Keuangan spasialTempat modal bertemu bahaya, keterpaparan, dan transisi
Matematika aktuaria di Risiko Aktuaria dan Kuantitatif
Actuarial mathematics turns experience, exposure and assumptions into premiums, reserves and capital. On this platform it is the core discipline, applied under professional standards and with the judgement and documentation those standards require.
Actuarial mathematics applies probability, statistics and financial theory to measure and price contingent risks, particularly in insurance and pensions. It determines reserves and premiums for uncertain future obligations. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, actuarial methods determine whether risks can be insured and at what cost. They help assess accumulation of correlated losses across portfolios and regions. The canonical description is onSTEM Commons.
Reserving with development triangles
Chain ladder, Bornhuetter-Ferguson and stochastic methods project ultimate losses from development triangles, with the spread between methods reported as uncertainty.
Premium build-up
Expected losses, expenses, reinsurance costs and the cost of capital are combined into a technical premium, with each component documented.
Annuity valuation
Mortality tables and improvement assumptions are combined with discount rates to value annuities, with sensitivity to each assumption shown.
03Model kerugian
Pelampauan kerugian, kerugian tahunan rata-rata, dan kerugian maksimum yang mungkin.
Kerugian yang dapat diperkirakan per tahun oleh portofolio di wilayah terdampak, serta pada tingkat 1 dalam 100 dan 1 dalam 250 tahun yang dihargai perusahaan asuransi dan pemberi pinjaman, dari tiga blok yang sama yang digunakan setiap model katastrofe . Model pengajaran dengan nilai ilustratif yang dinyatakan, bukan prediksi.
Kendali
Intensitas bahaya tahunan tipikal (lokasi)
Indeks intensitas 1.00
Sebaran nilai ekstrem (skala)
Indeks intensitas 0.80
Intensitas saat separuh nilai hilang
Indeks intensitas 4.00
Sebaran kerentanan
0.55
Porsi nilai dalam jejak bahaya
40%
Standar perlindungan (periode ulang)
50 tahun
Pembacaan
Rata-rata kerugian tahunan
0,51% dari nilai
Kerugian pada 1 dalam 100 tahun
24,5% dari nilai
Kerugian pada 1 dalam 250 tahun
28,4% dari nilai
Intensitas pada 1 dalam 100 tahun
Indeks intensitas 4.68
Angka, metode, dan sumber
Periode ulang (tahun)
Intensitas (indeks intensitas)
Kerugian (% dari nilai)
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
Metode
Bahaya nilai ekstrem Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
Kurva probabilitas eksedensi dan rata-rata kerugian tahunan Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
Efek tanggul Di Baldassarre dan lainnya (2013), Socio-hydrology, HESS 17
Kipas ketidakpastian (Monte Carlo parametrik) Spiegelhalter, Pearson dan Short (2011), Memvisualisasikan ketidakpastian tentang masa depan, Science 333
Sensitivitas satu per satu (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Data
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:
Sungai Natural Earth
Luasan perkotaan Natural Earth
Kota Natural Earth
Gempa bumi M4.5+, pekan lalu (USGS) U.S. Geological Survey · register usgs.earthquake.summary-feeds
Laju hujan, setengah jam terakhir (IMERG) NASA GPM IMERG Early · register nasa.gibs.context-live-layers
Prakiraan debit sungai, 30 hari dengan rentang (GloFAS melalui Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · register open-meteo.public-pages
Cakupan lahan terbangun dan permukiman, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · register sedac.context-urban-layers
Kurva eksedensi kerugian, rata-rata kerugian tahunan, dan kerugian maksimum yang mungkin terjadi. Model pengajaran ilustratif: model ini berjalan pada nilai yang ditetapkan oleh kontrol, bukan pada data terukur. Metode: bahaya nilai ekstrem Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); fungsi kerentanan lognormal (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); kurva peluang eksedensi dan rata-rata kerugian tahunan (Grossi dan Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
Di seluruh enam pilar, dipimpin oleh Nexus Consortium
Datasets and records used by actuarial mathematics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inregister sumber.
Data
Peran
Label
Loss development triangles
Reserving
Statistik yang diterbitkan
Exposure and policy data
Pricing
DILAPORKAN
Mortality tables
Life valuation
ESTIMASI
05Eksposur, kerugian, dan modal
What it means for exposure, loss and capital.
Tampilan eksposur, kerugian, skenario, dan modal yang akan diminta oleh pejabat risiko, otoritas pengawas, atau kementerian keuangan, beserta kerangka pelaporan yang mereka gunakan. Strukturnya mengikuti praktik pengawasan dan aktuaria. Nilai bersifat ilustratif: tidak pernah merupakan harga, peringkat, atau saran.
Eksposur dan kerugian pada periode ulang
How losses from Actuarial mathematics at Actuarial and Quantitative Risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
Periode ulang
Probabilitas tahunan
Kerugian bruto
Kerugian neto
Neto, modal = 100
1 dalam 10 tahun
0.10
14
10
10
1 dalam 50 tahun
0.02
33
21
21
1 dalam 100 tahun
0.01
46
27
27
1 dalam 250 tahun
0.004
68
39
39
Rata-rata kerugian tahunan
3.1
2.2
2.2
Indeks kerugian ilustratif untuk portofolio contoh (modal = 100): bentuk probabilitas pelampauan yang dibaca perusahaan asuransi dan pengawas. Bukan data tentang lembaga mana pun, bukan harga atau peringkat.
Skenario iklim NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Pengungkapan terkait Iklim · ISSBRekomendasi TCFD · Financial Stability Board TCFDPrinsip-prinsip pengelolaan efektif risiko keuangan terkait iklim · Basel Committee on Banking Supervision
06Validasi
Cara hasil diperiksa.
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
Pemeriksaan
Cara pelaksanaannya
Actual versus expected
Assumptions are compared with emerging experience
Tinjauan sejawat
Work is reviewed under professional standards
Sensitivitas
Key assumptions are varied and effects reported
Historical experience may not reflect emerging or correlated risks. Long-tail liabilities are sensitive to assumptions about future trends.
What are the limits of actuarial mathematics in this field?
Historical experience may not reflect emerging or correlated risks. Long-tail liabilities are sensitive to assumptions about future trends.
Bagaimana hasil diperiksa?
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
Apakah nilai di halaman ini nyata?
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.
Laporanis 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 AllianceRisiko Aktuaria dan KuantitatifMetode dan TeknisKesiapan Pembiayaan dan Asuransi
Jangan pernah mengirim data pribadi, rincian infrastruktur sensitif, atau apa pun yang tidak berhak Anda bagikan. Kontribusi ditinjau sebelum digunakan. Mengirimkannya tidak memberikan hak kepenulisan atau editorial, dan sponsor tidak pernah membeli sebuah temuan.
Risiko Aktuaria dan Kuantitatif
Ajukan pertanyaan eksposur atau modal kepada Aliansi.
Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.
Peta, data, dan gambar di situs ini ditampilkan untuk konteks dan informasi umum. Semua itu bukan nasihat, prakiraan, atau peringatan; batasan informasinya dijelaskan dalam Penafian dan Pemberitahuan Data.
Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
Details
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.