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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

アクチュアリーと定量的リスクのための高性能・クラウド・エッジ・コンピューティング

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.

問い合わせる Back to STEM foundation of Actuarial and Quantitative Risk
01登録

High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法高性能・クラウド・エッジ・コンピューティング
  2. スチュワードデータと計算資源
  3. 適用先アクチュアリーと定量的リスク
  4. データ3 inputs
  6. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

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 リスク分析 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 STEM コモンズ.

モンテカルロ・シミュレーション

Large simulations estimate aggregate losses and capital, with convergence tested and random seeds recorded so results can be reproduced.

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.

03監視

Compute workload.

この手法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。

Compute workload

Actuarial and quantitative risk · High-performance, cloud and edge · Run R-8719

  • Channels reporting
    99of 100平常
  • Median latency
    343ms
  • Records failing checks
    2.8per 1,000注視
  • Backlog
    15分
Gaps on 5 channelsGRA · アクチュアリーと定量的リスク

Latency, p95

イベント

  1. 06:25警告するChannel C-17 stale
  2. 07:37情報Schema v2 accepted
  3. 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:31完了Replay complete
Compute workload: 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。
04データ

手法が使用するもの。

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 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Model code repositories実装申告済み
Simulation outputsResultsモデル推計
Spreadsheet inventoriesEnd-user computing申告済み
05損失モデル

超過損失、年間平均損失、予想最大損失。

フットプリント内のポートフォリオが、年間で、また保険会社や貸し手が価格付けに用いる 100 年に 1 度と 250 年に 1 度の水準で、どれだけの損失を見込むかを示します。あらゆる カタストロフィ・モデル が使う同じ三つの構成要素に基づきます。教育用モデルであり、例示的な値を明記しています。予測ではありません。

管理策

典型的な年間ハザード強度（所在地）
1.00 強度指数
極値の広がり（尺度）
強度指数 0.80
価値の半分が失われる強度
4.00 強度指数
脆弱性のばらつき
0.55
ハザードの影響範囲内にある価値の割合
40%
防護水準（再現期間）
50 年

読み取り値

年間平均損失
価値の 0.51%
100 年に 1 度の損失
価値の 24.5%
250 年に 1 度の損失
価値の 28.4%
100 年に 1 度の強度
強度指数 4.68
数値、手法、出典
再現期間（年）強度（強度指数）損失（価値に対する %）
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

手法

  1. Gumbel 極値ハザード Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. 対数正規フラジリティ（脆弱性） FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. 超過確率曲線と年間平均損失 Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. 堤防効果 Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. 不確実性のファンチャート（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

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:

  • 河川 Natural Earth
  • 都市域 Natural Earth
  • 都市 Natural Earth
  • 過去 1 週間の M4.5+ の地震（USGS） 米国地質調査所 · 登録 usgs.earthquake.summary-feeds
  • 降雨強度、直近 30 分（IMERG） NASA GPM IMERG Early · 登録 nasa.gibs.context-live-layers
  • 河川流量予報、30 日間と幅（Open-Meteo 経由の GloFAS） Open-Meteo.com（CC BY 4.0）、Copernicus GloFAS · 登録 open-meteo.public-pages
  • 市街地と居住地の範囲、2010 年（HBASE、Landsat） CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE · 登録 sedac.context-urban-layers
損失超過確率、年間平均損失、予想最大損失。例示用の教育モデルであり、測定データではなく、コントロールで設定した値に基づいて動作します。手法：Gumbel 極値ハザード（Gumbel（1958）、Statistics of Extremes、Columbia University Press）、対数正規の脆弱性（FEMA（2003）、HAZUS-MH Technical Manual）、超過確率曲線と年間平均損失（Grossi と Kunreuther（2005）、Catastrophe Modeling、Springer）。

6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導

06検証

結果の確認方法。

システム are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.

確認実施方法
収斂Simulation results are stable as iterations increase
再現性A reviewer can rerun results from recorded inputs
Independent testingCode 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.

07エクスポージャー、損失、資本

What it means for exposure, loss and capital.

リスク責任者、監督当局、財務省が求めるエクスポージャー、損失、シナリオ、資本のビューと、それらが報告の根拠とする枠組み。構造は監督実務とアクチュアリー実務に従います。値は例示であり、価格、格付け、助言では決してありません。

再現期間ごとのエクスポージャーと損失

How losses from high-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

10 年に 1 度50 年に 1 度100 年に 1 度250 年に 1 度総額再保険控除後800
再現期間年間確率総損失純損失純額、資本 = 100
10 年に 1 度0.10141010
50 年に 1 度0.02332121
100 年に 1 度0.01462727
250 年に 1 度0.004683939
年間平均損失3.12.22.2
例示のポートフォリオ（資本 = 100）の説明用損失指数：保険会社と監督当局が読む超過確率の形式です。いずれの機関のデータでもなく、価格や格付けでもありません。
NGFS 気候シナリオ · 気候変動リスク等に係る金融当局ネットワークIFRS S2 気候関連開示 · ISSBTCFD 提言 · 金融安定理事会 TCFD気候関連金融リスクの実効的な管理のための諸原則 · バーゼル銀行監督委員会
08つながり

この手法に依拠するトピック。

09スチュワードシップ

手法を維持する者。

データと計算資源 stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: High-performance, cloud and edge computing

10接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

11質問

質問と回答。

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.
結果はどのように確認されますか？
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
このページの値は実際のものですか？
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.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
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

個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。

アクチュアリーと定量的リスク

エクスポージャーまたは資本に関する問いをアライアンスに持ち込む。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。

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法務

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