरित)
  • नदी बाढ़ (नीचे की ओर प्रेरित)
  • Flash flood (set off downstream)
  • खतरनाक लहरें (नीचे की ओर प्रेरित)
  • व्यापक बिजली कटौती (नीचे की ओर प्रेरित)
  • बड़े पैमाने पर विस्थापन (नीचे की ओर प्रेरित)
  • तटीय बाढ़ (नीचे की ओर प्रेरित)
  • 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)

नियंत्रण

  • NS-0 संविधान और सिद्धांत
  • NS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)
  • NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)
  • NS-10 नीतियाँ और खंड (मशीन-पठनीय दायित्व: परिभाषा, बाध्यता, मूल्यांकन और प्रवर्तन)
  • NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)
  • NS-14 अनुरूपता और बाहरी मानकों से मिलान
  • NRS-F3 बीमा, आपदा जोखिम और सुरक्षा अंतराल
  • NRS-H113 संकट परिवार: वित्तीय-प्रणाली की नाज़ुकता (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-U17 ब्रह्मांड platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 संकट परिवार: गहन-काल और ब्रह्मांडीय विपत्तियाँ (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H65 संकट परिवार: ग्रहीय सीमाओं का उल्लंघन (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-F8 पैरामीट्रिक और सूचकांक-आधारित जोखिम अंतरण

अवलोकन

  • 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

उदाहरण भूगोल

  • पश्चिमी यूरोप: 152 षट्कोणीय सेल
  • पिछले आधे घंटे की वर्षा दर (IMERG), NASA GIBS
  • आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
  • बादलों के पार सतही जल, 30 m (OPERA DSWx-S1 रडार), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
10प्रबंधकत्व

पद्धति का रखरखाव कौन करता है।

पुनर्बीमा और आपदा stewards extreme value theory and पुच्छ जोखिम for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Extreme value theory and tail risk

11जोखिम-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 extreme value theory and tail risk 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
12जुड़ा हुआ

यह पृष्ठ पूरे कंसोर्टियम में कहाँ ले जाता है।

13प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

What are the limits of extreme value theory and tail risk in this field?
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
परिणामों की जाँच कैसे होती है?
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
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।
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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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