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GRA · Rückversicherung und Katastrophen

Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft

Uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe

Uncertainty quantification separates and propagates the uncertainty in catastrophe models: in hazard, vulnerability, exposure and financial terms. In reinsurance it shows decision makers how far a modelled loss could move and which assumption moves it most.

01Registrieren

Uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe on the record.

MethodennachweisMINT-Methode
  1. MethodeUnsicherheitsquantifizierung und Modellvalidierung
  2. Angewandt inRückversicherung und Katastrophen
  3. Kanonische SeiteMINT-Gemeingut
02Antrag

What uncertainty quantification and model validation does here.

Uncertainty quantification and model validation characterise how uncertainty in inputs, parameters and model structure affects predictions. They establish how much confidence a model’s outputs deserve. In insurance and catastrophe, climate and hazards and disaster and crisis, uncertainty quantification shows where risk estimates are robust and where they are fragile. It guides where better data or models would change decisions. The canonical description is on das MINT-Gemeingut.

Primary and secondary uncertainty

Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.

Sensitivity ranking

Inputs are varied one at a time and jointly to rank which assumptions drive the most change in key metrics.

Multi-model ensembles

Results from several models are presented together with their spread, rather than a single number.

03Räumliche Finanzanalyse

Exposition, Gefahr und die Überschreitungskurve.

Welche Orte in einem schweren Jahr den Verlust bestimmen und wie weit er in die Rückversicherung hineinreicht. Illustrative Entwurfswerte.

Küstenexposition in Wirbelsturm- und Erdbebenzonen, neben der daraus entstehenden Schadenkurve.Illustrative Gestaltungswerte, kein Modellergebnis und kein Preis.
04Daten

Was die Methode verwendet.

Datasets and records used by uncertainty quantification and model validation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in dem Quellenregister.

DatenRolleKennzeichnung
Model parameter rangesInput uncertaintyGESCHÄTZT
Alternative model outputsStructural uncertaintyMODELLIERT
Exposure audit resultsData uncertaintyBEOBACHTET
05Verlustmodell

Verlustüberschreitung, durchschnittlicher Jahresverlust und wahrscheinlicher Höchstverlust.

Der Verlust, den ein Portfolio im Einzugsgebiet pro Jahr und auf den Niveaus 1 zu 100 und 1 zu 250 erwarten kann, die Versicherer und Kreditgeber bepreisen, aus denselben drei Bausteinen, die jedes Katastrophenmodell uses. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Gulf of Mexico coast; the model itself is not tied to a place.

Steuerung

Typische jährliche Gefahrenintensität (Ort)
Intensitätsindex 1,00
Streuung der Extreme (Skala)
0.80 Intensitätsindex
Intensität, bei der die Hälfte des Werts verloren geht
Intensitätsindex 4,00
Streuung der Verwundbarkeit
0.55
Wertanteil im Gefahren-Fußabdruck
40%
Schutzstandard (Wiederkehrperiode)
50 Jahre

Messwerte

Durchschnittlicher Jahresschaden
0.51% des Werts
Verlust bei 1 in 100 Jahren
24.5% des Werts
Schaden bei 1 in 250 Jahren
28.4% des Werts
Intensität bei 1 in 100 Jahren
4.68 Intensitätsindex
Zahlen, Methoden und Quellen
Wiederkehrperiode (Jahre)Intensität (Intensitätsindex)Schaden (% des Werts)
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

Methoden

  1. Gumbel-Extremwertgefahr Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresschaden Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Deicheffekt Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Daten

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:

  • Flüsse Natural Earth
  • Siedlungsflächen Natural Earth
  • Städte Natural Earth
  • Erdbeben M4.5+, vergangene Woche (USGS) U.S. Geological Survey · Register usgs.earthquake.summary-feeds
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG) NASA GPM IMERG Early · Register nasa.gibs.context-live-layers
  • Abflussvorhersage, 30 Tage mit Bandbreite (GloFAS über Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · Register open-meteo.public-pages
  • Bebaute Fläche und Siedlungsausdehnung, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · Register sedac.context-urban-layers
Überschreitungsverlust, durchschnittlicher Jahresverlust und wahrscheinlicher Höchstverlust. Anschauliches Lehrmodell: Es arbeitet mit den über die Bedienelemente gesetzten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: Gumbel-Extremwert-Gefahr (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresverlust (Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
06Validierung

Wie Ergebnisse geprüft werden.

Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.

PrüfenWie es gemacht wird
Coverage of intervalsStated uncertainty ranges are tested against outcomes where possible
Correlation assumptionsDependencies between uncertain inputs are documented
KommunikationUncertainty is shown with the result, not in an appendix

Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.

07Zwillings- und Kaskadensimulator

Trace a shock to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile Versicherung und Rückversicherung: the shocks it names, the Systeme and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System-Builder.

Gefahren

  • Tropischer Wirbelsturm
  • Erdbeben
  • Eisstau-Hochwasser
  • Waldbrand
  • Storm surge (nachgelagert ausgelöst)
  • Intense rainfall (nachgelagert ausgelöst)
  • Flusshochwasser (nachgelagert ausgelöst)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Gefährliche Brandung (stromabwärts ausgelöst)
  • Großflächiger Stromausfall (stromabwärts ausgelöst)
  • Massenvertreibung (stromabwärts ausgelöst)
  • Küstenhochwasser (stromabwärts ausgelöst)
  • Aftershock sequence (set off downstream)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-10 Richtlinien und Klauseln (maschinenlesbare Pflichten: Definition, Bindung, Bewertung und Durchsetzung)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NS-14 Konformität und Abgleich mit externen Standards
  • NRS-F3 Versicherung, Katastrophenrisiko und Absicherungslücken
  • NRS-H113 Gefahrenfamilie: Fragilität des Finanzsystems (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-U17 Universum platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 Gefahrenfamilie: kosmische und erdgeschichtliche Katastrophen (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H65 Gefahrenfamilie: Überschreitung planetarer Grenzen (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-F8 Parametrischer und indexbasierter Risikotransfer

Beobachtung

  • OECD Data Explorer (incl. Creditor Reporting System, insurance and pension statistics) (listed for reference)
  • Insurance statistics (listed for reference)
  • USGS earthquake GeoJSON summary feeds (listed for reference)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product (GDP)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product
  • (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults

Beispielgeografie

  • Westeuropa: 152 Sechseckzellen
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
09Exposition, Verlust und Kapital

What it means for exposure, loss and capital.

Die Ansichten zu Exposition, Verlust, Szenario und Kapital, die eine Risikoverantwortliche, ein Aufseher oder ein Finanzministerium verlangen würde, samt den Rahmenwerken, gegen die berichtet wird. Die Strukturen folgen der aufsichtsrechtlichen und versicherungsmathematischen Praxis. Die Werte sind illustrativ: niemals Preise, Ratings oder Beratung.

Exposition und Verlust nach Wiederkehrperiode

How losses from uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

1 von 101 zu 501 zu 1001 zu 250bruttonach Rückversicherung800
WiederkehrperiodeJährliche WahrscheinlichkeitBruttoverlustNettoverlustNetto, Kapital = 100
1 von 100.10141010
1 zu 500.02332121
1 zu 1000.01462727
1 zu 2500.004683939
Durchschnittlicher Jahresschaden3.12.22.2
Illustrativer Schadenindex für ein Beispielportfolio (Kapital = 100): die Form der Überschreitungswahrscheinlichkeit, die Versicherer und Aufsichtsbehörden lesen. Keine Daten über ein Institut, kein Preis und kein Rating.
NGFS-Klimaszenarien · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBTCFD-Empfehlungen · Financial Stability Board TCFDGrundsätze für das wirksame Management klimabezogener Finanzrisiken · Basler Ausschuss für Bankenaufsicht
10Treuhänderschaft

Wer die Methode pflegt.

Systemwissenschaft und Modellierung stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

12Fragen

Fragen und Antworten.

What are the limits of uncertainty quantification and model validation in this field?
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
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.
Wo wird diese Methode sonst angewandt?
Das kanonische Methodenseite listet jede Plattform auf, die sie anwendet.
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Berichte 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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