GRA · アクチュアリーと定量的リスク

空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所

分野の概要

アクチュアリーと定量的リスクは、不確実な将来の損失と、それに対応するために必要な資源を測定する学問分野です。保険、年金、銀行の資本、公的リスク・プールはすべてこれに依存しているため、社会にとって重要です。その推計が健全であれば約束は守られ、誤っていれば保険契約者、年金受給者、預金者、納税者がそのコストを負担します。このページでは、分野を定義し、専門家が何を研究しているか、他のリスクとどのようにつながっているかを示します。

STEM の手法
6
この分野が応用する正規の手法
トピック
8
この分野の主題ページ
カウンターパート
4
ネットワーク内で分野を共有するプラットフォーム
報告書シリーズ
2
参加している Reports シリーズ
01定義

Turning uncertainty into decisions.

The field combines probability theory, statistics, financial mathematics and domain knowledge of the risks being modelled. Actuaries model insurance claims, mortality and pension liabilities; quantitative analysts model market, credit and 流動性リスク; catastrophe modellers combine hazard science, engineering and exposure data; model validators test whether all of these models are fit for purpose.

Its outputs are loss distributions, prices, reserves, capital requirements and stress-test results. Each depends on assumptions, and the field’s professional ethic is to state those assumptions and the uncertainty they carry, so that decision-makers do not mistake an estimate for a fact.

The field is also a discipline of communication. A capital figure or a premium is only as useful as the reader’s understanding of what it assumes, so practitioners increasingly report ranges, sensitivities and the conditions under which their estimates would fail, alongside central values.

変化は一貫したテーマです。 気候変動 はハザードを、医療の進歩と不平等は死亡率を変え、デジタル化はサイバーのような新たなリスクを生み、データの乏しい市場は、データが豊富な場所で構築された手法に課題を突きつけます。いずれも、非定常性と限られたエビデンスを認める手法を必要とします。

02地理

日本と韓国におけるハザードとエクスポージャー。

Population density, flood water and active fires over Japan and Korea, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのハザードと曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
Gridded Population of the World v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供元
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
データ年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解像度
約 1 km グリッド
不確実性
国勢調査に基づく 2020 年の 1 平方キロメートルあたり人口の推計で、エクスポージャーの背景として表示しています。いかなるハザードによる被災者数でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲による欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供元
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次。衛星による検出。雲による欠測あり
ビルド時点の最新
2026-10-14
解像度
約 250 m グリッド
不確実性
衛星による検出で、雲による欠測があります。提供元が公開したままの衛星またはモデルのラスターです。雲、観測幅の隙間、推定誤差により欠測やノイズが生じます。値は指標であり、特定の場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲と通過時刻による欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
提供元
NASA LANCE FIRMS
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次。衛星による検出。雲と通過時刻による欠測あり
ビルド時点の最新
2026-10-13
解像度
約 500 m グリッド
不確実性
表示日の衛星による熱源検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、インシデント報告、警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供元
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次。衛星の放射輝度。月光と大気の影響を補正済み
ビルド時点の最新
2026-10-12
解像度
約 500 m グリッド
不確実性
表示日の衛星による夜間放射輝度。光は電力使用や停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により欠測が残ります)
出典
VIIRS NOAA-20 レベル 3、8 日(NASA LANCE)
提供元
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
8 日。衛星による 8 日合成。持続的な雲により欠測が残ります
ビルド時点の最新
2026-09-14
解像度
約 1 km グリッド
不確実性
表示日までの 8 日間における地表の衛星観測による表面温度で、熱へのエクスポージャーを示す指標です。気温、熱指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供元
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次、衛星画像
ビルド時点の最新
2026-10-14
解像度
約 250 m グリッド
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

日本と韓国を枠組みとしたハザードとエクスポージャー。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 寄稿者 · Natural Earth · NASA EONET · 米国地質調査所 · CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE情報源とライセンス

  • 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). NASA オープンデータ
  • 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). NASA オープンデータ
  • 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). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • NASA 資源管理のための火災情報システム(FIRMS)、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用: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. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • ライブ:米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • 背景:CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE。Center for International Earth Science Information Network(CIESIN), Columbia University, and NASA Socioeconomic Data and Applications Center(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).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 12 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 活動火災と熱異常:VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日

03分野

Who uses quantitative risk methods.

コミュニティTypical question
保険会社と再保険会社What is the 1-in-200 loss and how uncertain is it?
銀行How should loss given default respond to collateral damage?
Pension fundsHow should longevity trends change liabilities?
政府予想される災害コストと極端な災害コストはどれだけの規模か。

The Actuarial and Quantitative Risk field spans actuaries, quantitative analysts, catastrophe modellers and model validators, and its quantitative questions recur in every sector: How to estimate tails under trend? Which copula? How much data is enough?

04監視

分野の概要。

このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Field overview: the screen’s structure, terms and states for Actuarial and quantitative risk.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
05専門家が研究すること

中核となる問い。

  1. 01

    Losses

    どのくらいの頻度で、どれだけの規模で、どれだけ裾が厚いか: 損失分布 と極値手法。

  2. 02

    変化

    非定常なハザードと人口が前提をどのように変えるか: 気候を考慮した価格設定の問い および死亡率と長寿。

  3. 03

    データ

    Working where history is short: credibility and sparse data.

  4. 04

    依存

    Why risks move together in stress: dependence and correlation.

  5. 05

    資本

    どれだけあれば十分か、そしてモデルの見解がなぜ分かれるか: 資本・ソルベンシー・モデル.

  6. 06

    検証

    モデルがどのように検証されるか: 定量モデルの検証.

06つながり

多くのリスクの基盤となる手法のレイヤー。

Quantitative methods connect to every field where losses are measured: climate and hazards, health and longevity, cyber, credit and markets. Their links to physical, economic, social and ecological システム are mapped on dependencies and consequences.

The scientific counterpart at The Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) is uncertainty and validation in Systems Science and Modelling.

07出典

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

08ページ

分野の概要のページ。

09質問

質問と回答。

この分野はどの手法に依拠していますか?
保険数理、極値理論、確率と統計、不確実性の定量化、金融・リスク工学、高性能計算。それぞれ STEM 基盤のページ.
Is this only about insurance?
No. The same methods serve banking, pensions, asset management, public risk pools and financial stability analysis.
モデルは次のカタストロフィを予測できますか?
No. They estimate the probability and size of losses with stated uncertainty; they do not predict specific events.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 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.

グローバル・リスク・アライアンス(Global Risks Alliance)アクチュアリーと定量的リスク手法と技術金融・保険の準備度
アクチュアリーと定量的リスク

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