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GRA · Risco Atuarial e Quantitativo

Finanças espaciaisOnde o capital encontra ameaça, exposição e transição

Quantificação da incerteza e validação de modelos para o risco atuarial e quantitativo

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.

01Registrar

Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk on the record.

Registro do métodoMétodo CTEM
  1. MétodoQuantificação da incerteza e validação de modelos
  2. Aplicado emRisco Atuarial e Quantitativo
  3. Página canônicaBens comuns CTEM
02Candidatura

What uncertainty quantification and model validation does here.

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.

Reserve ranges

Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.

Parameter and model uncertainty

Parameter uncertainty is separated from the uncertainty of choosing one model over another, and both are carried into capital estimates.

Sensitivity ranking

Inputs are varied to rank which assumptions drive results most, guiding where better data or review would add most value.

03Modelo 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).
04Dados

O que o método consome.

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.

DadosFunçãoRótulo
Model inputs and parametersInput uncertaintyESTIMADO
Alternative modelsStructural uncertaintyMODELADO
Historical outcomesCalibration of rangesOBSERVADO
05Exposição, 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 uncertainty quantification and model validation 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
06Validação

Como os resultados são verificados.

Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.

VerificarComo é feito
Range calibrationStated ranges are compared with outcomes where possible
Dependence of inputsCorrelations between uncertain inputs are documented
Clear communicationUncertainty is presented with each result

Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.

08Gestão responsável

Quem mantém o método.

Ciência e modelagem de sistemas stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Perguntas

Perguntas e respostas.

What are the limits of uncertainty quantification and model validation in this field?
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
Como os resultados são verificados?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
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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