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GRA · Insurance Nexus

공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳

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.

문의하기 Back to STEM foundation of Insurance Nexus
01등록

Probability and statistics in insurance on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법확률과 통계
  3. 적용 분야Insurance Nexus
  4. 데이터입력 4개
  6. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

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 시스템. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM 공유 자원.

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.

03손실 모델

손실 초과, 연평균 손실과 예상 최대 손실.

모든 재해 모델 이 사용하는 동일한 세 가지 구성 요소로부터, 해당 영향권 내 포트폴리오가 연간으로, 그리고 보험사와 대출기관이 가격에 반영하는 1/100 및 1/250 수준에서 예상할 수 있는 손실을 산출합니다. 명시된 설명용 값을 사용한 교육용 모델이며 예측이 아닙니다.

통제 수단

전형적인 연간 재해 강도(위치)
1.00 강도 지수
극값의 퍼짐(척도)
강도 지수 0.80
가치의 절반이 손실되는 강도
4.00 강도 지수
취약성의 분산
0.55
재해 영향 범위 내 가치 비중
40%
방호 기준(재현 기간)
50년

판독값

연평균 손실
가치의 0.51%
100년에 1번 발생하는 손실
가치의 24.5%
250년에 1번 발생하는 손실
가치의 28.4%
100년에 1번 발생하는 강도
강도 지수 4.68
수치, 방법과 출처
재현 기간(년)강도(강도 지수)손실(가치 대비 %)
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

방법

  1. Gumbel 극값 재해 Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. 로그정규 취약도(취약성) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. 초과 확률 곡선과 연평균 손실 Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. 제방 효과 Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. 불확실성 팬 차트(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

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:

  • 하천 Natural Earth
  • 도시 범위 Natural Earth
  • 도시 Natural Earth
  • 지난 1주일 M4.5+ 지진(USGS) 미국 지질조사국 · 등록 usgs.earthquake.summary-feeds
  • 강우 강도, 최근 30분(IMERG) NASA GPM IMERG Early · 등록 nasa.gibs.context-live-layers
  • 하천 유량 예보, 30일 및 범위(Open-Meteo 경유 GloFAS) Open-Meteo.com(CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · 등록 open-meteo.public-pages
  • 시가지 및 정주지 범위, 2010년(HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · 등록 sedac.context-urban-layers
손실 초과확률, 연평균 손실 및 추정 최대 손실. 예시용 교육 모델로, 실측 데이터가 아니라 컨트롤에서 설정한 값으로 작동합니다. 방법: Gumbel 극값 재해(Gumbel(1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press), 로그정규 취약성(FEMA(2003), HAZUS-MH Technical Manual), 초과확률 곡선과 연평균 손실(Grossi와 Kunreuther(2005), Catastrophe Modeling, Springer).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

04데이터

방법이 사용하는 입력.

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 출처 등록부.

데이터역할라벨
Claims and exposure recordsModel fitting보고됨
Industry benchmarksPriors and comparison추정
Household and enterprise surveysTake-up and gap estimation관측
Supervisory statistical returnsMarket aggregates공표 통계
05노출, 손실 및 자본

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

리스크 책임자, 감독 당국이나 재무부가 요구할 익스포저, 손실, 시나리오와 자본 보기와 이들이 보고의 기준으로 삼는 체계. 구조는 감독과 보험계리 실무를 따릅니다. 값은 예시이며 가격, 등급이나 조언이 결코 아닙니다.

재현 기간별 익스포저와 손실

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

1/10 빈도1/50 빈도1/100 빈도1/250 빈도총액재보험 공제 후800
재현 기간연간 확률총손실순손실순액, 자본 = 100
1/10 빈도0.10141010
1/50 빈도0.02332121
1/100 빈도0.01462727
1/250 빈도0.004683939
연평균 손실3.12.22.2
예시 포트폴리오의 예시 손실 지수(자본 = 100): 보험사와 감독 당국이 읽는 초과 확률 형식입니다. 어떤 기관의 데이터도, 가격이나 등급도 아닙니다.
NGFS 기후 시나리오 · 녹색금융협의체IFRS S2 기후 관련 공시 · ISSBTCFD 권고안 · 금융안정위원회 TCFD기후 관련 금융 리스크의 효과적 관리 원칙 · 바젤은행감독위원회
06검증

결과가 점검되는 방식.

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

점검수행 방식
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.

07연결

이 방법에 의존하는 주제.

08스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

시스템 과학과 모델링 stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Probability and statistics

09연결됨

이 페이지가 컨소시엄 전체에서 어디로 이어지는지.

10질문

질문과 답변.

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.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
이 페이지의 값은 실제입니까?
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.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기

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