स्थानिक वित्तजहाँ पूँजी का सामना संकट, जोखिम-संपर्क और संक्रमण से होता है
पुनर्बीमा और आपदा के लिए बीमांकिक गणित
Actuarial mathematics turns exposure, loss experience and assumptions into reinsurance prices, reserves and capital. In catastrophe reinsurance it combines model output with experience, applies contract terms and allocates capital across layers.
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 disaster and crisis, 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.
Layer pricing from model output
Event loss tables are passed through layer terms, including reinstatements, to estimate expected loss and volatility per layer.
Blending experience and exposure rating
Historical losses and modelled losses are blended in proportion to the credibility of the experience for each layer.
Capital allocation
Capital is allocated to treaties by their contribution toपुच्छ जोखिम, informing the cost of capital loading.
03स्थानिक वित्त
जोखिम-संपर्क, संकट और अतिक्रमण वक्र।
गंभीर वर्ष में कौन-से स्थान हानि को बढ़ाते हैं, और वह पुनर्बीमा तक कितनी दूर पहुँचती है। अभिकल्प मान केवल उदाहरणार्थ हैं।
चक्रवात और भूकंप क्षेत्रों में तटीय जोखिम-संपर्क, उससे उत्पन्न हानि वक्र के साथ।उदाहरणात्मक डिज़ाइन मान, कोई मॉडल आउटपुट या मूल्य नहीं।
04डेटा
पद्धति क्या उपभोग करती है।
Datasets and records used by actuarial mathematics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inस्रोत रजिस्टर.
डेटा
भूमिका
लेबल
Event loss tables
Layer losses
मॉडल-आधारित
Ceded loss history
Experience rating
रिपोर्ट किया गया
Contract terms
Financial structure
घोषित
05निगरानी करें
Tail fit.
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस पद्धति का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
Tail fit
Reinsurance and catastrophe · Actuarial mathematics · Run R-2774
Shape parameter uncertainGRA · पुनर्बीमा और आपदा
Return level curve
पद्धति कार्ड
पद्धति
बीमांकिक गणित
दृष्टिकोण
peaks over threshold
Threshold
94th percentile
लेबल
मॉडल-आधारित
प्राचल
generalised Pareto fit
Shape ξ
0.19
−0.01
0.59
heavy tail if above zero
Scale σ
1.6
0.8
5.2
units of the variable
Exceedances
49
declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Reinsurance and catastrophe.उदाहरण नाम और दृष्टांत मान; एक डिज़ाइन, कोई अभिलेख या चालू प्रणाली नहीं।
06सत्यापन
परिणामों की जाँच कैसे होती है।
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
जाँचें
यह कैसे किया जाता है
Actual versus expected
Layer losses are compared with expectations over time
Sensitivity to model choice
Prices are recomputed under alternative models
स्वतंत्र समीक्षा
Pricing is reviewed against actuarial standards
Historical experience may not reflect emerging or correlated risks. Long-tail liabilities are sensitive to assumptions about future trends.
07हानि मॉडल
हानि अतिक्रमण, औसत वार्षिक हानि और संभावित अधिकतम हानि।
पदचिह्न में स्थित किसी पोर्टफ़ोलियो से प्रति वर्ष, तथा बीमाकर्ताओं और ऋणदाताओं द्वारा मूल्यांकित 100 में 1 और 250 में 1 के स्तरों पर, अपेक्षित हानि, उन्हीं तीन खंडों से जिनका उपयोग प्रत्येक आपदा मॉडलuses. 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.
