Reserve ranges
Bootstrap and Bayesian methods produce distributions of reserve outcomes around the central estimate, showing the range that could emerge.
GRA · Актуарные и количественные риски
Пространственные финансыГде капитал встречается с опасностями, подверженностью и переходом
Количественная оценка неопределённости и валидация моделей для актуарного и количественного риска
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.
01Реестр
Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk on the record.
Запись о методеSTEM-метод
- МетодКоличественная оценка неопределённости и валидация моделей
- Распорядитель«Системная наука и моделирование»
- Применяется вАктуарные и количественные риски
- Данные3 inputs
- ПроверкиШагов валидации: 3
- Каноническая страницаSTEM Commons
02Заявка
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 STEM Commons.
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.
03Модель убытков
Превышение убытков, среднегодовой убыток и вероятный максимальный убыток.
Убыток, который портфель в зоне воздействия может ожидать в год, а также на уровнях 1 раз в 100 и 1 раз в 250 лет, которые закладывают в цену страховщики и кредиторы, на основе тех же трёх блоков, что использует любая катастрофическая модель . Учебная модель с указанными иллюстративными значениями, а не прогноз.
Меры контроля
- Типичная годовая интенсивность опасности (место)
- Индекс интенсивности 1.00
- Разброс экстремальных значений (масштаб)
- Индекс интенсивности 0.80
- Интенсивность, при которой теряется половина стоимости
- Индекс интенсивности 4.00
- Разброс уязвимости
- 0.55
- Доля стоимости в зоне воздействия опасного явления
- 40%
- Стандарт защиты (период повторяемости)
- Лет: 50
Показания
- Средние годовые потери
- 0,51% стоимости
- Потери при периоде повторяемости 1 раз в 100 лет
- 24,5% стоимости
- Потери при периоде повторяемости 1 раз в 250 лет
- 28,4% стоимости
- Интенсивность при периоде повторяемости 1 раз в 100 лет
- Индекс интенсивности 4.68
Числа, методы и источники
| Период повторяемости (лет) | Интенсивность (индекс интенсивности) | Потери (% стоимости) |
|---|---|---|
| 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 |
Методы
- Опасность по распределению экстремальных значений Гумбеля Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Логнормальная кривая хрупкости (уязвимости) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Кривая вероятности превышения и средние годовые потери Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Эффект дамбы Di Baldassarre и др. (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Данные
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:
- Реки Natural Earth
- Городские границы Natural Earth
- Города Natural Earth
- Землетрясения M4.5+, за последнюю неделю (USGS) U.S. Geological Survey · register usgs.earthquake.summary-feeds
- Интенсивность осадков, последние полчаса (IMERG) NASA GPM IMERG Early · register nasa.gibs.context-live-layers
- Прогноз речного стока, 30 дней с диапазоном (GloFAS через Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · register open-meteo.public-pages
- Застроенные территории и протяжённость поселений, 2010 год (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · register sedac.context-urban-layers
По шести опорам, под руководством Nexus Consortium
- Эксперименты Лаборатории
- Построено в «Актуарные и количественные риски» в Foundry
- Проверено в «Актуарные и количественные риски» в Universe
- Закреплено в Финансы, страхование и экономика в Standards
- Опубликовано в «Актуарные и количественные риски» в Reports
- Преподаётся в Факультет финансов и экономики в Academy
04Данные
Что потребляет метод.
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 реестре источников.
| Данные | Роль | Метка |
|---|---|---|
| Model inputs and parameters | Input uncertainty | ОЦЕНЕНО |
| Alternative models | Structural uncertainty | СМОДЕЛИРОВАНО |
| Historical outcomes | Calibration of ranges | НАБЛЮДАЕМО |
05Подверженность, убытки и капитал
What it means for exposure, loss and capital.
Представления о подверженности, убытках, сценариях и капитале, которые запросил бы риск-менеджер, надзорный орган или министерство финансов, с указанием систем отчётности, которым они следуют. Структуры соответствуют надзорной и актуарной практике. Значения иллюстративны: это никогда не цены, рейтинги или рекомендации.
Подверженность и убытки по периодам повторяемости
How losses from uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Период повторяемости | Годовая вероятность | Валовой убыток | Чистый убыток | Нетто, капитал = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 раз в 10 лет | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 раз в 50 лет | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 раз в 100 лет | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 раз в 250 лет | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Средние годовые потери | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Климатические сценарии NGFS · Сеть по экологизации финансовой системыIFRS S2 «Раскрытие информации, связанной с климатом» · ISSBРекомендации TCFD · Совет по финансовой стабильности, TCFDПринципы эффективного управления климатическими финансовыми рисками · Базельский комитет по банковскому надзору
06Валидация
Как проверяются результаты.
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| Проверка | Как это делается |
|---|---|
| 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.
08Ведение и сопровождение
Кто ведёт метод.
«Системная наука и моделирование» stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Связано
Куда ведёт эта страница в рамках Консорциума.
10Вопросы
Вопросы и ответы.
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.
Как проверяются результаты?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад
Поделитесь доказательствами с этой страницы.
Отчёты 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.
Global Risks AllianceАктуарные и количественные рискиМетоды и технические материалы«Готовность к финансированию и страхованию»
- Электронная почтаКонтрольная точка GW-GRAОтправьте с этой страницыДоказательная база, исправление, случай, метод, рецензия, перевод или вклад в профиль. Материал приходит с пометкой этой страницы, поэтому его получает редактор, отвечающий за неё.
- ZenodoОткрытый депозитДепонируйте и подайте в сообществоОпубликуйте собственную запись на Zenodo со своим идентификатором ORCID iD, затем подайте её в сообщество Reports. Кураторы проверяют её; DOI остаётся за вами.
- ОтчётыGlobal Risks AllianceВсе способы внести вкладВиды вклада, порядок рецензирования каждого из них, указание авторства, лицензия и то, что никогда не принимается.
Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.
Актуарные и количественные риски
Обратитесь в Альянс с вопросом о подверженности или капитале.
Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.
Правовая информация
Юридические документы.
Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.