GRA · Banking Nexus

공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳

Financial and risk engineering in banks

Financial and risk engineering supplies the instruments and models banks use to measure, price, hedge and transfer risk, from expected credit loss and counterparty exposure to 위험가치 and capital allocation. It also supplies the discipline of 모델 리스크 management that keeps those tools honest.

01등록

Financial and risk engineering in banks on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법금융 및 리스크 공학
  2. 적용 분야Banking Nexus
  3. 데이터입력 5개
  4. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

What financial and risk engineering does here.

Financial and risk engineering designs instruments, models and processes to measure, price and transfer risk. It applies quantitative methods to portfolios, insurance and risk-sharing arrangements. In financial stability, capital markets and investment and climate and hazards, financial engineering enables physical and operational risks to be priced and transferred to capital markets. It informs the design of instruments that fund prevention and recovery. The canonical description is on STEM 공유 자원.

Expected credit loss modelling

Lifetime default and loss curves are built by segment and weighted across macroeconomic scenarios to give IFRS 9 provisions, with management overlays documented separately.

Counterparty exposure and valuation adjustments

Future exposure on derivatives is simulated across market paths to set limits, collateral terms and credit valuation adjustments, with wrong-way risk treated explicitly.

Liquidity stress and contingency funding

Cash flows are projected under stressed outflow and haircut assumptions to size the liquidity buffer and to test the contingency funding plan.

03지리

Activity and exposure in Western Europe.

Population density, night lights and flood water over Western Europe, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

활동과 노출, 이 페이지용

이 레이어 소개
근거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
데이터 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해상도
약 1km 격자
불확실성
인구총조사에 기반한 2020년 제곱킬로미터당 인구 추정치로, 노출 맥락으로 표시합니다. 어떤 재해의 영향을 받은 사람 수가 아닙니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
근거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
데이터 연도
매일; 위성 복사휘도, 달빛과 대기 보정
빌드 시점 최신
2026-10-12
해상도
약 500m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도. 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며, 공급이나 접근성을 측정한 값이 아닙니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
근거
관측(구름으로 인한 공백 있음)
출처
VIIRS 전 지구 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
데이터 연도
매일; 위성 탐지; 구름으로 인한 공백 있음
빌드 시점 최신
2026-10-14
해상도
약 250m 격자
불확실성
위성 탐지이며 구름으로 인한 공백이 있습니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모델 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 공백과 잡음이 생기며, 값은 지표이지 특정 장소의 측정값이 아닙니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
근거
관측(지속적인 구름은 여전히 공백을 남김)
출처
VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
데이터 연도
8일; 위성 8일 합성; 지속적인 구름은 여전히 공백을 남김
빌드 시점 최신
2026-09-14
해상도
약 1km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간의 지표면 위성 표면온도로, 열 노출 지표입니다. 기온, 열지수 또는 폭염 경보가 아닙니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
근거
관측(구름과 통과 시각으로 인한 공백 있음)
출처
VIIRS NOAA-20 375m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
제공자
NASA LANCE FIRMS
라이선스
NASA 공개 데이터
데이터 연도
매일; 위성 탐지; 구름과 통과 시각으로 인한 공백 있음
빌드 시점 최신
2026-10-13
해상도
약 500m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 열점 탐지 결과로, 가스 플레어와 산업 열원을 포함합니다. 확인된 화재, 사고 보고 또는 경보가 아닙니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
근거
추정
출처
GPM IMERG(NASA GES DISC)
제공자
NASA GES DISC
라이선스
NASA 공개 데이터
데이터 연도
매일, 위성 추정값, 근실시간
빌드 시점 최신
2026-10-12
해상도
약 2 km 격자
불확실성
근실시간 위성 추정값. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
연결 경로
gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

서유럽을 중심으로 본 활동과 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE출처와 라이선스

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • NASA 자원 관리용 화재 정보 시스템(FIRMS), VIIRS 375 m 활성 화재 산출물, NASA LANCE; 벡터 타일은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • GPM IMERG 강수, NASA 강수 처리 시스템; NASA 고다드 지구과학 데이터·정보 서비스 센터(GES DISC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 맥락: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp and Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 5개 출처: 실시간, 예보, 관측, 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처를 표시합니다. 예보는 모델 출력이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일
  • 강수율, 일평균: GPM IMERG, NASA GES DISC · 2026년 10월 12일

04데이터

방법이 사용하는 입력.

Datasets and records used by financial and risk engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.

데이터역할라벨
Position and exposure recordsPortfolio and exposure inputs관측
Market price and yield dataValuation and simulation관측
Default and loss historiesParameter calibration관측
Supervisory scenario variablesStress inputs공표 통계
Collateral and netting agreementsExposure mitigation보고됨
05모니터링

Tail fit.

팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.

Tail fit

Banking · Financial and risk engineering · Run R-0930

Shape parameter uncertainGRA · Banking Nexus

Return level curve

방법 카드

방법
금융 및 리스크 공학
접근 방식
peaks over threshold
Threshold
92th percentile
라벨
모델 추정

매개변수

generalised Pareto fit

Shape ξ0.180.020.36heavy tail if above zero
Scale σ2.30.96.3units of the variable
Exceedances87declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Banking.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.
06검증

결과가 점검되는 방식.

Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.

