Keuangan spasialTempat modal bertemu bahaya, keterpaparan, dan transisi
Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk
Financial engineering values and structures instruments whose payoffs depend on risk. On this platform it covers valuation of guarantees and options in insurance contracts, asset-liability matching, longevity and catastrophetransfer risikoand economic scenario generation.
Financial and risk engineering designs instruments, models and processes to measure, price and transfer risk. It applies quantitative methods to portfolios, insurance and risk-sharing arrangements. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, financial engineering enables physical and operational risks to be priced and transferred to capital markets. It informs the design of instruments that fund prevention and recovery. The canonical description is onSTEM Commons.
Valuing embedded guarantees
Options and guarantees in life and savings products are valued with stochastic scenarios that are consistent with market prices.
Economic scenario generators
Interest rate, equity and credit scenarios are generated for capital and valuation, with calibration targets and validation documented.
Risk transfer structures
Longevity swaps and catastrophe bonds are analysed for how they transfer risk, theirrisiko basisand counterparty exposure.
03Geografi
Activity and exposure in Japan and Korea.
Night lights, population density and flood water over Japan and Korea, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
Peta interaktif memerlukan JavaScript. Daftar lapisan dan sumber tersedia di bawah.
Estimasi berbasis sensus untuk jumlah penduduk per kilometer persegi pada 2020, ditampilkan sebagai konteks keterpaparan; bukan jumlah orang yang terdampak bahaya apa pun.
Diakses melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Deteksi satelit; awan meninggalkan celah. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah lajur sapuan, dan galat pengambilan data meninggalkan celah dan derau; nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu lokasi.
Diakses melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati (awan yang menetap tetap meninggalkan celah)
8 hari; komposit satelit 8 hari; awan yang menetap tetap meninggalkan celah
Terbaru saat build
2026-09-14
Resolusi
grid sekitar 1 km
Ketidakpastian
Suhu permukaan tanah dari satelit selama 8 hari yang berakhir pada tanggal yang ditampilkan, sebuah indikator keterpaparan panas; bukan suhu udara, indeks panas, atau peringatan panas.
Diakses melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Estimasi satelit, mendekati waktu nyata. Raster satelit atau model sebagaimana dipublikasikan penyedia. Awan, celah sapuan, dan galat pengambilan data meninggalkan celah dan derau; nilai berupa indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Diakses melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Analisis satelit tentang seberapa jauh suhu laut menyimpang dari nilai biasanya untuk tanggal yang ditampilkan; sebuah indikator panas laut, bukan peringatan pemutihan karang .
Diakses melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Seret untuk menggeser. Ctrl atau ⌘ dan gulir, cubit, atau gunakan tombol untuk memperbesar. Arahkan kursor untuk melihat nilai di bawah penunjuk. Setel ulang untuk kembali ke wilayah.
Activity and exposure, framed on Japan and Korea.Produk satelit dan model sebagaimana diterbitkan NASA, masing-masing dengan tanggalnya sendiri. Produk ini adalah indikator, bukan penilaian atas tempat mana pun.
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Data terbuka NASA
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Data terbuka NASA
Cahaya malam VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; didistribusikan oleh NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke sel heksagonal di tempat yang ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Dilisensikan di bawah CC BY 4.0. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
Produk mendekati waktu nyata VIIRS (banjir, suhu permukaan daratan, tutupan salju, reflektansi terkoreksi), NASA LANCE; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
Presipitasi GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; didistribusikan oleh NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
Analisis GHRSST Level 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory; didistribusikan oleh NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
ASTER GDEM adalah produk METI dan NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Kutip sebagai: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Data terbuka NASA
Dibuat dengan Natural Earth. Data peta vektor dan raster gratis @ naturalearthdata.com. Domain publik
Blue Marble, NASA Earth Observatory; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
Peristiwa langsung: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Peristiwa bersifat indikatif dan mempertahankan tautan sumber aslinya.
Langsung: NASA EONET. Peristiwa bersifat indikatif, bukan peringatan otoritas.
Langsung: U.S. Geological Survey. Peristiwa bersifat indikatif, bukan peringatan otoritas.
Konteks: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Pusat Jaringan Informasi Ilmu Bumi Internasional (CIESIN), Universitas Columbia, dan Pusat Data dan Aplikasi Sosial-Ekonomi NASA (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp and Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Lapisan opsional (5 sumber dalam daftar lapisan: langsung, prakiraan, teramati, dan konteks) mencantumkan kredit penyedianya di peta dan di sini saat diaktifkan; prakiraan adalah keluaran model dan indeks turunan adalah estimasi.
Lapisan dan tanggal
Cahaya malam, harian: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 Okt 2026
Kepadatan penduduk, 2020: Penduduk: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statis
Genangan banjir, komposit 3 hari: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 Okt 2026
Suhu permukaan daratan, siang hari, komposit 8 hari: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 hari, NASA LANCE · 14 Sep 2026
Laju curah hujan, rata-rata harian: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 Okt 2026
Anomali suhu permukaan laut: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 Okt 2026
04Data
Apa yang digunakan metode ini.
Datasets and records used by financial and risk engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inregister sumber.
Data
Peran
Label
Market prices
Kalibrasi
TERAMATI
Contract terms
Payoff structures
DINYATAKAN
Scenario sets
Valuation inputs
DIMODELKAN
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 katastrofeuses. 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.
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
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
Pemeriksaan
Cara pelaksanaannya
Market consistency
Scenarios reproduce calibration instrument prices
Scenario validation
Generators are tested for realistic behaviour
Konvergensi
Results are checked for stability as scenario counts increase
Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.
07Simulator kembaran dan efek berantai
Trace a shock to the balance sheet.
Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Asuransi dan reasuransi: guncangan yang disebutkannya, Sistem dan sektor yang menanggung kerugian, kontrol yang meredamnya, dan data yang mengamatinya. Pilih guncangan pemicu dan telusuri efek berantainya langkah demi langkah untuk melihat eksposur mana yang dicapainya dan di mana kerugian dapat terkonsentrasi. Tampilan Peta menempatkan simulasi pada geografi contoh dengan data terbuka. Setiap bobot adalah asumsi yang dinyatakan. Sebuah latihan, bukan proyeksi, valuasi, peringkat, atau saran investasi. Untuk memodelkan tempat pilihan Anda sendiri, buka System Builder.
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 financial and risk engineering for 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
10Pengelolaan
Siapa yang memelihara metode ini.
Actuarial and Quantitative Risk stewards financial and risk engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
What are the limits of financial and risk engineering in this field?
Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.
Bagaimana hasil diperiksa?
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
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.