GRA · Insurance Nexus
Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Kranken- und Lebensversicherung
Health and life insurance carry the risks of illness, disability, death and living longer than savings last. They sit beside social insurance and public health Systeme, and the boundary between private and public cover differs in every country. This page sets out how mortality, morbidity, longevity and pandemic risk develop, how they are measured, and which institutions decide what is covered, reserved and protected.
Health and life insurance on the record.
Health and life insurance: how the risk develops.
Social, health and longevity risk. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Longevity trend risk
Improvements in mortality accumulate over decades. A small misjudgement of the trend compounds across annuity and pension liabilities, and the error is recognised only slowly as experience emerges.
Morbidity and medical cost
Claims for illness and disability depend on incidence, recovery, treatment practice and the price of care. New therapies, ageing and changing diagnosis shift costs faster than tariffs and reserves adjust.
Pandemic shock
A pandemic raises mortality and morbidity at once, disrupts care, and hits asset values and operations at the same time, so life, health, business interruption and investment risks become correlated.
Selection and the public boundary
Voluntary cover attracts those who expect to claim; underwriting, waiting periods and pooling rules respond. Where public schemes withdraw or exclude, private cover meets demand it was not priced for.
Environmental exposure in the Gulf of Mexico coast.
Population density, daytime surface heat and haze over the Gulf of Mexico coast, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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Ebenen 3
Umweltexposition für diese Seite
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Anbieter
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Jahrgang
- null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
- Abwicklung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Zensusbasierte Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, als Kontext zur Exposition dargestellt; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- 8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-09-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Oberflächentemperatur des Bodens über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenabruf; Wolken hinterlassen Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 2 km
- Unsicherheit
- Satellitenmaß für Dunst, Rauch und Staub in der gesamten Luftsäule am angezeigten Tag; ein Indikator der Exposition, kein bodennahes PM2.5, kein Luftqualitätsindex und keine Gesundheitswarnung.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Anbieter
- NASA LAADS DAAC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-12
- Abwicklung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Nächtliche Satellitenstrahldichte für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-14
- Abwicklung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie es der Anbieter veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Rückgewinnungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- OMI Aura (NASA GES DISC)
- Anbieter
- NASA GES DISC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenabruf; Wolken hinterlassen Lücken
- Neuester Stand bei der Erstellung
- 2026-10-10
- Abwicklung
- Raster von etwa 2 km
- Unsicherheit
- Satellitensäule von Stickstoffdioxid in der unteren Atmosphäre am angezeigten Tag, überwiegend aus Verbrennung; keine bodennahe Konzentration und keine Gesundheitswarnung.
- Erreicht über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zuletzt verfügbar
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth
Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Environmental exposure, framed on the Gulf of Mexico coast.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASEQuellen und Lizenzen
- 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). Offene Daten der NASA
- 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). Offene Daten der NASA
- 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). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- MODIS- und VIIRS-Atmosphärenprodukte, NASA LANCE und LAADS DAAC; Bilddaten über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- OMI-Stickstoffdioxid (Aura) und OMPS-Aerosolindex (Suomi NPP), NASA; verbreitet durch das NASA GES DISC; Bilddaten über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: 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. Offene Daten der NASA
- Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
- © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
- Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
- Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
- Kontext: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, und NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp und 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).
- Luftqualitätsvorhersage, 5 Tage, PM2.5 (CAMS über Open-Meteo): enthält veränderte Informationen des Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
- Vergangenes Jahr, Tagestemperatur (ERA5 über Open-Meteo): enthält veränderte Informationen des Copernicus Climate Change Service 2026.
- Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optionale Ebenen (14 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen beim Einschalten den Quellenvermerk ihres Anbieters auf der Karte und hier; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
- Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
- Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sep. 2026
- Aerosol-Optische-Dicke, täglich: VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
- Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
- Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
- Stickstoffdioxid, Säule der unteren Atmosphäre: OMI Aura, NASA GES DISC · 10. Okt. 2026
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Age-specific mortality rate | deaths per thousand lives exposed | jährlich | Civil registration and insured experience | BEOBACHTET |
| Actual-to-expected mortality ratio | ratio | jährlich | Insurer experience studies | GESCHÄTZT |
| Period life expectancy at stated age | Jahre | jährlich | National life tables | Veröffentlichte Statistiken |
| Excess mortality | deaths above expected baseline, P-score in percent | weekly to annual | Civil registration against a baseline | GESCHÄTZT |
| Disability incidence and recovery rates | claims per thousand lives per year | jährlich | Insurer experience studies | GESCHÄTZT |
| Out-of-pocket health expenditure | percent of current health expenditure | jährlich | National health accounts | Veröffentlichte Statistiken |
| Medical cost trend | annual change in claim cost per member, percent | jährlich | Health insurer claims data | BERICHTET |
| Policy lapse rate | percent of policies per year | jährlich | Insurer persistency studies | BERICHTET |
Konsole für Zeichnung und Schäden.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Konsole für Zeichnung und Schäden
Health and life insurance · Insurer Alpha · Quarter 2
- Schaden-Kosten-Quote, % der NEP1022Beobachtung
- Solvenzquote, % der SCR152Normal
- Prämienangemessenheit1.04IndexBeobachtung
- Schadenzahlungen innerhalb von 30 Tagen, %92Normal
Geschäftsbereiche
| Sach, gewerblich | 202 | 65 | ▲ 3 | Darüber |
| Sach, Haushalte | 218 | 66 | ▲ 1 | Innerhalb |
| Kfz | 161 | 62 | ▲ 5 | Innerhalb |
| Gesundheit | 59 | 76 | ▲ 7 | Beobachtung |
Schadenquote
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| Human Mortality Database | Detailed national mortality and population data for life tables | Free with registration, Creative Commons attribution |
| UN World Population Prospects | Population estimates and projections, mortality and fertility by country | Creative Commons attribution, IGO |
| WHO Global Health Expenditure Database | Health spending by source, including out-of-pocket and voluntary insurance | Creative Commons non-commercial, IGO |
| WHO Global Health Observatory | Mortality, morbidity and health system indicators by country | Kostenlos, WHO-Bedingungen |
| Society of Actuaries experience studies and mortality tables | Insured mortality, morbidity and lapse experience, and improvement scales | Public reports, SOA terms |
| OECD Health Statistics | Health status, care resources and financing across member countries | Kostenlos, OECD-Bedingungen |
| National statistics offices | Death registrations, causes of death and national life tables | Public, terms per office |
Verlustüberschreitung, durchschnittlicher Jahresverlust und wahrscheinlicher Höchstverlust.
Der Verlust, den ein Portfolio im Einzugsgebiet pro Jahr und auf den Niveaus 1 zu 100 und 1 zu 250 erwarten kann, die Versicherer und Kreditgeber bepreisen, aus denselben drei Bausteinen, die jedes Katastrophenmodell uses. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Gulf of Mexico coast; the model itself is not tied to a place.
