GRA · 보험계리와 정량 리스크
공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳
연구와 증거
Actuarial and Quantitative Risk research asks how to estimate tails honestly with short and changing data, how to represent dependence between perils and regions, how climate should condition pricing, and how models should be validated when the past is a biased sample.
연구와 근거를 위한 작업 공간.
증거 등급화
Research and evidence · Review wave 2 · Example interface, not a record
기준별 확실성
0 낮음에서 100 높음
높을수록 더 확실합니다. 값은 예시입니다.
검토 대기열
- R-1Best estimate reserves두 번째 검토자4 d
- R-2Risk margin두 번째 검토자1 d
- R-3Actual vs expected claims두 번째 검토자3 d
Actuarial and Quantitative Risk · Evidence grading. 근거 등급: 예시 이름과 설명용 값이며 기록이 아님.
연구가 묻는 것.
- 01
손실 분포
빈도, 심도와 누적 손실, 그리고 꼬리가 어떻게 추정되는지.
- 02
극단값 방법
재해, 시장 및 운영 손실의 꼬리 추정.
- 03
기후 조정 가격 책정 질문
비정상성 재해가 가격 책정 가정을 어떻게 바꾸는가.
- 04
신뢰도와 희소 데이터
손실 이력이 짧거나 없는 경우의 작업.
- 05
의존성과 상관관계
코퓰러, 전염과 스트레스 속에서 상관관계가 왜 무너지는지.
- 06
자본 및 지급여력 모형
내부 모형, 표준 공식 및 그 가정.
질문, 방법, 한계.
| 질문 | 방법 | 제한 |
|---|---|---|
| How uncertain is a 1-in-200 estimate? | Extreme value theory with intervals | Short records |
| How should climate adjust pricing? | Trend-adjusted hazard views | Attribution contested |
| How should dependence be modelled? | Copulas and scenario dependence | Tail dependence poorly identified |
모든 결과는 표시를 유지합니다.
결과는 관측, 공표된 통계, 추정, 모형, 예보, 시나리오, 전문가 판단으로 표시됩니다. 누락된 데이터는 누락된 것으로 표시하며, 조용히 채워 넣지 않습니다.
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