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.
GRA · Banking Nexus
空间金融资本与危害、风险暴露和转型的交汇之处
银行中的金融与风险工程
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 风险价值 and capital allocation. It also supplies the discipline of 模型风险 management that keeps those tools honest.
02申请
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 Commons.
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.
03地理
西欧的活动与风险暴露。
Population density, night lights and flood water over Western Europe, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
交互式地图需要JavaScript；图层列表和来源见下文。
图层 3
活动与暴露，本页适用
关于此图层
- 证据
- 估计值
- 来源
- 世界网格化人口 v4.11（NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN））
- 提供方
- NASA SEDAC（CIESIN，哥伦比亚大学）
- 许可协议
- CC BY 4.0
- 年份版本
- null；基于人口普查的估算，静态（2020）
- 分辨率
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 基于普查的 2020 年每平方公里人口估算，作为风险暴露背景展示；不是受任何危害影响的人口数。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
关于此图层
- 证据
- 观测
- 来源
- VIIRS 黑色大理石（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
- 提供方
- NASA LAADS DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星辐亮度，已校正月光和大气影响
- 构建时的最新内容
- 2026-10-12
- 分辨率
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示日期的卫星夜间辐亮度；灯光是用电和停电情况的代理指标，不是对供应或可及性的测量。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
关于此图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- VIIRS 全球洪水产品（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星探测；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 分辨率
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星探测；云层造成缺口。按提供方发布的原样提供的卫星或模型栅格数据。云层、扫描带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；这些数值是指标，不是某一地点的测量值。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
关于此图层
- 证据
- 观测（持续云层仍会造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 3 级产品，8 日（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 8 日；卫星 8 日合成；持续云层仍会造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-09-14
- 分辨率
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 截至所示日期的 8 天内地表的卫星表面温度，是一项热风险暴露指标；不是气温、热指数或高温预警。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
关于此图层
- 证据
- 观测（云层和过境时间造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 375 米（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供方
- NASA LANCE FIRMS
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星探测；云层和过境时间造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-13
- 分辨率
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示日期的卫星热点探测结果，包括天然气火炬和工业热源；不是已确认的火情、事件报告或预警。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
关于此图层
- 证据
- 估计值
- 来源
- GPM IMERG（NASA GES DISC）
- 提供方
- NASA GES DISC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；近实时卫星估算
- 构建时的最新内容
- 2026-10-12
- 分辨率
- 约 2 公里网格
- 不确定性
- 近实时卫星估算。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 可通过以下方式到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许加载实时地图后访问
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最新可用
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap贡献者 (ODbL) · Natural Earth
正在加载最新的NASA影像。
拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放；悬停可查看指针下的数值；重置可返回该区域。
活动与风险暴露，以西欧为范围。NASA 发布的卫星和模型产品，各带自己的日期。它们是指标，而非对任何地点的评估。
数据：NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · 美国地质调查局 · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE来源与许可
- 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 开放数据
- 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 开放数据
- 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). 采用 CC BY 4.0 许可。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS Black Marble 夜间灯光，NASA 戈达德航天中心；由 NASA Level-1 与大气档案和分发系统（LAADS DAAC）分发；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- VIIRS 近实时产品（洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率），NASA LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- NASA 资源管理火灾信息系统（FIRMS），VIIRS 375 m 活跃火点产品，NASA LANCE；矢量瓦片来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- GPM IMERG 降水，NASA 降水处理系统；由 NASA 戈达德地球科学数据和信息服务中心（GES DISC）分发；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品（ASTER Global Digital Elevation Model V003，NASA LP DAAC）；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。引用格式：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 开放数据
- 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据，见 naturalearthdata.com。 公有领域
- © OpenStreetMap 贡献者（ODbL），经由 NASA GIBS（海岸线、边界、道路和地名）。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 ODbL
- Blue Marble，NASA Earth Observatory；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 地球仪和平面地图上的背景信息：海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层（OpenStreetMap 数据，ODbL，© OpenStreetMap contributors）；Blue Marble 影像可作为可选底图；3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数（5 m 至 200 m 分级，为便于辨识而作了夸张处理）。边界按已发布的样式绘制，不代表对任何领土的立场。
- 实时事件：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）；事件仅供参考，并保留其原始来源链接。
- 实时：NASA EONET。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- 实时：美国地质调查局。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- 背景：CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE。哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心（CIESIN）和 NASA 社会经济数据与应用中心（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).
