Skip to content

GRA · Risiko Aktuaria dan Kuantitatif

Keuangan spasialTempat modal bertemu bahaya, keterpaparan, dan transisi

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.

Ajukan pertanyaan Back to STEM foundation of Actuarial and Quantitative Risk
01Daftar

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

Catatan metodeMetode STEM
  1. MetodeKomputasi berkinerja tinggi, cloud, dan edge
  3. Diterapkan diRisiko Aktuaria dan Kuantitatif
  6. Halaman kanonisSTEM Commons
02Permohonan

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 analisis risiko 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.

Simulasi Monte Carlo

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.

03Pantau

Compute workload.

Layar yang akan digunakan sebuah tim untuk mengikuti metode ini: ukuran, status, dan keputusannya. Nama adalah contoh dan nilai bersifat ilustratif.

Compute workload

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

  • Channels reporting
    99of 100Normal
  • Median latency
    343ms
  • Records failing checks
    2.8per 1,000Pantau
  • Backlog
    15mnt
Gaps on 5 channelsGRA · Actuarial and Quantitative Risk

Latency, p95

Acara

  1. 06:25PeringatanChannel C-17 stale
  2. 07:37InfoSchema v2 accepted
  3. 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:31SelesaiReplay complete
Compute workload: the screen’s structure, terms and states for Actuarial and quantitative risk.Nama contoh dan nilai ilustratif; sebuah rancangan, bukan catatan atau sistem yang aktif.
04Data

Apa yang digunakan metode ini.

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 register sumber.

DataPeranLabel
Model code repositoriesImplementasiDINYATAKAN
Simulation outputsResultsDIMODELKAN
Spreadsheet inventoriesEnd-user computingDINYATAKAN
05Model 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)
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

Metode

  1. Bahaya nilai ekstrem Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Kerapuhan lognormal (kerentanan) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Kurva probabilitas eksedensi dan rata-rata kerugian tahunan Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Efek tanggul Di Baldassarre dan lainnya (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Kipas ketidakpastian (Monte Carlo parametrik) Spiegelhalter, Pearson dan Short (2011), Memvisualisasikan ketidakpastian tentang masa depan, Science 333
  6. 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

06Validasi

Cara hasil diperiksa.

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

PemeriksaanCara pelaksanaannya
KonvergensiSimulation results are stable as iterations increase
ReproduksibilitasA 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.

07Eksposur, 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 high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 dalam 10 tahun1 dalam 50 tahun1 dalam 100 tahun1 dalam 250 tahunbrutoneto setelah reasuransi800
Periode ulangProbabilitas tahunanKerugian brutoKerugian netoNeto, modal = 100
1 dalam 10 tahun0.10141010
1 dalam 50 tahun0.02332121
1 dalam 100 tahun0.01462727
1 dalam 250 tahun0.004683939
Rata-rata kerugian tahunan3.12.22.2
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
08Keterkaitan

Topik yang bertumpu pada metode ini.

09Pengelolaan

Siapa yang memelihara metode ini.

Data dan Komputasi 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

10Terhubung

Ke mana halaman ini mengarah di seluruh Konsorsium.

11Pertanyaan

Tanya jawab.

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.
Bagaimana hasil diperiksa?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
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.
Di mana lagi metode ini diterapkan?
Observatory Halaman metode kanonis mencantumkan setiap platform yang menerapkannya.
LaporanBerkontribusi

Kontribusikan bukti dari halaman ini.

Laporan 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 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.

Usulkan uji coba kesiapan Lihat semua jalur kontak
Hukum

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.