Skip to content

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金融・リスク工学

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 リスク移転 and economic scenario generation.

01登録

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

手法の記録STEM の手法
  1. 手法金融・リスク工学
  2. スチュワードアクチュアリーと定量的リスク
  3. 適用先アクチュアリーと定量的リスク
  4. データ3 inputs
  5. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

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 STEM コモンズ.

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 ベーシスリスク and counterparty exposure.

03地理

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.

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

活動と曝露、このページについて

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
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(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
推定
出典
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供元
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
ビルド時点の最新
2026-10-12
解像度
約 2 km メッシュ
不確実性
ほぼリアルタイムの衛星推定値です。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
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
GHRSST MUR25(NASA JPL PO.DAAC)
提供元
NASA JPL PO.DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
データ年次
日次、衛星解析
ビルド時点の最新
2026-10-12
解像度
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の海面水温が平年値からどれだけ外れているかの衛星解析で、海洋熱波の指標です。 サンゴの白化 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

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。

Activity and exposure, framed on Japan and Korea.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
  • 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
  • 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
  • GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)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
  • GHRSST Level 4 MUR 解析、NASA ジェット推進研究所。NASA 物理海洋学 DAAC(PO.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).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧の 5 つのソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると提供元のクレジットを地図上とここに表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 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
  • 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
  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • 海面水温偏差:GHRSST MUR25、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日

04データ

手法が使用するもの。

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 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Market pricesキャリブレーション観測
Contract termsPayoff structures申告済み
Scenario setsValuation inputsモデル推計
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 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.

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)。
06検証

結果の確認方法。

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

確認実施方法
Market consistencyScenarios reproduce calibration instrument prices
Scenario validationGenerators are tested for realistic behaviour
収斂Results 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.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Trace a shock to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile 保険と再保険: the shocks it names, the システム 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 System Builder.

ハザード

  • 熱帯低気圧
  • 地震
  • アイスジャム洪水
  • 山火事
  • Storm surge (下流で誘発)
  • Intense rainfall (下流で誘発)
  • 河川洪水(下流で誘発)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 危険な高波(下流で誘発)
  • 広域停電(下流で誘発)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • 沿岸洪水(下流で誘発)
  • 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)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-14 適合性と外部標準との対照
  • NRS-F3 保険、カタストロフィ・リスク、保護ギャップ
  • NRS-H113 ハザード・ファミリー:金融システムの脆弱性(NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-U17 ユニバース platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-F8 パラメトリックおよびインデックス型のリスク移転

観測

  • 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

例示の地理

  • 西ヨーロッパ:152 の六角形セル
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
08つながり

この手法に依拠するトピック。

09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 financial and risk engineering 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
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

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

11質問

質問と回答。

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.
結果はどのように確認されますか?
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
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
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。