- 可选图层（图层列表中有 5 个来源：实时、预报、观测和背景）在打开时会在地图上和此处显示其提供方署名；预报为模型输出，派生指数为估计值。
图层与日期
- 人口密度，2020 年：人口：哥伦比亚大学 CIESIN，世界网格化人口 v4.11（2018），NASA SEDAC， CC BY 4.0 · 静态
- 夜间灯光，每日：VIIRS Black Marble（VNP46A2），NASA LAADS DAAC · 2026年10月12日
- 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
- 地表温度，日间，8 天合成：VIIRS NOAA-20 3 级产品，8 天，NASA LANCE · 2026年9月14日
- 活跃火点与热异常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS），NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- 降水率，日均值：GPM IMERG，NASA GES DISC · 2026年10月12日
04数据
该方法使用的输入。
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 来源登记册.
| 数据 | 角色 | 标签 |
|---|---|---|
| Position and exposure records | Portfolio and exposure inputs | 观测 |
| Market price and yield data | Valuation and simulation | 观测 |
| Default and loss histories | Parameter calibration | 观测 |
| Supervisory scenario variables | Stress inputs | 已发布统计 |
| Collateral and netting agreements | Exposure mitigation | 已报告 |
05监测
Tail fit.
团队遵循该方法时会使用的界面：其指标、状态与决策。名称为示例，数值仅作示意。
Tail fit
Banking · Financial and risk engineering · Run R-0930
Shape parameter uncertainGRA · Banking Nexus
Return level curve
方法卡
- 方法
- 金融与风险工程
- 方法
- peaks over threshold
- Threshold
- 92th percentile
- 标签
- 模型估算
参数
generalised Pareto fit
| Shape ξ | 0.18 | 0.02 | 0.36 | heavy tail if above zero |
| Scale σ | 2.3 | 0.9 | 6.3 | units of the variable |
| Exceedances | 87 | declustered |
06验证
结果如何核查。
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
| 核查 | 如何开展 |
|---|---|
| 独立验证 | Models are reviewed by a function separate from development before use and periodically afterwards |
| 基准比较 | Outputs are compared with challenger models and with peer or supervisory benchmarks |
| Stress beyond history | Model behaviour is examined under scenarios outside the calibration data |
| Model inventory and tiering | Every 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.
07压力测试
资产冲击如何演变为系统性损失。
银行间传染之后系统损失的权益，相对于最初的冲击，随杠杆、互联程度和回收率变化而变化，这是宏观审慎 压力测试. 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.
控制措施
- 外部资产下降
- 2.0%
- 杠杆率（资产与权益之比）
- 10 倍
- 银行间资产占比
- 10%
- 银行间债权的回收
- 40%
- 体系内的银行
- 20
- 核心银行
- 占银行的 20%
读数
- 初始冲击造成的权益损失
- 18.0%
- 传染后的权益损失
- 45.0%
- 传染新增（DebtRank）
- 27.0 个点
- 违约银行
- 0
数字、方法与来源
| 轮次 | 系统权益损失（%） | 违约银行 |
|---|---|---|
| 0 | 18.00 | 0 |
| 1 | 28.80 | 0 |
| 2 | 35.28 | 0 |
| 3 | 39.17 | 0 |
| 4 | 41.50 | 0 |
| 5 | 42.90 | 0 |
| 6 | 43.74 | 0 |
| 7 | 44.24 | 0 |
| 8 | 44.55 | 0 |
| 9 | 44.73 | 0 |
| 10 | 44.84 | 0 |
| 11 | 44.90 | 0 |
| 12 | 44.94 | 0 |
| 13 | 44.96 | 0 |
| 14 | 44.98 | 0 |
| 15 | 44.99 | 0 |
| 16 | 44.99 | 0 |
| 17 | 45.00 | 0 |
| 18 | 45.00 | 0 |
| 19 | 45.00 | 0 |
| 20 | 45.00 | 0 |
| 21 | 45.00 | 0 |
| 22 | 45.00 | 0 |
| 23 | 45.00 | 0 |
| 24 | 45.00 | 0 |
| 25 | 45.00 | 0 |
| 26 | 45.00 | 0 |
| 27 | 45.00 | 0 |
| 28 | 45.00 | 0 |
| 29 | 45.00 | 0 |
| 30 | 45.00 | 0 |
方法
- DebtRank Battiston 等（2012），Scientific Reports 2:541
- 差异化 DebtRank Bardoscia and others (2015), PLOS ONE 10
- 金融网络中的传染 Gai and Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466
- 金融网络中的清算 Eisenberg 和 Noe（2001），Management Science 47
- 不确定性扇形图（参数蒙特卡罗） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 单因素敏感性（龙卷风图） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
数据
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.
