Frequency and severity modelling
Generalised linear models relate claim frequency and severity to risk factors, with offsets for exposure, so the contribution of each factor and its uncertainty can be read and reviewed.
GRA · Insurance Nexus
Spatial financeDonde el capital se encuentra con la amenaza, la exposición y la transición
Probability and statistics in insurance
Probability and statistics provide the language of insurance: frequency and severity, dependence, credibility and uncertainty. They make assumptions explicit, test them against experience, and show how much confidence any estimate of loss deserves, from a single portfolio’s claim frequency to a national estimate of how many households are uninsured.
01Registro
Probability and statistics in insurance on the record.
Registro del métodoMétodo CTIM
- MétodoProbabilidad y estadística
- Se aplica enInsurance Nexus
- Datos4 datos de entrada
- Comprobaciones3 pasos de validación
- Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud
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 insurance and catastrophe, climate and hazards and health and biosecurity, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected sistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on el bien común CTIM.
Bayesian updating of assumptions
Prior assumptions from industry or benchmark data are updated with an insurer’s own experience, giving posterior estimates that state how far the data have moved the assumption.
Survey design for protection gaps
Household surveys on insurance take-up are designed and weighted so that estimates of uninsured shares represent the population, and their sampling error is reported with them.
03Modelo de pérdidas
Excedencia de pérdidas, pérdida media anual y pérdida máxima probable.
La pérdida que puede esperar por año una cartera de la huella, y en los niveles de 1 en 100 y 1 en 250 que fijan los precios de aseguradoras y prestamistas, a partir de los mismos tres bloques que usa todo modelo de catástrofes . Modelo didáctico con valores ilustrativos explícitos, no una predicción.
Controles
- Intensidad anual típica de la amenaza (lugar)
- 1,00 índice de intensidad
- Dispersión de los extremos (escala)
- índice de intensidad de 0.80
- Intensidad a la que se pierde la mitad del valor
- 4,00 índice de intensidad
- Dispersión de la vulnerabilidad
- 0.55
- Proporción del valor en la huella de la amenaza
- 40%
- Norma de protección (período de retorno)
- 50 años
Lecturas
- Pérdida anual media
- 0.51 % del valor
- Pérdida a 1 en 100 años
- 24.5 % del valor
- Pérdida de 1 en 250 años
- 28.4 % del valor
- Intensidad a 1 en 100 años
- índice de intensidad de 4.68
Cifras, métodos y fuentes
| Período de retorno (años) | Intensidad (índice de intensidad) | Pérdida (% del valor) |
|---|---|---|
| 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 |
Métodos
- Amenaza de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Fragilidad lognormal (vulnerabilidad) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Efecto dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
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:
- Ríos Natural Earth
- Extensiones urbanas Natural Earth
- Ciudades Natural Earth
- Terremotos M4.5+, última semana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
- Intensidad de lluvia, última media hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
- Pronóstico del caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS mediante Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
- Extensión edificada y de asentamientos, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
- Experimentos Laboratorios
- Integrado en Insurance Nexus en Foundry
- Probado en Insurance Nexus en Universe
- Codificado en Finanzas, seguros y economía en Standards
- Publicado en Insurance Nexus en Reports
- Se imparte en Facultad de Finanzas y Economía en Academy
04Datos
Lo que consume el método.
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 el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Claims and exposure records | Model fitting | NOTIFICADO |
| Industry benchmarks | Priors and comparison | ESTIMADO |
| Household and enterprise surveys | Take-up and gap estimation | OBSERVADO |
| Supervisory statistical returns | Market aggregates | Estadísticas publicadas |
05Exposición, pérdida y capital
What probability and statistics in insurance means for exposure, loss and capital.
Las vistas de exposición, pérdida, escenarios y capital que pediría un responsable de riesgos, un supervisor o un ministerio de finanzas, con los marcos con arreglo a los cuales informan. Las estructuras siguen la práctica supervisora y actuarial. Los valores son ilustrativos: nunca precios, calificaciones ni asesoramiento.
Exposición y pérdida por periodo de retorno
How losses from probability and statistics in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Periodo de retorno | Probabilidad anual | Pérdida bruta | Pérdida neta | Neto, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 en 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 en 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 en 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 en 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Pérdida anual media | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Escenarios climáticos del NGFS · Red para la Ecologización del Sistema FinancieroNIIF S2 Información a revelar relacionada con el clima · ISSBRecomendaciones del TCFD · TCFD del Consejo de Estabilidad FinancieraPrincipios para la gestión eficaz de los riesgos financieros relacionados con el clima · Comité de Supervisión Bancaria de Basilea
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Out-of-sample validation | Models are fitted on one period or segment and tested on another; only test performance is reported |
| Residual diagnostics | Residuals are inspected for structure the model has missed, such as trends or clustering |
| Sensitivity to assumptions | Independence, distribution and sampling assumptions are varied and the effect on the result is stated |
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
07Conexiones
Temas que se basan en este método.
08Custodia responsable
Quién mantiene el método.
Ciencia y modelización de sistemas stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Conectado
Adónde lleva esta página en todo el Consorcio.
10Preguntas
Preguntas y respuestas.
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.
¿Cómo se verifican los resultados?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
¿Son reales los valores de esta página?
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.
¿Dónde más se aplica este método?
El Observatory del página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
InformesContribuir
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