Skip to content

GRA · Yapay Zekâ ve Finansal Model Riski

Mekânsal finansSermayenin tehlike, maruziyet ve geçişle buluştuğu yer

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.

01Sicil

Probability and statistics for AI and financial model risk on the record.

Yöntem kaydıSTEM yöntemi
  1. YöntemOlasılık ve istatistik
  2. Uygulandığı yerYapay Zekâ ve Finansal Model Riski
  3. Kanonik sayfaSTEM Commons
02Başvuru

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 sistemleri. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM Commons.

Calibration testing

Predicted default or claim probabilities are compared with observed rates by band, using binomial and other tests suited to the sample size.

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.

03Maruziyet, kayıp ve sermaye

What it means for exposure, loss and capital.

Bir risk yöneticisinin, denetim kurumunun veya maliye bakanlığının talep edeceği maruziyet, kayıp, senaryo ve sermaye görünümleri ile raporlama yaptıkları çerçeveler. Yapılar denetim ve aktüerya uygulamalarını izler. Değerler açıklayıcıdır: asla fiyat, derecelendirme veya tavsiye değildir.

Aktarım kanalları

How a shock in Probability and statistics for AI and financial model risk reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.

Channel structure after the Basel Committee’s work on climate-related risk drivers and transmission channels; links shown are typical paths, not estimated exposures.
NGFS iklim senaryoları · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 İklimle İlgili Açıklamalar · ISSBTCFD tavsiyeleri · Finansal İstikrar Kurulu TCFDİklimle ilgili finansal risklerin etkin yönetimine ilişkin ilkeler · Basel Bankacılık Denetim Komitesi
04Veri

Yöntemin tükettikleri.

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 kaynak sicilinde.

VeriRolEtiket
Decision and outcome recordsPerformance testingGÖZLENEN
Score distributionsDrift detectionGÖZLENEN
Reference portfoliosBenchmarksBİLDİRİLMİŞ
05Süreç

Sürecin nasıl işlediği.

Process explorer · Process

Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline

10 steps5 aşama

Süreç

Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline

Katastrofi modelleri genellikle tehlike, kırılganlık, maruziyet ve finansal modüllerden oluşur ve kayıp tabloları, ortalama yıllık kayıp, aşım eğrileri, PML ve TVaR üretir.

  1. 01 Tehlike

    1. 01Olay kataloğuVeri kümesi · Model geliştiriciTehlike modülü, geniş bir olası senaryo yelpazesini temsil eden büyük bir benzetilmiş olay kataloğu içerir.
    2. 03Tehlike modülüModel · Model geliştiriciHer olay için tehlike modülü, kırılganlık modülünün okuduğu yerel tehlike şiddetini verir.
  2. 02 Maruziyet ve hasar

    1. 02MaruziyetDataset · MRM committeeMaruziyet modülü, konuma özgü bilgiler gibi portföy verilerini barındırır.
    2. 04Kırılganlık modülüModel · Model geliştiriciKırılganlık modülü, bir olaydan maruz kalan varlıklarda beklenen hasarı sayısallaştırır.
  3. 03 Finansal

    1. 05Finansal modülModel · MRM committeeFinansal modül tüm olay senaryolarından kayıpları hesaplar. Temel, brüt ve net kayıplar aşağıda gösterildiği gibi farklılık gösterir.
    2. 06Olay kayıp tablosuDataset · MRM committeeOlay kayıp tablosu, her olayı yıllık gerçekleşme olasılığı ve portföy için kaybıyla birlikte listeler.
    3. 07Yıllık kayıp tablosuDataset · MRM committeeBazı modeller ayrıca olay kayıplarından benzetilmiş yıllar örnekler. Bu özet onların biçimini tanımlamaz.
  4. 04 Ölçütler

    1. 08Aşılma olasılığı eğrileriModel · MRM committeeGerçekleşme eğrisi, bir yıldaki en büyük kaybın belirli bir tutarı aşma olasılığını verir. Toplam eğrisi aynısını kayıpların toplamı için yapar.
    2. 09AAL, PML ve TVaRModel · MRM committeeOrtalama yıllık kayıp, olay olasılığı ile kaybın çarpımlarının toplamıdır. PML, gerçekleşme eğrisi üzerindeki bir noktadır.
  5. 05 Sonuçların kullanımı

    1. 10Sonuçların kullanımıDecision · MRM committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.

Dış bir standardın veya yöntemin, kamuya açık kaynaklarından çıkarılmış özeti. Çerçevenin ne söylediğini tanımlar, herhangi bir uygulamanın kaydı değildir. Nexus'un veya herhangi bir ortağın bir adımı gerçekleştirdiğini, belgelendirdiğini veya onayladığını göstermez. Bir geçit yöntemin bir adımıdır, asla bir Nexus onayı değildir.

06Doğrulama

Sonuçlar nasıl kontrol edilir.

Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.

Kontrol edinNasıl yapıldığı
Sample sizeTests state power and minimum sample sizes
Multiple testingMany simultaneous tests are corrected for chance findings
Out-of-samplePerformance 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.

08Sorumlu yönetim

Yöntemi kimin sürdürdüğü.

Sistem Bilimi ve Modelleme stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Sorular

Sorular ve yanıtlar.

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.
Sonuçlar nasıl kontrol edilir?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Bu sayfadaki değerler gerçek mi?
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.
Bu yöntem başka nerede uygulanıyor?
Toplumların işleyişini sürdüren Kanonik yöntem sayfası onu uygulayan tüm platformları listeler.
RaporlarKatkıda bulunun

Bu sayfadan kanıt katkısında bulunun.

Raporlar 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 AllianceYapay Zekâ ve Finansal Model RiskiYöntemler ve TeknikÜstel Teknoloji
Yapay Zekâ ve Finansal Model Riski

Bir maruziyet veya sermaye sorusunu İttifak'a getirin.

Bilgi ve başvurular bugün açıktır. Bir başvuru bir referans numarası alır ve bir sonraki adımı belirtir; başvurular, ödemeler, işlem kapasitesi tahsisleri ve kayıtlar yalnızca ekipleri, koşulları ve inceleme kapasiteleri mevcut olduğunda açılır.