GRA · Rischio attuariale e quantitativo
Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione
Ricerca ed evidenze
La ricerca di Actuarial and Quantitative Risk si chiede come stimare le code in modo onesto con dati brevi e mutevoli, come rappresentare la dipendenza tra rischi e regioni, come il clima dovrebbe condizionare la tariffazione e come convalidare i modelli quando il passato è un campione distorto.
Lo spazio di lavoro per ricerca ed evidenze.
Graduazione delle evidenze
Ricerca ed evidenze · Ciclo di revisione 2 · Interfaccia di esempio, non un registro
Certezza per criterio
0 basso a 100 alto
Più alto è più certo. I valori sono esempi.
Coda di revisione
- R-1Riserve secondo la migliore stimasecondo revisore4 d
- R-2Margine di rischiosecondo revisore1 d
- R-3Sinistri effettivi rispetto a quelli attesisecondo revisore3 d
Rischio attuariale e quantitativo · Graduazione delle evidenze. Graduazione delle evidenze: nomi di esempio e valori illustrativi, non un registro.
Cosa chiede la ricerca.
- 01
Distribuzioni delle perdite
Frequenza, gravità e perdita aggregata, e come si stimano le code.
- 02
Metodi dei valori estremi
Stima delle code per pericoli, mercati e perdite operative.
- 03
Questioni di prezzo corretto per il clima
Come il pericolo non stazionario cambia le ipotesi di prezzo.
- 04
Credibilità e dati scarsi
Lavorare dove la storia delle perdite è breve o assente.
- 05
Dipendenza e correlazione
Copule, contagio e perché le correlazioni si rompono sotto stress.
- 06
Modelli di capitale e solvibilità
Modelli interni, formule standard e relative ipotesi.
Domande, metodi e limiti.
| Domanda | Metodo | Limite |
|---|---|---|
| How uncertain is a 1-in-200 estimate? | Teoria dei valori estremi con intervalli | Short records |
| Come dovrebbe il clima correggere la tariffazione? | Viste dei pericoli corrette per la tendenza | Attribuzione controversa |
| Come dovrebbe essere modellata la dipendenza? | Copule e dipendenza tra scenari | Dipendenza nelle code scarsamente identificata |
Ogni risultato conserva la sua etichetta.
I risultati sono etichettati come osservati, statistiche pubblicate, stimati, modellati, previsti, scenario o giudizio di esperti. I dati mancanti sono indicati come mancanti, mai colmati tacitamente.
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