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 · Risque lié à l'IA et aux modèles financiers
Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition
Probabilités et statistiques pour le risque lié à l'IA et aux modèles financiers
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.
01Registre
Probability and statistics for AI and financial model risk on the record.
Fiche de la méthodeMéthode STIM
- MéthodeProbabilités et statistiques
- Appliqué dansRisque lié à l'IA et risque de modèle
- Données3 inputs
- Vérifications3 étapes de validation
- Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature
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 systèmes. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on le STEM Commons.
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.
03Exposition, perte et capital
What it means for exposure, loss and capital.
Les vues d'exposition, de pertes, de scénarios et de capital que demanderaient un responsable des risques, une autorité de contrôle ou un ministère des finances, avec les cadres dont ils relèvent pour leurs rapports. Les structures suivent la pratique prudentielle et actuarielle. Les valeurs sont illustratives : jamais des prix, des notations ni des conseils.
Canaux de transmission
How a shock in Probability and statistics for AI and financial model risk reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.
Scénarios climatiques du NGFS · Réseau pour le verdissement du système financierIFRS S2 Informations à fournir en lien avec les changements climatiques · ISSBRecommandations de la TCFD · TCFD du Conseil de stabilité financièrePrincipes pour une gestion efficace des risques financiers liés au climat · Comité de Bâle sur le contrôle bancaire
04Données
Ce que consomme la méthode.
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 le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Decision and outcome records | Performance testing | OBSERVÉ |
| Score distributions | Drift detection | OBSERVÉ |
| Reference portfolios | Benchmarks | DÉCLARÉ |
05Processus
Comment le processus se déroule.
Process explorer · Process
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
10 steps·5 étapes
Processus
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
Les modèles de catastrophe comportent généralement des modules d'aléa, de vulnérabilité, d'exposition et financier, et produisent des tables de pertes, la perte annuelle moyenne, des courbes de dépassement, la PML et la TVaR.
01 Aléa
- 01Catalogue d'événementsJeu de données · Développeur du modèleLe module d'aléa contient un vaste catalogue d'événements simulés qui représente un large éventail de scénarios plausibles.
- 03Module d'aléaModèle · Développeur du modèlePour chaque événement, le module d'aléa fournit l' intensité de l'aléa locale que lit le module de vulnérabilité.
02 Exposition et dommages
- 02expositionDataset · MRM committeeLe module d'exposition contient les données du portefeuille, telles que les informations propres à chaque emplacement.
- 04Module de vulnérabilitéModèle · Développeur du modèleLe module de vulnérabilité quantifie les dommages attendus sur les éléments exposés lors d'un événement.
03 Financier
- 05Module financierModel · MRM committeeLe module financier calcule les pertes de tous les scénarios d'événements. Les pertes économiques totales, brutes et nettes diffèrent comme indiqué ci-dessous.
- 06Table des pertes par événementDataset · MRM committeeUne table des pertes par événement liste chaque événement avec sa probabilité de survenue annuelle et sa perte pour le portefeuille.
- 07Table des pertes annuellesDataset · MRM committeeCertains modèles échantillonnent aussi des années simulées à partir des pertes par événement. Cette présentation n'en décrit pas le format.
04 Indicateurs
- 08Probabilité de dépassement curvesModel · MRM committeeLa courbe d'occurrence donne la probabilité que la perte la plus importante d'une année dépasse un montant. La courbe agrégée fait de même pour la somme des pertes.
- 09AAL, PML et TVaRModel · MRM committeeLa perte annuelle moyenne additionne, pour chaque événement, la probabilité multipliée par la perte. La PML est un point de la courbe d'occurrence.
05 Utilisation des résultats
- 10Utilisation des résultatsDecision · MRM committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.
Présentation d'une norme ou d'une méthode externe, d'après ses sources publiques. Elle décrit ce que dit le cadre, et non le compte rendu d'une exécution. Elle ne montre pas que Nexus ou un partenaire exécute, certifie ou approuve une étape. Une porte est une étape de la méthode, jamais une approbation de Nexus.
06Validation
Comment les résultats sont vérifiés.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| 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.
08Intendance
Qui tient à jour la méthode.
Sciences des systèmes et modélisation stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Connecté
Où mène cette page à travers le Consortium.
10Questions
Questions et réponses.
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.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
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.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
L'Observatoire page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
RapportsContribuer
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Rapports 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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- RapportsGlobal Risks AllianceVoir toutes les façons de contribuerLes types de contribution, la manière dont chacune est examinée, la reconnaissance accordée, la licence et ce qui n'est jamais accepté.
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Risque lié à l'IA et aux modèles financiers
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