GRA · Risco Atuarial e Quantitativo
Finanças espaciaisOnde o capital encontra ameaça, exposição e transição
Pesquisa e evidências
A pesquisa de Risco Atuarial e Quantitativo pergunta como estimar caudas com honestidade com dados curtos e em mudança, como representar a dependência entre perigos e regiões, como o clima deve condicionar a precificação e como os modelos devem ser validados quando o passado é uma amostra enviesada.
O espaço de trabalho de pesquisa e evidências.
Graduação da evidência
Pesquisa e evidências · Rodada de avaliação 2 · Interface de exemplo, não um registro
Certeza por critério
0 baixo a 100 alto
Mais alto é mais certo. Os valores são exemplos.
Fila de revisão
- R-1Reservas de melhor estimativasegundo revisor4 d
- R-2Margem de riscosegundo revisor1 d
- R-3Sinistros reais versus esperadossegundo revisor3 d
Actuarial and Quantitative Risk · Evidence grading. Graduação da evidência: nomes de exemplo e valores ilustrativos, não um registro.
O que a pesquisa pergunta.
- 01
Distribuições de perdas
Frequência, severidade e perda agregada, e como as caudas são estimadas.
- 02
Métodos de valores extremos
Estimação de caudas para ameaças, mercados e perdas operacionais.
- 03
Questões de precificação ajustada ao clima
Como uma ameaça não estacionária altera as premissas de precificação.
- 04
Credibilidade e escassez de dados
Trabalhar onde o histórico de perdas é curto ou inexistente.
- 05
Dependência e correlação
Cópulas, contágio e por que as correlações se rompem em situações de estresse.
- 06
Modelos de capital e solvência
Modelos internos, fórmulas padrão e suas premissas.
Questões, métodos e limites.
| Questão | Método | Limite |
|---|---|---|
| How uncertain is a 1-in-200 estimate? | Teoria dos valores extremos com intervalos | Short records |
| Como o clima deve ajustar a precificação? | Trend-adjusted hazard views | Atribuição contestada |
| Como a dependência deve ser modelada? | Cópulas e dependência entre cenários | Dependência de cauda mal identificada |
Cada resultado mantém sua etiqueta.
Os resultados são identificados como observados, estatísticas publicadas, estimados, modelados, previsão, cenário ou julgamento pericial. Os dados ausentes são mostrados como ausentes, nunca preenchidos silenciosamente.
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