Simulazione Monte Carlo
Large simulations estimate aggregate losses and capital, with convergence tested and random seeds recorded so results can be reproduced.
GRA · Rischio attuariale e quantitativo
Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione
Calcolo ad alte prestazioni, cloud e edge per il rischio attuariale e quantitativo
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.
01Registrare
High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk on the record.
Registro del metodoMetodo STEM
- MetodoCalcolo ad alte prestazioni, cloud ed edge
- CustodeDati e calcolo
- Applicato inRischio attuariale e quantitativo
- Dati3 inputs
- Verifiche3 fasi di validazione
- Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione
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 analisi del rischio 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 i beni comuni STEM.
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.
03Monitoraggio
Compute workload.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Compute workload
Actuarial and quantitative risk · High-performance, cloud and edge · Run R-8719
- Channels reporting99of 100Normale
- Median latency343ms
- Records failing checks2.8per 1,000Attenzione
- Backlog15min
Gaps on 5 channelsGRA · Rischio attuariale e quantitativo
Latency, p95
Eventi
- 06:25AvvisareChannel C-17 stale
- 07:37InfoSchema v2 accepted
- 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
- 08:31FattoReplay complete
04Dati
Cosa utilizza il metodo.
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 registro delle fonti.
| Dati | Ruolo | Etichetta |
|---|---|---|
| Model code repositories | Implementazione | DICHIARATO |
| Simulation outputs | Results | MODELLATO |
| Spreadsheet inventories | End-user computing | DICHIARATO |
05Modello delle perdite
Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile.
La perdita che un portafoglio nell'area può attendersi per anno e ai livelli 1 su 100 e 1 su 250 che assicuratori e finanziatori utilizzano per la tariffazione, a partire dagli stessi tre blocchi che ogni modello di catastrofe utilizza. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione.
Comandi
- Intensità annua tipica del pericolo (località)
- Indice di intensità 1,00
- Dispersione degli estremi (scala)
- indice di intensità 0.80
- Intensità alla quale si perde metà del valore
- Indice di intensità 4,00
- Dispersione della vulnerabilità
- 0.55
- Quota del valore nell'impronta del pericolo
- 40%
- Standard di protezione (periodo di ritorno)
- 50 anni
Letture
- Perdita annua media
- 0.51% del valore
- Perdita a 1 su 100 anni
- 24.5% del valore
- Perdita a 1 su 250 anni
- 28.4% del valore
- Intensità a 1 su 100 anni
- indice di intensità 4.68
Numeri, metodi e fonti
| Tempo di ritorno (anni) | Intensità (indice di intensità) | Perdita (% del valore) |
|---|---|---|
| 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 |
Metodi
- Pericolo a valori estremi di Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Fragilità lognormale (vulnerabilità) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Curva di probabilità di superamento e perdita media annua Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Effetto argine Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dati
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:
- Fiumi Natural Earth
- Estensioni urbane Natural Earth
- Città Natural Earth
- Terremoti M4.5+, ultima settimana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
- Intensità della pioggia, ultima mezz'ora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
- Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
- Estensione dell'edificato e degli insediamenti, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium
- Esperimenti Laboratori
- Costruito in Rischio attuariale e quantitativo in Foundry
- Testato a Rischio attuariale e quantitativo in Universe
- Codificato in Finanza, assicurazioni ed economia in Standards
- Pubblicato in Rischio attuariale e quantitativo in Reports
- Insegnato in Facoltà di Finanza ed economia in Academy
06Validazione
Come vengono verificati i risultati.
Sistemi are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
| Verifica | Come si fa |
|---|---|
| Convergenza | Simulation results are stable as iterations increase |
| Riproducibilità | A reviewer can rerun results from recorded inputs |
| Independent testing | Code 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.
07Esposizione, perdita e capitale
What it means for exposure, loss and capital.
Le viste su esposizione, perdita, scenari e capitale che un responsabile del rischio, un'autorità di vigilanza o un ministero delle finanze richiederebbe, con i quadri normativi in base ai quali riferisce. Le strutture seguono la prassi di vigilanza e attuariale. I valori sono illustrativi: mai prezzi, rating o consulenza.
Esposizione e perdita per periodo di ritorno
How losses from high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Periodo di ritorno | Probabilità annua | Perdita lorda | Perdita netta | Netto, capitale = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 su 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 su 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 su 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 su 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Perdita annua media | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Scenari climatici NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBRaccomandazioni TCFD · Financial Stability Board TCFDPrincipi per la gestione efficace dei rischi finanziari legati al clima · Comitato di Basilea per la vigilanza bancaria
08Collegamenti
Argomenti che si basano su questo metodo.
09Custodia
Chi mantiene il metodo.
Dati e calcolo stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
10Connesso
Dove porta questa pagina nel Consorzio.
11Domande
Domande e risposte.
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.
Come vengono verificati i risultati?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
I valori di questa pagina sono reali?
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.
Dove altro viene applicato questo metodo?
L'Observatory pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
RapportiContribuisci
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Global Risks AllianceRischio attuariale e quantitativoMetodi e aspetti tecniciPreparazione di finanza e assicurazioni
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Rischio attuariale e quantitativo
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