Mekânsal finansSermayenin tehlike, maruziyet ve geçişle buluştuğu yer
Sigortacılıkta aktüerya matematiği
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.
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 onSTEM 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.
03İzleme
Tail fit.
Bir ekibin bu yöntemi izlemek için kullanacağı ekran: ölçütleri, durumları ve kararları. Adlar örnektir ve değerler açıklayıcıdır.
Tail fit
Insurance · Actuarial mathematics in insurance · Run R-7651
Shape parameter uncertainGRA · Insurance Nexus
Return level curve
Yöntem kartı
Yöntem
Aktüerya matematiği
Yaklaşım
peaks over threshold
Threshold
98th percentile
Etiket
MODELLENMİŞ
Parametreler
generalised Pareto fit
Shape ξ
0.07
−0.06
0.41
heavy tail if above zero
Scale σ
2.6
0.9
7.3
units of the variable
Exceedances
57
declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Insurance.Örnek adlar ve örnekleyici değerler; bir tasarımdır, kayıt veya canlı bir sistem değildir.
04Veri
Yöntemin tükettikleri.
Datasets and records used by actuarial mathematics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inkaynak sicilinde.
Kayıp aşılma, ortalama yıllık kayıp ve olası azami kayıp.
Etki alanındaki bir portföyün yıllık olarak ve sigortacılar ile kredi verenlerin fiyatladığı 100 yılda 1 ve 250 yılda 1 düzeylerinde bekleyebileceği kayıp; her katastrofi modelinin kullandığı aynı üç bloktan hesaplanır. Belirtilmiş açıklayıcı değerlerle bir öğretim modelidir, tahmin değildir.
Kontroller
Tipik yıllık tehlike şiddeti (konum)
1.00 şiddet endeksi
Uç değerlerin yayılımı (ölçek)
0.80 şiddet endeksi
Değerin yarısının kaybedildiği şiddet
4.00 şiddet endeksi
Kırılganlığın dağılımı
0.55
Tehlike ayak izindeki değer payı
40%
Koruma standardı (dönüş süresi)
50 yıl
Okumalar
Ortalama yıllık kayıp
Değerin %0,51'i
100 yılda 1 kayıp
Değerin %24,5'i
250 yılda 1 kayıp
Değerin %28,4'ü
100 yılda 1 şiddet
4.68 şiddet endeksi
Sayılar, yöntemler ve kaynaklar
Dönüş süresi (yıl)
Şiddet (şiddet endeksi)
Kayıp (değerin %'si)
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
Yöntemler
Gumbel uç değer tehlikesi Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
Aşılma olasılığı eğrisi ve ortalama yıllık kayıp Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
Set etkisi Di Baldassarre ve diğerleri (2013), Socio-hydrology, HESS 17
Belirsizlik yelpazesi (parametrik Monte Carlo) Spiegelhalter, Pearson ve Short (2011), Gelecek hakkında belirsizliğin görselleştirilmesi, Science 333
Tek seferde bir faktör duyarlılık analizi (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Veri
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:
Nehirler Natural Earth
Kentsel yayılım alanları Natural Earth
Şehirler Natural Earth
M4.5+ depremler, geçen hafta (USGS) U.S. Geological Survey · register usgs.earthquake.summary-feeds
Yağış hızı, son yarım saat (IMERG) NASA GPM IMERG Early · register nasa.gibs.context-live-layers
Nehir debisi tahmini, aralıklı 30 gün (GloFAS, Open-Meteo üzerinden) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · register open-meteo.public-pages
Yapılaşmış ve yerleşim alanı kapsamı, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · register sedac.context-urban-layers
Kayıp aşım eğrisi, ortalama yıllık kayıp ve olası azami kayıp. Açıklayıcı öğretim modeli: ölçülen verilerle değil, kontrollerle belirlenen değerlerle çalışır. Yöntemler: Gumbel aşırı değer tehlikesi (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); lognormal kırılganlık (hasar görebilirlik) fonksiyonu (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); aşılma olasılığı eğrisi ve ortalama yıllık kayıp (Grossi ve Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
Kontrol edin
Nasıl yapıldığı
Actual versus expected
Emerging experience is compared with assumed claims each period, and persistent deviations trigger review of the assumption
Reserve back-testing
Past reserve estimates are compared with later ultimate losses to measure adequacy and bias
Independent actuarial review
Methods and assumptions are reviewed by an actuary not involved in the work, against the applicable professional standards
Sensitivity reporting
Key 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.
07Maruziyet, kayıp ve sermaye
What actuarial mathematics in insurance means for exposure, loss and capital.
Bir risk yöneticisinin, denetim kurumunun veya maliye bakanlığının talep edeceği maruziyet, kayıp, senaryo ve sermaye görünümleri ile raporlama yaptıkları çerçeveler. Yapılar denetim ve aktüerya uygulamalarını izler. Değerler açıklayıcıdır: asla fiyat, derecelendirme veya tavsiye değildir.
Yineleme dönemlerinde maruziyet ve kayıp
How losses from actuarial mathematics in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
Yineleme dönemi
Yıllık olasılık
Brüt kayıp
Net kayıp
Net, sermaye = 100
10 yılda 1
0.10
14
10
10
50 yılda 1
0.02
33
21
21
100 yılda 1
0.01
46
27
27
250 yılda 1
0.004
68
39
39
Ortalama yıllık kayıp
3.1
2.2
2.2
Örnek bir portföy için örnekleyici kayıp endeksi (sermaye = 100): sigortacıların ve denetim otoritelerinin okuduğu aşılma olasılığı biçimi. Herhangi bir kuruma ait veri, fiyat veya derecelendirme değildir.
NGFS iklim senaryoları · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 İklimle İlgili Açıklamalar · ISSBTCFD tavsiyeleri · Finansal İstikrar Kurulu TCFDİklimle ilgili finansal risklerin etkin yönetimine ilişkin ilkeler · Basel Bankacılık Denetim Komitesi
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.
Sonuçlar nasıl kontrol edilir?
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
Bu sayfadaki değerler gerçek mi?
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.
Bu yöntem başka nerede uygulanıyor?
Toplumların işleyişini sürdüren Kanonik yöntem sayfası onu uygulayan tüm platformları listeler.
RaporlarKatkıda bulunun
Bu sayfadan kanıt katkısında bulunun.
Raporlaris 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 NexusFinansman ve Sigortaya HazırlıkKüresel Sektör Riski ve Dayanıklılığı
Hiçbir zaman kişisel veri, hassas altyapı ayrıntısı veya paylaşma hakkınız olmayan hiçbir şey göndermeyin. Bir katkı kullanılmadan önce incelenir. Katkıyı göndermek yazarlık veya editoryal hak sağlamaz ve sponsorluk hiçbir zaman bir bulgu satın almaz.
Insurance Nexus
Bir maruziyet veya sermaye sorusunu İttifak'a getirin.
Bilgi ve başvurular bugün açıktır. Bir başvuru bir referans numarası alır ve bir sonraki adımı belirtir; başvurular, ödemeler, işlem kapasitesi tahsisleri ve kayıtlar yalnızca ekipleri, koşulları ve inceleme kapasiteleri mevcut olduğunda açılır.
Bu sitedeki haritalar, veriler ve şekiller bağlam ve genel bilgi amacıyla gösterilir. Tavsiye, tahmin ya da uyarı değildir; bilgilerin sınırları Sorumluluk Reddi ve Veri Bildirimleri'nde açıklanmıştır.
Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
Details
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.
