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GRA · Insurance Nexus

Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition

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.

01Registre

Probability and statistics in insurance on the record.

Fiche de la méthodeMéthode STIM
  1. MéthodeProbabilités et statistiques
  2. Appliqué dansInsurance Nexus
  3. Données4 entrées
  4. Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature

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

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.

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.

03Modèle de pertes

Dépassement de pertes, perte annuelle moyenne et perte maximale probable.

La perte qu'un portefeuille situé dans l'emprise peut attendre par an et aux niveaux 1 sur 100 et 1 sur 250 que tarifent les assureurs et les prêteurs, à partir des trois mêmes blocs que tout modèle de catastrophe . Modèle pédagogique à valeurs illustratives indiquées, et non une prédiction.

Commandes

Intensité annuelle typique de l'aléa (lieu)
Indice d'intensité 1,00
Étendue des extrêmes (échelle)
indice d'intensité de 0.80
Intensité à laquelle la moitié de la valeur est perdue
Indice d'intensité 4,00
Dispersion de la vulnérabilité
0.55
Part de la valeur dans l'empreinte de l'aléa
40%
Norme de protection (période de retour)
50 ans

Relevés

Perte annuelle moyenne
0.51 % de la valeur
Perte à 1 sur 100 ans
24.5 % de la valeur
Perte à 1 sur 250 ans
28.4 % de la valeur
Intensité à 1 sur 100 ans
indice d'intensité de 4.68
Chiffres, méthodes et sources
Période de retour (années)Intensité (indice d'intensité)Perte (% de la valeur)
10.090.00
21.270.00
41.910.00
72.470.00
133.000.00
243.510.00
444.020.00
824.5323.55
1545.0326.44
2875.5328.87
5366.0330.88
1,0006.5332.53

Méthodes

  1. Aléa en valeurs extrêmes de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilité lognormale (vulnérabilité) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Courbe de probabilité de dépassement et perte annuelle moyenne Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Effet digue Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Données

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:

  • Cours d'eau Natural Earth
  • Étendues urbaines Natural Earth
  • Villes Natural Earth
  • Séismes M4.5+, semaine écoulée (USGS) U.S. Geological Survey · registre usgs.earthquake.summary-feeds
  • Intensité des précipitations, dernière demi-heure (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registre nasa.gibs.context-live-layers
  • Prévision du débit fluvial, 30 jours avec fourchette (GloFAS via Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registre open-meteo.public-pages
  • Étendue du bâti et des établissements, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registre sedac.context-urban-layers
Dépassement de pertes, perte annuelle moyenne et perte maximale probable. Modèle pédagogique illustratif : il fonctionne sur les valeurs fixées par les commandes, et non sur des données mesurées. Méthodes : aléa de valeurs extrêmes de Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press) ; fragilité lognormale (vulnérabilité) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual) ; courbe de probabilité de dépassement et perte annuelle moyenne (Grossi et Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).

Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium

04Données

Ce que consomme la méthode.

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 le registre des sources.

DonnéesRôleÉtiquette
Claims and exposure recordsModel fittingDÉCLARÉ
Industry benchmarksPriors and comparisonESTIMÉ
Household and enterprise surveysTake-up and gap estimationOBSERVÉ
Supervisory statistical returnsMarket aggregatesStatistiques publiées
05Exposition, perte et capital

What probability and statistics in insurance means for exposure, loss and capital.

Les vues d'exposition, de pertes, de scénarios et de capital que demanderaient un responsable des risques, une autorité de contrôle ou un ministère des finances, avec les cadres dont ils relèvent pour leurs rapports. Les structures suivent la pratique prudentielle et actuarielle. Les valeurs sont illustratives : jamais des prix, des notations ni des conseils.

Exposition et pertes selon les périodes de retour

How losses from probability and statistics in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 sur 101 sur 501 sur 1001 sur 250brutnet de réassurance800
Période de retourProbabilité annuellePerte brutePerte netteNet, capital = 100
1 sur 100.10141010
1 sur 500.02332121
1 sur 1000.01462727
1 sur 2500.004683939
Perte annuelle moyenne3.12.22.2
Indice de pertes illustratif pour un portefeuille d'exemple (capital = 100) : la forme de probabilité de dépassement que lisent les assureurs et les superviseurs. Ni des données sur une institution, ni un prix, ni une notation.
Scénarios climatiques du NGFS · Réseau pour le verdissement du système financierIFRS S2 Informations à fournir en lien avec les changements climatiques · ISSBRecommandations de la TCFD · TCFD du Conseil de stabilité financièrePrincipes pour une gestion efficace des risques financiers liés au climat · Comité de Bâle sur le contrôle bancaire
06Validation

Comment les résultats sont vérifiés.

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

VérifierComment c'est fait
Out-of-sample validationModels are fitted on one period or segment and tested on another; only test performance is reported
Residual diagnosticsResiduals are inspected for structure the model has missed, such as trends or clustering
Sensitivity to assumptionsIndependence, 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.

08Intendance

Qui tient à jour la méthode.

Sciences des systèmes et modélisation stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Questions

Questions et réponses.

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.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
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.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
L'Observatoire page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
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