Steuerung
- Typische jährliche Gefahrenintensität (Ort)
- Intensitätsindex 1,00
- Streuung der Extreme (Skala)
- 0.80 Intensitätsindex
- Intensität, bei der die Hälfte des Werts verloren geht
- Intensitätsindex 4,00
- Streuung der Verwundbarkeit
- 0.55
- Wertanteil im Gefahren-Fußabdruck
- 40%
- Schutzstandard (Wiederkehrperiode)
- 50 Jahre
Messwerte
- Durchschnittlicher Jahresschaden
- 0.51% des Werts
- Verlust bei 1 in 100 Jahren
- 24.5% des Werts
- Schaden bei 1 in 250 Jahren
- 28.4% des Werts
- Intensität bei 1 in 100 Jahren
- 4.68 Intensitätsindex
Zahlen, Methoden und Quellen
| Wiederkehrperiode (Jahre) | Intensität (Intensitätsindex) | Schaden (% des Werts) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
Methoden
- Gumbel-Extremwertgefahr Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresschaden Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Deicheffekt Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- Flüsse Natural Earth
- Siedlungsflächen Natural Earth
- Städte Natural Earth
- Erdbeben M4.5+, vergangene Woche (USGS) U.S. Geological Survey · Register usgs.earthquake.summary-feeds
- Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG) NASA GPM IMERG Early · Register nasa.gibs.context-live-layers
- Abflussvorhersage, 30 Tage mit Bandbreite (GloFAS über Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · Register open-meteo.public-pages
- Bebaute Fläche und Siedlungsausdehnung, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · Register sedac.context-urban-layers
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
- Experimente Labore
- Erstellt in Insurance Nexus in Foundry
- Getestet am Insurance Nexus in Universe
- Kodifiziert in Finanzen, Versicherung und Wirtschaft in Standards
- Veröffentlicht in Insurance Nexus in den Berichten
- Gelehrt in Fakultät für Finanzen und Wirtschaft in der Akademie
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
Insurance Nexus prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Life insurers and pension fund trustees | What mortality improvement and longevity assumptions to adopt, and whether to transfer longevity risk | Experience studies, national trends and the spread between improvement scales |
| Health ministries and social insurance agencies | What the public scheme covers and how private cover may complement it | Out-of-pocket spending, coverage gaps and the distributional effect of each design |
| Versicherungsaufsichtsbehörden | Whether biometric assumptions and pandemic scenarios are adequately reflected in reserves and capital | Assumption benchmarks, stress scenarios and experience against expectation |
| Health insurers | How to set tariffs and benefit design under medical cost trend and community rating rules | Claims cost trends and pooling rules, labelled by source |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Guide to mortality, morbidity and longevity risk and the boundary with social insurance
- Brief on pandemic correlation across life, health and non-life lines
- Method note on reading excess mortality and experience studies
- Evidence-to-diligence checklist for mortality improvement assumptions
Trace a shock in health and life insurance to the balance sheet.
Assembled from the Nexus Standards area profile Versicherung und Rückversicherung: the shocks it names, the Systeme 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.
Gefahren
- Tropischer Wirbelsturm
- Erdbeben
- Eisstau-Hochwasser
- Waldbrand
- Storm surge (nachgelagert ausgelöst)
- Intense rainfall (nachgelagert ausgelöst)
- Flusshochwasser (nachgelagert ausgelöst)
- Flash flood (set off downstream)
- Gefährliche Brandung (stromabwärts ausgelöst)
- Großflächiger Stromausfall (stromabwärts ausgelöst)
- Massenvertreibung (stromabwärts ausgelöst)
- Küstenhochwasser (stromabwärts ausgelöst)
- 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)
Systeme und Kopplungen
Steuerung
NS-0Verfassung und GrundsätzeNS-3UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)NS-9Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)NS-10Richtlinien und Klauseln (maschinenlesbare Pflichten: Definition, Bindung, Bewertung und Durchsetzung)NS-11Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)NS-14Konformität und Abgleich mit externen StandardsNRS-F3Versicherung, Katastrophenrisiko und AbsicherungslückenNRS-H113Gefahrenfamilie: Fragilität des Finanzsystems (NHS-1 soc.financial-system)NRS-U17Universum platform profile: Insurance NexusNRS-H71Gefahrenfamilie: kosmische und erdgeschichtliche Katastrophen (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H65Gefahrenfamilie: Überschreitung planetarer Grenzen (NHS-1 planet.boundary)NRS-F8Parametrischer und indexbasierter Risikotransfer
Beobachtung
- OECD Data Explorer (incl. Creditor Reporting System, insurance and pension statistics) (listed for reference)
- Insurance statistics (listed for reference)
- USGS earthquake GeoJSON summary feeds (listed for reference)
- Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product (GDP)
- Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product
- (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults
Beispielgeografie
- Westeuropa: 152 Sechseckzellen
- Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
- Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
What professionals ask.
