GRA · Insurance Nexus

Пространственные финансыГде капитал встречается с опасностями, подверженностью и переходом

Актуарная математика в страховании

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.

02Заявка

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 STEM Commons.

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.

03Мониторинг

Tail fit.

Экран, который команда использовала бы для следования этому методу: его показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.

Tail fit

Insurance · Actuarial mathematics in insurance · Run R-7651

Shape parameter uncertainGRA · Insurance Nexus

Return level curve

Карточка метода

Метод
Актуарная математика
Подход
peaks over threshold
Threshold
98th percentile
Метка
СМОДЕЛИРОВАНО

Параметры

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.Примеры названий и иллюстративные значения; макет, а не запись и не действующая система.
04Данные

Что потребляет метод.

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 реестре источников.

ДанныеРольМетка
Loss development trianglesReservingОпубликованная статистика
Policy and exposure dataPricing and experience ratingСООБЩЕНО
Mortality and morbidity tablesLife and health assumptionsОЦЕНЕНО
Модель катастроф event loss tablesCatastrophe load and accumulationСМОДЕЛИРОВАНО
Price and inflation indicesTrend and discountingОпубликованная статистика
05Модель убытков

Превышение убытков, среднегодовой убыток и вероятный максимальный убыток.

Убыток, который портфель в зоне воздействия может ожидать в год, а также на уровнях 1 раз в 100 и 1 раз в 250 лет, которые закладывают в цену страховщики и кредиторы, на основе тех же трёх блоков, что использует любая катастрофическая модель . Учебная модель с указанными иллюстративными значениями, а не прогноз.

Меры контроля

Типичная годовая интенсивность опасности (место)
Индекс интенсивности 1.00
Разброс экстремальных значений (масштаб)
Индекс интенсивности 0.80
Интенсивность, при которой теряется половина стоимости
Индекс интенсивности 4.00
Разброс уязвимости
0.55
Доля стоимости в зоне воздействия опасного явления
40%
Стандарт защиты (период повторяемости)
Лет: 50

Показания

Средние годовые потери
0,51% стоимости
Потери при периоде повторяемости 1 раз в 100 лет
24,5% стоимости
Потери при периоде повторяемости 1 раз в 250 лет
28,4% стоимости
Интенсивность при периоде повторяемости 1 раз в 100 лет
Индекс интенсивности 4.68
Числа, методы и источники
Период повторяемости (лет)Интенсивность (индекс интенсивности)Потери (% стоимости)
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

Методы

  1. Опасность по распределению экстремальных значений Гумбеля Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Логнормальная кривая хрупкости (уязвимости) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Кривая вероятности превышения и средние годовые потери Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Эффект дамбы Di Baldassarre и др. (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

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:

  • Реки Natural Earth
  • Городские границы Natural Earth
  • Города Natural Earth
  • Землетрясения M4.5+, за последнюю неделю (USGS) U.S. Geological Survey · register usgs.earthquake.summary-feeds
  • Интенсивность осадков, последние полчаса (IMERG) NASA GPM IMERG Early · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Прогноз речного стока, 30 дней с диапазоном (GloFAS через Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · register open-meteo.public-pages
  • Застроенные территории и протяжённость поселений, 2010 год (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · register sedac.context-urban-layers
Кривая превышения потерь, среднегодовой ущерб и вероятный максимальный ущерб. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: опасность экстремальных значений по Гамбелю (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); логнормальная функция уязвимости (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); кривая вероятности превышения и среднегодовой ущерб (Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).

По шести опорам, под руководством Nexus Consortium

06Валидация

Как проверяются результаты.

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

ПроверкаКак это делается
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.

07Подверженность, убытки и капитал

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

Представления о подверженности, убытках, сценариях и капитале, которые запросил бы риск-менеджер, надзорный орган или министерство финансов, с указанием систем отчётности, которым они следуют. Структуры соответствуют надзорной и актуарной практике. Значения иллюстративны: это никогда не цены, рейтинги или рекомендации.

Подверженность и убытки по периодам повторяемости

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

1 раз в 10 лет1 раз в 50 лет1 раз в 100 лет1 раз в 250 летбруттоза вычетом перестрахования800
Период повторяемостиГодовая вероятностьВаловой убытокЧистый убытокНетто, капитал = 100
1 раз в 10 лет0.10141010
1 раз в 50 лет0.02332121
1 раз в 100 лет0.01462727
1 раз в 250 лет0.004683939
Средние годовые потери3.12.22.2
Иллюстративный индекс убытков для примерного портфеля (капитал = 100): форма вероятности превышения, которую читают страховщики и надзорные органы. Это не данные о каком-либо учреждении, не цена и не рейтинг.
Климатические сценарии NGFS · Сеть по экологизации финансовой системыIFRS S2 «Раскрытие информации, связанной с климатом» · ISSBРекомендации TCFD · Совет по финансовой стабильности, TCFDПринципы эффективного управления климатическими финансовыми рисками · Базельский комитет по банковскому надзору
09Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

Актуарные и количественные риски stewards actuarial mathematics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Вопросы

Вопросы и ответы.

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.
Как проверяются результаты?
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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 Nexus«Готовность к финансированию и страхованию»Глобальные отраслевые риски и устойчивость

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Insurance Nexus

Обратитесь в Альянс с вопросом о подверженности или капитале.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.

The Global Risks Alliance

Finance · trust · precision

Not for profit

Our articles, maps and twins are free to read and free to republish. Readers and partners keep it that way.

Partner with us

Who funds us

GRA is a not-for-profit institution. To ask who funds a piece of work, use the funding questions form.

Independence

Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.

Licence

Articles: CC BY 4.0. Figures, maps, twins and data: CC BY 4.0. Other uses: ask through the permissions form.