Finanças espaciaisOnde o capital encontra ameaça, exposição e transição
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.
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 interconnectedsistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is onos bens comuns CTEM.
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.
03Modelo de perdas
Excedência de perdas, perda média anual e perda máxima provável.
A perda que uma carteira na área abrangida pode esperar por ano e nos níveis de 1 em 100 e 1 em 250 que seguradoras e credores avaliam, a partir dos mesmos três blocos que qualquer modelo de catástrofes utiliza. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão.
Controles
Intensidade anual típica da ameaça (local)
1,00 índice de intensidade
Dispersão dos extremos (escala)
índice de intensidade de 0.80
Intensidade a que se perde metade do valor
4,00 índice de intensidade
Dispersão da vulnerabilidade
0.55
Parte do valor na pegada da ameaça
40%
Norma de proteção (período de retorno)
50 anos
Leituras
Perda anual média
0.51% do valor
Perda a 1 em 100 anos
24.5% do valor
Perda de 1 em 250 anos
28.4% do valor
Intensidade a 1 em 100 anos
índice de intensidade de 4.68
Números, métodos e fontes
Período de retorno (anos)
Intensidade (índice de intensidade)
Perda (% do 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
Ameaça de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
Curva de probabilidade de excedência e perda anual média Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
Efeito dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dados
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:
Intensidade da chuva, última meia hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registo nasa.gibs.context-live-layers
Previsão do caudal fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS através do Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registo open-meteo.public-pages
Extensão edificada e dos aglomerados, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registo sedac.context-urban-layers
Excedência de perdas, perda anual média e perda máxima provável. Modelo didático ilustrativo: funciona com os valores definidos pelos controles, e não com dados medidos. Métodos: ameaça de valores extremos de Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); fragilidade lognormal (vulnerabilidade) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); curva de probabilidade de excedência e perda anual média (Grossi e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
Nos seis pilares, sob a liderança do Nexus Consortium
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 inregistro de fontes.
Dados
Função
Rótulo
Claims and exposure records
Model fitting
REPORTADO
Industry benchmarks
Priors and comparison
ESTIMADO
Household and enterprise surveys
Take-up and gap estimation
OBSERVADO
Supervisory statistical returns
Market aggregates
Estatísticas publicadas
05Exposição, perda e capital
What probability and statistics in insurance means for exposure, loss and capital.
As vistas de exposição, perda, cenários e capital que um responsável pelo risco, um supervisor ou um ministério das finanças pediria, com os quadros de referência perante os quais reportam. As estruturas seguem a prática de supervisão e atuarial. Os valores são ilustrativos: nunca preços, notações ou aconselhamento.
Exposição e perda por período de retorno
How losses from probability and statistics in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
Período de retorno
Probabilidade anual
Perda bruta
Perda líquida
Líquido, capital = 100
1 em 10
0.10
14
10
10
1 em 50
0.02
33
21
21
1 em 100
0.01
46
27
27
1 em 250
0.004
68
39
39
Perda anual média
3.1
2.2
2.2
Índice de perdas ilustrativo para uma carteira de exemplo (capital = 100): a forma de probabilidade de excedência que seguradoras e supervisores leem. Não são dados sobre nenhuma instituição, nem um preço ou uma classificação.
Cenários climáticos do NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Divulgações Relacionadas ao Clima · ISSBRecomendações da TCFD · Financial Stability Board TCFDPrincípios para a gestão eficaz dos riscos financeiros relacionados ao clima · Comitê de Basileia de Supervisão Bancária
06Validação
Como os resultados são verificados.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Verificar
Como é feito
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.
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.
Como os resultados são verificados?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Os valores desta página são reais?
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.
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