贯穿六大支柱，由 Nexus Consortium 牵头
09孪生与级联模拟器
Trace a shock in financial and risk engineering in banks to the balance sheet.
Assembled from the Nexus Standards area profile 中央银行与金融监管机构: the shocks it names, the 系统 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.
灾害
- 热带气旋
- 地震
- 冰塞洪水
- 野火
- Storm surge （在下游引发）
- Intense rainfall （在下游引发）
- 河流洪水（在下游引发）
- Flash flood (set off downstream)
- 危险海浪（在下游引发）
- 大范围停电（在下游引发）
- 大规模流离失所（在下游引发）
- 沿海洪水（在下游引发）
- 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)
系统与耦合
- 中央银行与金融监管机构
- 银行业 耦合
- 保险与再保险 耦合
- 资产所有者与资产管理 耦合
- 金融与经济风险标准 耦合
控制措施
NS-0章程与原则NS-3风险记录 UNI（语法、旧编码对照、分配机构）NS-9情境 UNI（部署、实例、计划实例）NS-10政策和条款（机器可读的义务：定义、约束、评估和执行）NS-11验证与监测（证据、证明、零信任符合性观测）NS-14符合性及与外部标准的对照NRS-H113危害类别：金融体系脆弱性（NHS-1 soc.financial-system）NRS-H59危害类别：经济冲击与治理失灵（NHS-1 soc.economic）NRS-H62危害类别：复合与多危害事件（NHS-1 sys.compound）NRS-C5情景与压力测试NRS-H94危害族：系统性网络事件（NHS-1 cyber.systemic-cyber）NRS-H118危害类别：有组织犯罪与非法经济（NHS-1 soc.crime）
观测
- 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（仅列作参考）
- Bank nonperforming loans to total gross loans (%)
- Bank capital to assets ratio (%)
- 宏观经济仪表板
示例地理范围
- 西欧：152 个六边形网格
- 过去半小时降雨率（IMERG），NASA GIBS
- 今夜夜间灯光与停电（VIIRS 昼夜波段），NASA GIBS
- 穿透云层的地表水，30 m（OPERA DSWx-S1 雷达），NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
10管理责任
由谁维护该方法。
精算与量化风险 stewards financial and risk engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11风险暴露、损失与资本
What financial and risk engineering in banks means for exposure, loss and capital.
风险官、监管者或财政部会要求的风险暴露、损失、情景和资本视图，以及它们据以报告的框架。结构遵循监管和精算实务。数值为说明性：绝非价格、评级或建议。
情景路径
How financial and risk engineering in banks could be stressed under the scenario families central banks and supervisors use.
| 情景系列 | 转型风险 | 物理风险 | 压力测试问什么 |
|---|---|---|---|
| 有序 | 早期、渐进的政策 | 较低 | 账面能否承受持续的重新定价？ |
| 无序 | 迟缓而突然的政策 | 中低 | 在突然重新定价和信用迁移下，什么会出现问题？ |
| 温室世界 | 有限政策 | 高且上升 | 实体损失集中在抵押品和保险的哪些环节？ |
NGFS 气候情景 · 央行与监管机构绿色金融网络IFRS S2 气候相关披露 · ISSBTCFD 建议 · 金融稳定理事会 TCFD有效管理气候相关金融风险的原则 · 巴塞尔银行监管委员会
13问题
问题与解答。
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.
结果如何核查？
Models are back-tested, benchmarked against alternatives and reviewed by independent validation functions. Stress tests probe behaviour beyond historical data.
本页面上的数值是真实的吗？
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.
该方法还应用于何处？
维持社会运转的各个 规范方法页面 列出应用该方法的每个平台。
报告贡献
从本页贡献证据。
报告 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.
全球风险联盟（Global Risks Alliance）Banking Nexus金融与保险准备度情景与压力测试
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法律
法律文件。
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