점검수행 방식
독립 검증Models are reviewed by a function separate from development before use and periodically afterwards
벤치마킹Outputs are compared with challenger models and with peer or supervisory benchmarks
Stress beyond historyModel behaviour is examined under scenarios outside the calibration data
Model inventory and tieringEvery model is recorded with its owner, use, materiality and validation status

Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.

07스트레스 테스트

자산에 대한 충격이 시스템 손실로 전환되는 과정입니다.

은행 간 전염 이후 시스템이 잃는 자기자본을, 최초 충격과 비교하여 레버리지, 상호 연계, 회수율이 변할 때마다 보여 줍니다. 거시건전성 스트레스 테스트. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Western Europe; the model itself is not tied to a place.

통제 수단

대외 자산 감소
2.0%
레버리지(자산 대 자기자본)
10배
자산 중 은행 간 거래 비중
10%
은행 간 채권 회수
40%
시스템 내 은행
20
핵심 은행
은행의 20%

판독값

초기 충격으로 손실된 자기자본
18.0%
전염 이후 손실된 자기자본
45.0%
전염으로 추가된 손실(DebtRank)
27.0 포인트
부도 은행
0
수치, 방법과 출처
라운드시스템 자기자본 손실(%)부도 은행
018.000
128.800
235.280
339.170
441.500
542.900
643.740
744.240
844.550
944.730
1044.840
1144.900
1244.940
1344.960
1444.980
1544.990
1644.990
1745.000
1845.000
1945.000
2045.000
2145.000
2245.000
2345.000
2445.000
2545.000
2645.000
2745.000
2845.000
2945.000
3045.000

방법

  1. DebtRank Battiston and others (2012), Scientific Reports 2:541
  2. 차등 DebtRank Bardoscia and others (2015), PLOS ONE 10
  3. 금융 네트워크의 전염 Gai and Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466
  4. 금융 네트워크의 청산 Eisenberg and Noe (2001), Management Science 47
  5. 불확실성 팬 차트(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

자산에 대한 충격이 시스템 손실로 이어지는 과정. 예시용 교육 모델로, 실측 데이터가 아니라 컨트롤에서 설정한 값으로 작동합니다. 방법: DebtRank(Battiston 외(2012), Scientific Reports 2:541), Differential DebtRank(Bardoscia 외(2015), PLOS ONE 10), 금융 네트워크의 전염(Gai와 Kapadia(2010), Proc. R. Soc. A 466).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

09트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Trace a shock in financial and risk engineering in banks to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile 중앙은행과 금융감독기관: the shocks it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

재해

  • 열대저기압
  • 지진
  • 얼음 둑 홍수
  • 산불
  • Storm surge (하류에서 유발)
  • Intense rainfall (하류에서 유발)
  • 하천 홍수(하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 위험한 파도(하류에서 유발)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • 연안 홍수(하류에서 유발)
  • Aftershock sequence (set off downstream)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H113 재해 유형: 금융 시스템 취약성(NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-H59 재해 계열: 경제 충격과 거버넌스 실패(NHS-1 soc.economic)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-C5 시나리오와 스트레스 테스트
  • NRS-H94 재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H118 재해 유형: 조직범죄와 불법 경제(NHS-1 soc.crime)

관측

  • IMF data services (IFS, FSI, WEO, GFS) (listed for reference)
  • BIS statistics (banking, credit, debt securities, property prices) (listed for reference)
  • ECB Data Portal (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer(참고용으로 게재)
  • Bank nonperforming loans to total gross loans (%)
  • Bank capital to assets ratio (%)
  • 거시경제 대시보드

예시 지리

  • 서유럽: 152개 육각형 셀
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
10스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

보험계리와 정량 리스크 stewards financial and risk engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11노출, 손실 및 자본

What financial and risk engineering in banks means for exposure, loss and capital.

리스크 책임자, 감독 당국이나 재무부가 요구할 익스포저, 손실, 시나리오와 자본 보기와 이들이 보고의 기준으로 삼는 체계. 구조는 감독과 보험계리 실무를 따릅니다. 값은 예시이며 가격, 등급이나 조언이 결코 아닙니다.

시나리오 경로

How financial and risk engineering in banks could be stressed under the scenario families central banks and supervisors use.

질서 있음무질서온실 지구 세계202520302035204020452050높음낮음
시나리오 계열전환 리스크물리적 리스크스트레스 테스트가 묻는 것
질서 있음이른 시기의 점진적 정책낮음포트폴리오는 꾸준한 재가격 조정을 감당할 수 있습니까?
무질서늦고 급격한 정책낮음에서 중간갑작스러운 재가격 조정과 신용 등급 이동 시 무엇이 무너집니까?
온실 지구 세계제한적 정책높고 상승 중담보와 보험에서 물리적 손실은 어디에 집중됩니까?
NGFS가 정의한 시나리오 계열입니다. 곡선은 예시용 복합 압력 지수이며 NGFS 변수나 예측이 아닙니다.
NGFS 기후 시나리오 · 녹색금융협의체IFRS S2 기후 관련 공시 · ISSBTCFD 권고안 · 금융안정위원회 TCFD기후 관련 금융 리스크의 효과적 관리 원칙 · 바젤은행감독위원회
13질문

질문과 답변.

What are the limits of financial and risk engineering in this field?
Models calibrated to normal markets can underestimate tail losses and correlation shifts. Complex instruments may obscure where risk ultimately sits.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
이 페이지의 값은 실제입니까?
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.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
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보고서 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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