नियंत्रण
विशिष्ट वार्षिक संकट तीव्रता (स्थान)
1.00 तीव्रता सूचकांक
चरम मानों का फैलाव (पैमाना)
0.80 तीव्रता सूचकांक
वह तीव्रता जिस पर आधा मूल्य खो जाता है
4.00 तीव्रता सूचकांक
भेद्यता का प्रसार
0.55
संकट पदचिह्न में मूल्य का हिस्सा
40%
सुरक्षा मानक (पुनरावृत्ति अवधि)
50 वर्ष
पाठ्यांक
औसत वार्षिक हानि
मूल्य का 0.51%
100 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 24.5%
250 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 28.4%
100 वर्षों में 1 पर तीव्रता
4.68 तीव्रता सूचकांक
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वापसी अवधि (वर्ष)
तीव्रता (तीव्रता सूचकांक)
नुकसान (मूल्य का %)
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
पद्धतियाँ
Gumbel चरम-मान संकट Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
तटबंध प्रभाव Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
अनिश्चितता फ़ैन चार्ट (पैरामीटर मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
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:
नदियाँ Natural Earth
शहरी विस्तार Natural Earth
शहर Natural Earth
पिछले सप्ताह के M4.5+ भूकंप (USGS) अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण · रजिस्टर usgs.earthquake.summary-feeds
वर्षा दर, पिछला आधा घंटा (IMERG) NASA GPM IMERG Early · रजिस्टर nasa.gibs.context-live-layers
नदी प्रवाह पूर्वानुमान, सीमा सहित 30 दिन (Open-Meteo के माध्यम से GloFAS) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · रजिस्टर open-meteo.public-pages
निर्मित और बस्ती विस्तार, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · रजिस्टर sedac.context-urban-layers
हानि अतिक्रमण, औसत वार्षिक हानि और संभावित अधिकतम हानि। यह दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल है: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: Gumbel चरम-मान संकट (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); लॉगनॉर्मल भेद्यता (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि (Grossi और Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer)।
Assembled from theNexus Standardsarea profileबीमा और पुनर्बीमा: the shocks it names, theप्रणालियाँand 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 fullसिस्टम बिल्डर.
वे जोखिम-अनावरण, हानि, परिदृश्य और पूँजी दृश्य जो कोई जोखिम अधिकारी, पर्यवेक्षक या वित्त मंत्रालय माँगेगा, उन ढाँचों के साथ जिनके विरुद्ध वे रिपोर्ट करते हैं। संरचनाएँ पर्यवेक्षी और बीमांकिक अभ्यास का अनुसरण करती हैं। मान उदाहरणात्मक हैं: कभी क़ीमतें, रेटिंग या सलाह नहीं।
वापसी अवधियों पर जोखिम-अनावरण और हानि
How losses from actuarial mathematics for reinsurance and catastrophe grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
वापसी अवधि
वार्षिक प्रायिकता
सकल हानि
शुद्ध हानि
निवल, पूँजी = 100
10 में 1
0.10
14
10
10
50 में 1
0.02
33
21
21
100 में 1
0.01
46
27
27
250 में 1
0.004
68
39
39
औसत वार्षिक हानि
3.1
2.2
2.2
एक उदाहरण पोर्टफ़ोलियो के लिए उदाहरणात्मक हानि सूचकांक (पूँजी = 100): अतिक्रमण-प्रायिकता का वह रूप जिसे बीमाकर्ता और पर्यवेक्षक पढ़ते हैं। किसी संस्था का डेटा नहीं, कोई मूल्य या रेटिंग नहीं।
NGFS जलवायु परिदृश्य · वित्तीय प्रणाली को हरित बनाने का नेटवर्क (Network for Greening the Financial System)IFRS S2 जलवायु-संबंधी प्रकटीकरण · ISSBTCFD सिफ़ारिशें · वित्तीय स्थिरता बोर्ड TCFDजलवायु-संबंधी वित्तीय जोखिमों के प्रभावी प्रबंधन के सिद्धांत · बैंकिंग पर्यवेक्षण पर बेसल समिति
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.
परिणामों की जाँच कैसे होती है?
Assumptions are tested through experience studies and actual-versus-expected analysis. Independent actuarial review checks methods and results.
क्या इस पृष्ठ के मान वास्तविक हैं?
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.
यह पद्धति और कहाँ लागू होती है?
समाजों को चलाने वाली प्रामाणिक पद्धति पृष्ठ उसे लागू करने वाले हर प्लेटफ़ॉर्म को सूचीबद्ध करता है।
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रिपोर्टis 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.
वैश्विक जोखिम गठबंधन (Global Risks Alliance)पुनर्बीमा और आपदावित्त और बीमा तत्परतापद्धतियाँ और तकनीकी
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पुनर्बीमा और आपदा
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