Primary and secondary uncertainty
Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.
GRA · पुनर्बीमा और आपदा
स्थानिक वित्तजहाँ पूँजी का सामना संकट, जोखिम-संपर्क और संक्रमण से होता है
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 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.
गंभीर वर्ष में कौन-से स्थान हानि को बढ़ाते हैं, और वह पुनर्बीमा तक कितनी दूर पहुँचती है। अभिकल्प मान केवल उदाहरणार्थ हैं।
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 स्रोत रजिस्टर.
| डेटा | भूमिका | लेबल |
|---|---|---|
| Model parameter ranges | Input uncertainty | अनुमानित |
| Alternative model outputs | Structural uncertainty | मॉडल-आधारित |
| Exposure audit results | Data uncertainty | प्रेक्षित |
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 मॉडल 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.
नियंत्रण
पाठ्यांक
| 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 |
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:
छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| जाँचें | यह कैसे किया जाता है |
|---|---|
| Coverage of intervals | Stated uncertainty ranges are tested against outcomes where possible |
| Correlation assumptions | Dependencies between uncertain inputs are documented |
| संचार | 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 बीमा और पुनर्बीमा: the shocks it names, the प्रणालियाँ 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 सिस्टम बिल्डर.
संकट
प्रणालियाँ और युग्मन
नियंत्रण
NS-0 संविधान और सिद्धांतNS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)NS-10 नीतियाँ और खंड (मशीन-पठनीय दायित्व: परिभाषा, बाध्यता, मूल्यांकन और प्रवर्तन)NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)NS-14 अनुरूपता और बाहरी मानकों से मिलानNRS-F3 बीमा, आपदा जोखिम और सुरक्षा अंतरालNRS-H113 संकट परिवार: वित्तीय-प्रणाली की नाज़ुकता (NHS-1 soc.financial-system)NRS-U17 ब्रह्मांड platform profile: Insurance NexusNRS-H71 संकट परिवार: गहन-काल और ब्रह्मांडीय विपत्तियाँ (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H65 संकट परिवार: ग्रहीय सीमाओं का उल्लंघन (NHS-1 planet.boundary)NRS-F8 पैरामीट्रिक और सूचकांक-आधारित जोखिम अंतरणअवलोकन
उदाहरण भूगोल
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।
How losses from uncertainty quantification and model validation 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 |
प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
रिपोर्ट 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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