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GRA · Paiements et infrastructures de marché

Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition

Ingénierie de la fiabilité et de la résilience pour les paiements et les infrastructures de marché

Resilience engineering studies how systèmes anticipate, absorb, recover from and adapt to disruption. On this platform it frames impact tolerances, recovery design, failover and the testing that shows whether infrastructure can keep critical services running.

01Registre

Reliability and resilience engineering for payments and market infrastructure on the record.

Fiche de la méthodeMéthode STIM
  1. MéthodeIngénierie de la fiabilité et de la résilience
  2. Appliqué dansPaiements et infrastructures de marché
  3. Données3 inputs
  4. Page canoniqueCommuns STIM
02Candidature

What reliability and resilience engineering does here.

Reliability and resilience engineering studies how systèmes fail, how failures can be prevented and how systems absorb, adapt and recover from disruption. It addresses both technical components and the organisations that operate them. In financial stability, cyber and digital resilience and digital public infrastructure, resilience engineering identifies critical components and recovery bottlenecks across connected systems. It informs redundancy, spares and restoration priorities. The canonical description is on le STEM Commons.

Fixation des seuils de tolérance d'impact

Important services are mapped to their dependencies and tolerances are set from the harm that disruption would cause users and markets.

Recovery design

Recovery options, from hot standby to rebuilding from clean backups, are compared for time and integrity under destructive scenarios.

Learning from incidents

Post-incident reviews of outages are analysed for causes and the controls that would have reduced impact, across operators.

03Test de résistance

Comment un choc sur les actifs devient une perte systémique.

Les fonds propres que le système perd après la contagion interbancaire, par rapport au choc initial, lorsque l'effet de levier, l'interconnexion et les taux de recouvrement varient, au cœur d'un Test de résistancemacroprudentiel. Modèle pédagogique avec des valeurs illustratives énoncées, et non une prédiction.

Commandes

Baisse des actifs extérieurs
2.0%
Effet de levier (actifs sur fonds propres)
10 fois
Part interbancaire des actifs
10%
Recouvrement des créances interbancaires
40%
Banques du système
20
Banques du noyau
20 % des banques

Relevés

Fonds propres perdus du fait du choc initial
18.0%
Capitaux propres perdus après contagion
45.0%
Ajouté par contagion (DebtRank)
27,0 points
Banques en défaut
0
Chiffres, méthodes et sources
TourÉquité du système perdue (%)Banques en défaut
018.000
128.800
235.280
339.170
441.500
542.900
643.740
744.240
844.550
944.730
1044.840
1144.900
1244.940
1344.960
1444.980
1544.990
1644.990
1745.000
1845.000
1945.000
2045.000
2145.000
2245.000
2345.000
2445.000
2545.000
2645.000
2745.000
2845.000
2945.000
3045.000

Méthodes

  1. DebtRank Battiston et al. (2012), Scientific Reports 2:541
  2. DebtRank différentiel Bardoscia et autres (2015), PLOS ONE 10
  3. Contagion dans les réseaux financiers Gai et Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466
  4. Compensation dans les réseaux financiers Eisenberg et Noe (2001), Management Science 47
  5. Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Données

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Comment un choc sur les actifs devient une perte systémique. Modèle pédagogique illustratif : il fonctionne sur les valeurs fixées par les commandes, et non sur des données mesurées. Méthodes : DebtRank (Battiston et al. (2012), Scientific Reports 2:541) ; DebtRank différentiel (Bardoscia et al. (2015), PLOS ONE 10) ; contagion dans les réseaux financiers (Gai et Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466).
04Données

Ce que consomme la méthode.

Datasets and records used by reliability and resilience engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.

DonnéesRôleÉtiquette
Incident reportsFailure causesDÉCLARÉ
Test resultsRecovery performanceOBSERVÉ
Service mapsDependenciesDÉCLARÉ
05Exposition, perte et capital

What it means for exposure, loss and capital.

Les vues d'exposition, de pertes, de scénarios et de capital que demanderaient un responsable des risques, une autorité de contrôle ou un ministère des finances, avec les cadres dont ils relèvent pour leurs rapports. Les structures suivent la pratique prudentielle et actuarielle. Les valeurs sont illustratives : jamais des prix, des notations ni des conseils.

Canaux de transmission

How a shock in reliability and resilience engineering for payments and market infrastructure reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.

Channel structure after the Basel Committee’s work on climate-related risk drivers and transmission channels; links shown are typical paths, not estimated exposures.
Scénarios climatiques du NGFS · Réseau pour le verdissement du système financierIFRS S2 Informations à fournir en lien avec les changements climatiques · ISSBRecommandations de la TCFD · TCFD du Conseil de stabilité financièrePrincipes pour une gestion efficace des risques financiers liés au climat · Comité de Bâle sur le contrôle bancaire
06Validation

Comment les résultats sont vérifiés.

Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.

VérifierComment c'est fait
Severe scenariosTests include destructive and multi-site scenarios
Integrity on recoveryRecovery is checked for data correctness, not only availability
Remediation closureFindings are tracked to verified closure

Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.

08Intendance

Qui tient à jour la méthode.

Infrastructures critiques stewards reliability and resilience engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Questions

Questions et réponses.

What are the limits of reliability and resilience engineering in this field?
Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
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.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
L'Observatoire page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
RapportsContribuer

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Rapports 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.

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