Primary and secondary uncertainty
Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.
GRA · Réassurance et catastrophes
Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition
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.
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 le STEM Commons.
Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.
Inputs are varied one at a time and jointly to rank which assumptions drive the most change in key metrics.
Results from several models are presented together with their spread, rather than a single number.
Quels lieux génèrent les pertes lors d'une année sévère, et jusqu'où elles remontent dans la réassurance. Valeurs de conception illustratives.
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 le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Model parameter ranges | Input uncertainty | ESTIMÉ |
| Alternative model outputs | Structural uncertainty | MODÉLISÉ |
| Exposure audit results | Data uncertainty | OBSERVÉ |
La perte qu'un portefeuille situé dans l'emprise peut attendre par an et aux niveaux 1 sur 100 et 1 sur 250 que tarifent les assureurs et les prêteurs, à partir des trois mêmes blocs que tout modèle de catastrophe 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.
Commandes
Relevés
| Période de retour (années) | Intensité (indice d'intensité) | Perte (% de la valeur) |
|---|---|---|
| 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 |
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:
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Coverage of intervals | Stated uncertainty ranges are tested against outcomes where possible |
| Correlation assumptions | Dependencies between uncertain inputs are documented |
| Communication | Uncertainty 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.
Assembled from the Nexus Standards area profile Assurance et réassurance: the shocks it names, the systèmes 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 Constructeur de systèmes.
Aléas
Systèmes et couplages
Commandes
NS-0 Constitution et principesNS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)NS-10 Politiques et clauses (obligations lisibles par machine : définition, caractère contraignant, évaluation et application)NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)NS-14 Conformité et correspondance avec les normes externesNRS-F3 Assurance, risque de catastrophe et déficits de protectionNRS-H113 Famille d'aléas : fragilité du système financier (NHS-1 soc.financial-system)NRS-U17 Univers platform profile: Insurance NexusNRS-H71 Famille d'aléas : catastrophes cosmiques et des temps géologiques (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H65 Famille d'aléas : dépassement des limites planétaires (NHS-1 planet.boundary)NRS-F8 Transfert de risque paramétrique et indicielObservation
Géographie d'exemple
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.
How losses from uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Période de retour | Probabilité annuelle | Perte brute | Perte nette | Net, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 sur 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 sur 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 sur 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 sur 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Perte annuelle moyenne | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Sciences des systèmes et modélisation stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
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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