Calibration testing
Predicted default or claim probabilities are compared with observed rates by band, using binomial and other tests suited to the sample size.
GRA · Riesgo de la IA y de los modelos financieros
Spatial financeDonde el capital se encuentra con la amenaza, la exposición y la transición
Probability and statistics for AI and financial model risk
Probability and statistics underpin financial models: estimating default and claim rates, testing calibration, measuring discrimination and detecting drift. On this platform they supply the measures and tests that show whether a model is performing as intended.
01Registro
Probability and statistics for AI and financial model risk on the record.
Registro del métodoMétodo CTIM
- MétodoProbabilidad y estadística
- Se aplica enLa investigación de riesgo de modelo
- Datos3 inputs
- Comprobaciones3 pasos de validación
- Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud
What probability and statistics does here.
Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In artificial intelligence and financial stability, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected sistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on el bien común CTIM.
Drift statistics
Population stability and distribution distance measures are computed between periods to detect shifts in model inputs and scores.
Group outcome comparison
Outcome and error rates are compared across groups with confidence intervals, so differences are not read from noise.
03Exposición, pérdida y capital
What it means for exposure, loss and capital.
Las vistas de exposición, pérdida, escenarios y capital que pediría un responsable de riesgos, un supervisor o un ministerio de finanzas, con los marcos con arreglo a los cuales informan. Las estructuras siguen la práctica supervisora y actuarial. Los valores son ilustrativos: nunca precios, calificaciones ni asesoramiento.
Canales de transmisión
How a shock in Probability and statistics for AI and financial model risk reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.
Escenarios climáticos del NGFS · Red para la Ecologización del Sistema FinancieroNIIF S2 Información a revelar relacionada con el clima · ISSBRecomendaciones del TCFD · TCFD del Consejo de Estabilidad FinancieraPrincipios para la gestión eficaz de los riesgos financieros relacionados con el clima · Comité de Supervisión Bancaria de Basilea
04Datos
Lo que consume el método.
Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Decision and outcome records | Performance testing | OBSERVADO |
| Score distributions | Drift detection | OBSERVADO |
| Reference portfolios | Benchmarks | NOTIFICADO |
05Proceso
Cómo funciona el proceso.
Process explorer · Process
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
10 steps·5 etapas
Proceso
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
Los modelos de catástrofes suelen tener módulos de amenaza, vulnerabilidad, exposición y financiero, y producen tablas de pérdidas, la pérdida anual media, curvas de excedencia, la PML y el TVaR.
01 Amenaza
- 01Catálogo de eventosConjunto de datos · Desarrollador del modeloEl módulo de amenazas contiene un amplio catálogo de eventos simulados que representa una gran variedad de escenarios plausibles.
- 03Módulo de amenazasModelo · Desarrollador del modeloPara cada evento, el módulo de amenazas proporciona la intensidad local de la amenaza que lee el módulo de vulnerabilidad.
02 Exposición y daños
- 02exposiciónDataset · MRM committeeEl módulo de exposición contiene los datos de la cartera, como la información específica de cada ubicación.
- 04Módulo de vulnerabilidadModelo · Desarrollador del modeloEl módulo de vulnerabilidad cuantifica los daños esperados en los elementos expuestos a causa de un evento.
03 Financiero
- 05Módulo financieroModel · MRM committeeEl módulo financiero calcula las pérdidas de todos los escenarios de eventos. Las pérdidas desde el primer euro (ground-up), brutas y netas difieren como se muestra a continuación.
- 06Tabla de pérdidas por eventoDataset · MRM committeeUna tabla de pérdidas por evento enumera cada evento con su probabilidad de ocurrencia anual y su pérdida para la cartera.
- 07Tabla de pérdidas anualesDataset · MRM committeeAlgunos modelos también muestrean años simulados a partir de las pérdidas de los eventos. Este esquema no describe su formato.
04 Métricas
- 08Probabilidad de excedencia curvesModel · MRM committeeLa curva de ocurrencia indica la probabilidad de que la mayor pérdida de un año supere un importe. La curva agregada hace lo mismo para la suma de las pérdidas.
- 09AAL, PML y TVaRModel · MRM committeeLa pérdida anual media suma la probabilidad de cada evento multiplicada por su pérdida. La PML es un punto de la curva de ocurrencia.
05 Uso de los resultados
- 10Uso de los resultadosDecision · MRM committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.
Esquema de una norma o un método externos, a partir de sus fuentes públicas. Describe lo que dice el marco, no un registro de ninguna ejecución. No demuestra que Nexus ni ningún socio realice, certifique o apruebe un paso. Una puerta es un paso del método, nunca una aprobación de Nexus.
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Sample size | Tests state power and minimum sample sizes |
| Multiple testing | Many simultaneous tests are corrected for chance findings |
| Out-of-sample | Performance is reported on data not used for fitting |
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
08Custodia responsable
Quién mantiene el método.
Ciencia y modelización de sistemas stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Conectado
Adónde lleva esta página en todo el Consorcio.
10Preguntas
Preguntas y respuestas.
What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
¿Cómo se verifican los resultados?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
¿Son reales los valores de esta página?
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.
¿Dónde más se aplica este método?
El Observatory del página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
InformesContribuir
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Informes 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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