Skip to content

GRA · Insurance Nexus

Пространственные финансыГде капитал встречается с опасностями, подверженностью и переходом

Теория вероятностей и статистика в страховании

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.

01Реестр

Probability and statistics in insurance on the record.

Запись о методеSTEM-метод
  1. МетодТеория вероятностей и статистика
  2. Применяется вInsurance Nexus
  3. Каноническая страницаSTEM Commons
02Заявка

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 Системы. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on 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.

03Модель 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

04Данные

Что потребляет метод.

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 реестре источников.

ДанныеРольМетка
Claims and exposure recordsModel fittingСООБЩЕНО
Industry benchmarksPriors and comparisonОЦЕНЕНО
Household and enterprise surveysTake-up and gap estimationНАБЛЮДАЕМО
Supervisory statistical returnsMarket aggregatesОпубликованная статистика
05Подверженность, убытки и капитал

What probability and statistics 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 probability and statistics 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
06Валидация

Как проверяются результаты.

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

ПроверкаКак это делается
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.

08Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

«Системная наука и моделирование» stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Вопросы

Вопросы и ответы.

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