Reserve ranges
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
GRA · Risco Atuarial e Quantitativo
Finanças espaciaisOnde o capital encontra ameaça, exposição e transição
Uncertainty quantification identifies and propagates uncertainty in data, parameters, model structure and assumptions. On this platform it shows how wide plausible outcomes are for premiums, reserves and capital, and which assumptions matter most.
Uncertainty quantification and model validation characterise how uncertainty in inputs, parameters and model structure affects predictions. They establish how much confidence a model’s outputs deserve. In insurance and catastrophe, methods and modelling and capital markets and investment, uncertainty quantification shows where risk estimates are robust and where they are fragile. It guides where better data or models would change decisions. The canonical description is on os bens comuns CTEM.
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
Parameter uncertainty is separated from the uncertainty of choosing one model over another, and both are carried into capital estimates.
Inputs are varied to rank which assumptions drive results most, guiding where better data or review would add most value.
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
Leituras
| Período de retorno (anos) | Intensidade (índice de intensidade) | Perda (% do valor) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
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:
Nos seis pilares, sob a liderança do Nexus Consortium
Datasets and records used by uncertainty quantification and model validation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro de fontes.
| Dados | Função | Rótulo |
|---|---|---|
| Model inputs and parameters | Input uncertainty | ESTIMADO |
| Alternative models | Structural uncertainty | MODELADO |
| Historical outcomes | Calibration of ranges | OBSERVADO |
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.
How losses from uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Período de retorno | Probabilidade anual | Perda bruta | Perda líquida | Líquido, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 em 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 em 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 em 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 em 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Perda anual média | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| Verificar | Como é feito |
|---|---|
| Range calibration | Stated ranges are compared with outcomes where possible |
| Dependence of inputs | Correlations between uncertain inputs are documented |
| Clear communication | Uncertainty is presented with each result |
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
Ciência e modelagem de sistemas stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
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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