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 · AIと金融モデル・リスク
空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所
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.
01登録
Probability and statistics for AI and financial model risk on the record.
手法の記録STEM の手法
- 手法確率と統計
- スチュワードシステム科学とモデリング
- 適用先AI と金融 モデルリスク
- データ3 inputs
- チェック3 つの検証ステップ
- 正式なページSTEM コモンズ
02申請
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 システム. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM コモンズ.
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.
03エクスポージャー、損失、資本
What it means for exposure, loss and capital.
リスク責任者、監督当局、財務省が求めるエクスポージャー、損失、シナリオ、資本のビューと、それらが報告の根拠とする枠組み。構造は監督実務とアクチュアリー実務に従います。値は例示であり、価格、格付け、助言では決してありません。
波及経路
How a shock in Probability and statistics for AI and financial model risk reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.
NGFS 気候シナリオ · 気候変動リスク等に係る金融当局ネットワークIFRS S2 気候関連開示 · ISSBTCFD 提言 · 金融安定理事会 TCFD気候関連金融リスクの実効的な管理のための諸原則 · バーゼル銀行監督委員会
04データ
手法が使用するもの。
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 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Decision and outcome records | Performance testing | 観測 |
| Score distributions | Drift detection | 観測 |
| Reference portfolios | Benchmarks | 報告値 |
05プロセス
プロセスの進め方。
Process explorer · Process
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
10 steps·5 段階
プロセス
Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline
カタストロフィ・モデルは通常、ハザード、脆弱性、エクスポージャー、財務の各モジュールを持ち、損失表、 年間平均損失、超過曲線、PML、TVaR を生成します。
01 ハザード
- 01イベント・カタログデータセット · モデル開発者ハザード・モジュールは、起こりうる幅広いシナリオを表すシミュレーション事象の大規模なカタログを保持しています。
- 03ハザード・モジュールモデル · モデル開発者各事象について、ハザード・モジュールは脆弱性モジュールが読み取る局所的な ハザードの強度 を与えます。
02 エクスポージャーと被害
- 02エクスポージャーDataset · MRM committeeエクスポージャー・モジュールは、場所固有の情報などのポートフォリオ・データを保持します。
- 04脆弱性モジュールモデル · モデル開発者脆弱性モジュールは、事象によってエクスポージャーに生じる期待被害を定量化します。
03 財務
- 05財務モジュールModel · MRM committee財務モジュールは、すべての事象シナリオから損失を計算します。グラウンドアップ損失、グロス損失、ネット損失は、以下に示すように異なります。
- 06事象損失表Dataset · MRM committee事象損失表は、各事象をその年間発生確率とポートフォリオにとっての損失とともに列挙します。
- 07年間損失表Dataset · MRM committee一部のモデルは、事象の損失からシミュレーション年をサンプリングすることもあります。この概要では、その形式は説明していません。
04 指標
- 08超過確率 曲線Model · MRM committee発生曲線は、1 年間の最大損失がある金額を超える確率を示します。集計曲線は、損失の合計について同じことを示します。
- 09AAL、PML、TVaRModel · MRM committee年間平均損失は、事象の確率と損失の積を合計したものです。PML は発生曲線上の 1 点です。
05 結果の利用
- 10結果の利用Decision · MRM committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.
外部の標準または手法の概要を、その公開情報源に基づいて示したものです。フレームワークが述べていることを説明するものであり、いかなる実施の記録でもありません。Nexus やいずれかのパートナーがあるステップを実施、認証、承認していることを示すものではありません。ゲートは手法のステップであり、Nexus による承認ではありません。
06検証
結果の確認方法。
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| 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.
08スチュワードシップ
手法を維持する者。
システム科学とモデリング stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09接続済み
このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。
10質問
質問と回答。
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.
結果はどのように確認されますか？
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
このページの値は実際のものですか？
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.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する
このページからエビデンスを提供する。
報告書 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.
グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）AIと金融モデル・リスク手法と技術指数関数的テクノロジー
- メールゲートウェイ GW-GRAこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
AIと金融モデル・リスク
エクスポージャーまたは資本に関する問いをアライアンスに持ち込む。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法務
法的文書。
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