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GRA · Risco Atuarial e Quantitativo

Finanças espaciaisOnde o capital encontra ameaça, exposição e transição

Computação de alto desempenho, em nuvem e de borda para o risco atuarial e quantitativo

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.

01Registrar

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

Registro do métodoMétodo CTEM
  1. MétodoComputação de alto desempenho, em nuvem e de borda
  2. Aplicado emRisco Atuarial e Quantitativo
  3. Página canônicaBens comuns CTEM
02Candidatura

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 análise de riscos 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 os bens comuns CTEM.

Simulação de Monte Carlo

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.

03Monitoramento

Compute workload.

A tela que uma equipe usaria para acompanhar este método: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.

Compute workload

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

  • Channels reporting
    99of 100Normal
  • Median latency
    343ms
  • Records failing checks
    2.8per 1,000Observar
  • Backlog
    15min
Gaps on 5 channelsGRA · Actuarial and Quantitative Risk

Latency, p95

Eventos

  1. 06:25AlertarChannel C-17 stale
  2. 07:37InformaçãoSchema v2 accepted
  3. 08:19ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:31ConcluídoReplay complete
Compute workload: the screen’s structure, terms and states for Actuarial and quantitative risk.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.
04Dados

O que o método consome.

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 registro de fontes.

DadosFunçãoRótulo
Model code repositoriesImplementaçãoDECLARADO
Simulation outputsResultsMODELADO
Spreadsheet inventoriesEnd-user computingDECLARADO
05Modelo de perdas

Excedência de perdas, perda média anual e perda máxima provável.

A perda que uma carteira na área abrangida pode esperar por ano e nos níveis de 1 em 100 e 1 em 250 que seguradoras e credores avaliam, a partir dos mesmos três blocos que qualquer modelo de catástrofes utiliza. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão.

Controles

Intensidade anual típica da ameaça (local)
1,00 índice de intensidade
Dispersão dos extremos (escala)
índice de intensidade de 0.80
Intensidade a que se perde metade do valor
4,00 índice de intensidade
Dispersão da vulnerabilidade
0.55
Parte do valor na pegada da ameaça
40%
Norma de proteção (período de retorno)
50 anos

Leituras

Perda anual média
0.51% do valor
Perda a 1 em 100 anos
24.5% do valor
Perda de 1 em 250 anos
28.4% do valor
Intensidade a 1 em 100 anos
índice de intensidade de 4.68
Números, métodos e fontes
Período de retorno (anos)Intensidade (índice de intensidade)Perda (% do valor)
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

Métodos

  1. Ameaça de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilidade lognormal (vulnerabilidade) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva de probabilidade de excedência e perda anual média Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Efeito dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dados

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:

  • Rios Natural Earth
  • Extensões urbanas Natural Earth
  • Cidades Natural Earth
  • Sismos M4.5+, última semana (USGS) U.S. Geological Survey · registo usgs.earthquake.summary-feeds
  • Intensidade da chuva, última meia hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registo nasa.gibs.context-live-layers
  • Previsão do caudal fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS através do Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registo open-meteo.public-pages
  • Extensão edificada e dos aglomerados, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registo sedac.context-urban-layers
Excedência de perdas, perda anual média e perda máxima provável. Modelo didático ilustrativo: funciona com os valores definidos pelos controles, e não com dados medidos. Métodos: ameaça de valores extremos de Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); fragilidade lognormal (vulnerabilidade) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); curva de probabilidade de excedência e perda anual média (Grossi e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validação

Como os resultados são verificados.

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

VerificarComo é feito
ConvergênciaSimulation results are stable as iterations increase
ReprodutibilidadeA 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.

07Exposição, perda e capital

What it means for exposure, loss and capital.

As vistas de exposição, perda, cenários e capital que um responsável pelo risco, um supervisor ou um ministério das finanças pediria, com os quadros de referência perante os quais reportam. As estruturas seguem a prática de supervisão e atuarial. Os valores são ilustrativos: nunca preços, notações ou aconselhamento.

Exposição e perda por período de retorno

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

1 em 101 em 501 em 1001 em 250brutolíquido de resseguro800
Período de retornoProbabilidade anualPerda brutaPerda líquidaLíquido, capital = 100
1 em 100.10141010
1 em 500.02332121
1 em 1000.01462727
1 em 2500.004683939
Perda anual média3.12.22.2
Índice de perdas ilustrativo para uma carteira de exemplo (capital = 100): a forma de probabilidade de excedência que seguradoras e supervisores leem. Não são dados sobre nenhuma instituição, nem um preço ou uma classificação.
Cenários climáticos do NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Divulgações Relacionadas ao Clima · ISSBRecomendações da TCFD · Financial Stability Board TCFDPrincípios para a gestão eficaz dos riscos financeiros relacionados ao clima · Comitê de Basileia de Supervisão Bancária
09Gestão responsável

Quem mantém o método.

Dados e computação stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Perguntas

Perguntas e respostas.

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.
Como os resultados são verificados?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
Os valores desta página são reais?
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.
Onde mais este método é aplicado?
O Observatory do página canônica do método lista todas as plataformas que o aplicam.
RelatóriosContribuir

Contribua com evidências a partir desta página.

Relatórios 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.

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Apresente à Alliance uma questão de exposição ou de capital.

A informação e os pedidos estão abertos hoje. Um pedido recebe uma referência e indica o próximo passo; candidaturas, pagamentos, alocações de computação e registros só abrem quando existem a equipa, os termos e a capacidade de revisão.