GRA · Rischio attuariale e quantitativo

Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione

Ingegneria finanziaria e del rischio per il rischio attuariale e quantitativo

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 catastrophe trasferimento del rischio and economic scenario generation.

01Registrare

Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk on the record.

Registro del metodoMetodo STEM
  1. MetodoIngegneria finanziaria e del rischio
  2. CustodeRischio attuariale e quantitativo
  3. Applicato inRischio attuariale e quantitativo
  4. Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione

What financial and risk engineering does here.

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 on i beni comuni STEM.

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, their rischio di base and counterparty exposure.

03Geografia

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.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Attività ed esposizione, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenze
Osservato
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornitore
NASA LAADS DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; radianza satellitare, corretta per la luce lunare e l'atmosfera
Più recente al momento della compilazione
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Radianza notturna da satellite per la data mostrata; le luci sono un indicatore indiretto del consumo elettrico e delle interruzioni, non una misura dell'offerta o dell'accesso.
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale
Informazioni su questo livello
Evidenze
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sul censimento degli abitanti per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non un conteggio delle persone colpite da un pericolo.
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale
Informazioni su questo livello
Evidenze
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recente al momento della compilazione
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale
Informazioni su questo livello
Evidenze
Osservato (la nuvolosità persistente lascia comunque lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia comunque lacune
Più recente al momento della compilazione
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo rilevata da satellite nei 8 giorni che terminano alla data mostrata, un indicatore di esposizione al calore; non la temperatura dell'aria, l'indice di calore o un'allerta caldo.
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale
Informazioni su questo livello
Evidenze
Stimato
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
Più recente al momento della compilazione
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello come pubblicato dal fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misurazioni in un luogo.
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale
Informazioni su questo livello
Evidenze
Osservato
Fonte
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Fornitore
NASA JPL PO.DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; analisi satellitare
Più recente al momento della compilazione
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Analisi satellitare di quanto la temperatura del mare si discosta dal valore usuale per la data mostrata; un indicatore di caldo marino, non un'allerta di sbiancamento dei coralli .
Raggiunto attraverso
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa in tempo reale

Ultimo disponibile

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Activity and exposure, framed on Japan and Korea.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASEFonti e licenze

  • 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). Dati aperti 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). Dati aperti NASA
  • Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti 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). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
  • Analisi GHRSST livello 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory; distribuite dal NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
  • Contesto: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, e NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp e 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).
  • I livelli facoltativi (5 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservato e contesto) riportano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set 2026
  • Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026
  • Anomalia della temperatura superficiale del mare: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 ott 2026

04Dati

Cosa utilizza il metodo.

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 in registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Market pricesCalibrazioneOSSERVATO
Contract termsPayoff structuresDICHIARATO
Scenario setsDati di valutazioneMODELLATO
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 uses. 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.

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)
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

Metodi

  1. Pericolo a valori estremi di Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilità lognormale (vulnerabilità) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva di probabilità di superamento e perdita media annua Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Effetto argine Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 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
Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai comandi, non con dati misurati. 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 e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.

VerificaCome si fa
Market consistencyScenarios reproduce calibration instrument prices
Scenario validationGenerators are tested for realistic behaviour
ConvergenzaResults 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.

07Simulatore di gemello e cascata

Trace a shock to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile Assicurazione e riassicurazione: the shocks it names, the Sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • Ciclone tropicale
  • Terremoto
  • Alluvione da ingorgo di ghiaccio
  • Incendio boschivo
  • Storm surge (innescata a valle)
  • Intense rainfall (innescata a valle)
  • Alluvione fluviale (innescata a valle)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Mareggiata pericolosa (innescata a valle)
  • Blackout diffuso (innescato a valle)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)
  • Alluvione costiera (innescata a valle)
  • Aftershock sequence (set off downstream)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NS-14 Conformità e corrispondenza con standard esterni
  • NRS-F3 Assicurazioni, rischio di catastrofe e divari di protezione
  • NRS-H113 Famiglia di pericoli: fragilità del sistema finanziario (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-U17 Universo platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 Famiglia di pericoli: catastrofi cosmiche e del tempo profondo (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H65 Famiglia di pericoli: superamento dei confini planetari (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-F8 Trasferimento del rischio parametrico e basato su indici

Osservazione

  • OECD Data Explorer (incl. Creditor Reporting System, insurance and pension statistics) (listed for reference)
  • Insurance statistics (listed for reference)
  • USGS earthquake GeoJSON summary feeds (listed for reference)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product (GDP)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product
  • (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults

Geografia di esempio

  • Europa occidentale: 152 celle esagonali
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
08Collegamenti

Argomenti che si basano su questo metodo.

09Esposizione, 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 financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 su 101 su 501 su 1001 su 250lordoal netto della riassicurazione800
Periodo di ritornoProbabilità annuaPerdita lordaPerdita nettaNetto, capitale = 100
1 su 100.10141010
1 su 500.02332121
1 su 1000.01462727
1 su 2500.004683939
Perdita annua media3.12.22.2
Indice di perdita illustrativo per un portafoglio di esempio (capitale = 100): la forma di probabilità di superamento che assicuratori e autorità di vigilanza leggono. Non sono dati su alcuna istituzione, né un prezzo o un rating.
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
10Custodia

Chi mantiene il metodo.

Actuarial and Quantitative Risk stewards financial and risk engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Domande

Domande e risposte.

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.
Come vengono verificati i risultati?
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
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.
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