Skip to content

GRA · Insurance Nexus

Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione

Matematica attuariale nelle assicurazioni

Actuarial mathematics is the core discipline of insurance: it turns claims experience, exposure and assumptions into premiums, reserves and capital. On this platform it frames how expected loss and its uncertainty are estimated, and where professional judgement and standards set the boundaries.

02Domanda di adesione

What actuarial mathematics does here.

Actuarial mathematics applies probability, statistics and financial theory to measure and price contingent risks, particularly in insurance and pensions. It determines reserves and premiums for uncertain future obligations. In insurance and catastrophe, climate and hazards and health and biosecurity, actuarial methods determine whether risks can be insured and at what cost. They help assess accumulation of correlated losses across portfolios and regions. The canonical description is on i beni comuni STEM.

Loss reserving with development triangles

Paid and incurred claims are arranged by origin and development period, and chain ladder, Bornhuetter-Ferguson and stochastic methods project ultimate losses, with the spread between methods reported as part of the uncertainty.

Experience rating and credibility

A portfolio’s own claims experience is blended with a wider benchmark in proportion to its credibility, so small books are not priced on noise and large books are not priced on someone else’s experience.

Mortality improvement assumptions

Graduated mortality rates are combined with improvement scales fitted to population and insured data, and the resulting annuity values are tested against alternative scales to show their sensitivity.

03Monitoraggio

Tail fit.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Tail fit

Insurance · Actuarial mathematics in insurance · Run R-7651

Shape parameter uncertainGRA · Insurance Nexus

Return level curve

Scheda del metodo

Metodo
Matematica attuariale
Approccio
peaks over threshold
Threshold
98th percentile
Etichetta
MODELLATO

Parametri

generalised Pareto fit

Shape ξ0.07−0.060.41heavy tail if above zero
Scale σ2.60.97.3units of the variable
Exceedances57declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Insurance.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
04Dati

Cosa utilizza il metodo.

Datasets and records used by actuarial mathematics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Loss development trianglesReservingStatistiche pubblicate
Policy and exposure dataPricing and experience ratingRIPORTATO
Mortality and morbidity tablesLife and health assumptionsSTIMATO
Modello catastrofale event loss tablesCatastrophe load and accumulationMODELLATO
Price and inflation indicesTrend and discountingStatistiche pubblicate
05Modello delle perdite

Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile.

La perdita che un portafoglio nell'area può attendersi per anno e ai livelli 1 su 100 e 1 su 250 che assicuratori e finanziatori utilizzano per la tariffazione, a partire dagli stessi tre blocchi che ogni modello di catastrofe utilizza. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione.

Comandi

Intensità annua tipica del pericolo (località)
Indice di intensità 1,00
Dispersione degli estremi (scala)
indice di intensità 0.80
Intensità alla quale si perde metà del valore
Indice di intensità 4,00
Dispersione della vulnerabilità
0.55
Quota del valore nell'impronta del pericolo
40%
Standard di protezione (periodo di ritorno)
50 anni

Letture

Perdita annua media
0.51% del valore
Perdita a 1 su 100 anni
24.5% del valore
Perdita a 1 su 250 anni
28.4% del valore
Intensità a 1 su 100 anni
indice di intensità 4.68
Numeri, metodi e fonti
Tempo di ritorno (anni)Intensità (indice di intensità)Perdita (% del valore)
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

Metodi

  1. Pericolo a valori estremi di Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilità lognormale (vulnerabilità) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva di probabilità di superamento e perdita media annua Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Effetto argine Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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:

  • Fiumi Natural Earth
  • Estensioni urbane Natural Earth
  • Città Natural Earth
  • Terremoti M4.5+, ultima settimana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
  • Intensità della pioggia, ultima mezz'ora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
  • Estensione dell'edificato e degli insediamenti, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai comandi, non con dati misurati. Metodi: Pericolo a valori estremi di Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); Fragilità lognormale (vulnerabilità) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); Curva di probabilità di superamento e perdita media annua (Grossi e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.

VerificaCome si fa
Actual versus expectedEmerging experience is compared with assumed claims each period, and persistent deviations trigger review of the assumption
Reserve back-testingPast reserve estimates are compared with later ultimate losses to measure adequacy and bias
Independent actuarial reviewMethods and assumptions are reviewed by an actuary not involved in the work, against the applicable professional standards
Sensitivity reportingKey assumptions are varied and the effect on premiums, reserves and capital is reported beside the central estimate

Historical experience may not reflect emerging or correlated risks. Long-tail liabilities are sensitive to assumptions about future trends.

07Esposizione, perdita e capitale

What actuarial mathematics in insurance means for exposure, loss and capital.

Le viste su esposizione, perdita, scenari e capitale che un responsabile del rischio, un'autorità di vigilanza o un ministero delle finanze richiederebbe, con i quadri normativi in base ai quali riferisce. Le strutture seguono la prassi di vigilanza e attuariale. I valori sono illustrativi: mai prezzi, rating o consulenza.

Esposizione e perdita per periodo di ritorno

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

1 su 101 su 501 su 1001 su 250lordoal netto della riassicurazione800
Periodo di ritornoProbabilità annuaPerdita lordaPerdita nettaNetto, capitale = 100
1 su 100.10141010
1 su 500.02332121
1 su 1000.01462727
1 su 2500.004683939
Perdita annua media3.12.22.2
Indice di perdita illustrativo per un portafoglio di esempio (capitale = 100): la forma di probabilità di superamento che assicuratori e autorità di vigilanza leggono. Non sono dati su alcuna istituzione, né un prezzo o un rating.
Scenari climatici NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBRaccomandazioni TCFD · Financial Stability Board TCFDPrincipi per la gestione efficace dei rischi finanziari legati al clima · Comitato di Basilea per la vigilanza bancaria
09Custodia

Chi mantiene il metodo.

Rischio attuariale e quantitativo stewards actuarial mathematics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Domande

Domande e risposte.

What are the limits of actuarial mathematics in this field?
Historical experience may not reflect emerging or correlated risks. Long-tail liabilities are sensitive to assumptions about future trends.
Come vengono verificati i risultati?
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
I valori di questa pagina sono reali?
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.
Dove altro viene applicato questo metodo?
L'Observatory pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
RapportiContribuisci

Contribuisci con evidenze da questa pagina.

Rapporti 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.

Global Risks AllianceInsurance NexusPreparazione di finanza e assicurazioniRischio e resilienza settoriali globali
Insurance Nexus

Portate all'Alliance una questione di esposizione o di capitale.

Informazioni e richieste sono aperte oggi. Una richiesta riceve un riferimento e indica il passo successivo; candidature, pagamenti, assegnazioni di calcolo e registrazioni si aprono solo quando esistono il team, le condizioni e la capacità di revisione.