- How do changes in life expectancy affect life insurers and annuity providers?
- How do pandemics affect mortality, morbidity and claims?
- How do medical advances and rising health costs change health insurance?
- How do private health and life cover interact with public soziale Sicherung?
- How should insurers use health data while protecting privacy and fairness?
Where exposure in health and life insurance travels.
The sectors that carry exposure in health and life insurance and how a loss in one passes to the others, across portfolios and public finances.
Signatur
Gesundheit und ihre Partner
Gesundheit liefert Betriebspersonal für Infrastruktur (0,3), landwirtschaftliche Arbeitskräfte für Ernährung (0,3) und Versorgerpersonal für Wasser (0,2).
W · E · I · F · H · B
- Sektoren
- 4 von 6
- Beziehungen
- 6 von 15
- Kopplung
- 0.42 Anteil am Gesamten
Stärkste wirkende Beziehungen
- Wasser → Nahrung · Bewässerung0.8
- Nahrung → Gesundheit · Ernährung0.7
- Infrastruktur → Wasser · Leitungen, Talsperren und Aufbereitungsanlagen0.6
- Wasser → Gesundheit · Trinkwasser und Sanitärversorgung0.7
Treiber und Dynamiken.
Life insurers and pension providers face longevity risk: if people live longer than assumed, annuity payments last longer than priced. Mortality improvements over many decades have made this a central concern. Pandemics produce the opposite shock, raising mortality and morbidity sharply over short periods. Health insurers face rising costs from medical technology, chronic disease and ageing populations.
The boundary between private insurance and public provision varies widely between countries. Where public Systeme are strong, private cover supplements them; where they are weak, private cover may be the main protection for those who can afford it. Gaps in health and life cover leave households exposed to catastrophic expenses. Public health science is studied at Health Nexus at The Global Centre for Risk and Innovation (GCRI).
What health and life insurance means for exposure, loss and capital.
Die Ansichten zu Exposition, Verlust, Szenario und Kapital, die eine Risikoverantwortliche, ein Aufseher oder ein Finanzministerium verlangen würde, samt den Rahmenwerken, gegen die berichtet wird. Die Strukturen folgen der aufsichtsrechtlichen und versicherungsmathematischen Praxis. Die Werte sind illustrativ: niemals Preise, Ratings oder Beratung.
Exposition und Verlust nach Wiederkehrperiode
How losses from health and life insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Wiederkehrperiode | Jährliche Wahrscheinlichkeit | Bruttoverlust | Nettoverlust | Netto, Kapital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 von 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 zu 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 zu 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 zu 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Durchschnittlicher Jahresschaden | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
How it is studied.
- 01
Mortality and morbidity analysis
Experience studies and projection models from Versicherungsmathematik.
- 02
Longevity modelling
Stochastic models of mortality improvement, with uncertainty through probability and statistics.
- 03
Pandemic scenarios
Scenario analysis of mortality, morbidity and asset effects together.
- 04
Grenzen
Future mortality trends are uncertain, pandemic effects vary by population, and health data raises privacy and fairness questions.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01VersicherungsmathematikLoss reserving with development triangles · Experience rating and credibilityHier angewandt
- 02Wahrscheinlichkeit und StatistikFrequency and severity modelling · Bayesian updating of assumptionsHier angewandt
- 03Extremwerttheorie und Tail-RisikoLarge-loss pricing for excess layers · Tail measures for solvency capitalHier angewandt
- 04Künstliche Intelligenz und maschinelles LernenExposure enrichment from imagery · Fraud and claims triage · Fairness testing of pricing modelsHier angewandt
Fragen und Antworten.
What is longevity risk?
Why does insured mortality differ from population mortality?
Is a pandemic insurable?
How did recent pandemic experience affect insurers?
Does GRA advise on health or life policies?
Does GRA give advice on this topic?
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