Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione
Quantificazione dell'incertezza e convalida dei modelli per riassicurazione e catastrofi
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.
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 oni beni comuni STEM.
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.
03Finanza spaziale
Esposizione, pericolo e curva di superamento.
Quali luoghi determinano la perdita in un anno grave e fino a che punto essa raggiunge la riassicurazione. Valori di progetto illustrativi.
Esposizione costiera in zone di cicloni e terremoti, accanto alla curva di perdita che produce.Valori di progetto illustrativi, non un risultato di modello né un prezzo.
04Dati
Cosa utilizza il metodo.
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 inregistro delle fonti.
Dati
Ruolo
Etichetta
Model parameter ranges
Input uncertainty
STIMATO
Alternative model outputs
Structural uncertainty
MODELLATO
Exposure audit results
Data uncertainty
OSSERVATO
05Modello delle perdite
Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile.
La perdita che un portafoglio nell'area può attendersi per anno e ai livelli 1 su 100 e 1 su 250 che assicuratori e finanziatori utilizzano per la tariffazione, a partire dagli stessi tre blocchi che ogni modello di catastrofeuses. 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.
Comandi
Intensità annua tipica del pericolo (località)
Indice di intensità 1,00
Dispersione degli estremi (scala)
indice di intensità 0.80
Intensità alla quale si perde metà del valore
Indice di intensità 4,00
Dispersione della vulnerabilità
0.55
Quota del valore nell'impronta del pericolo
40%
Standard di protezione (periodo di ritorno)
50 anni
Letture
Perdita annua media
0.51% del valore
Perdita a 1 su 100 anni
24.5% del valore
Perdita a 1 su 250 anni
28.4% del valore
Intensità a 1 su 100 anni
indice di intensità 4.68
Numeri, metodi e fonti
Tempo di ritorno (anni)
Intensità (indice di intensità)
Perdita (% del valore)
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
Metodi
Pericolo a valori estremi di Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
Curva di probabilità di superamento e perdita media annua Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
Effetto argine Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dati
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:
Fiumi Natural Earth
Estensioni urbane Natural Earth
Città Natural Earth
Terremoti M4.5+, ultima settimana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
Intensità della pioggia, ultima mezz'ora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
Estensione dell'edificato e degli insediamenti, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
Superamento della perdita, perdita media annua e perdita massima probabile. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai comandi, non con dati misurati. Metodi: Pericolo a valori estremi di Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); Fragilità lognormale (vulnerabilità) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); Curva di probabilità di superamento e perdita media annua (Grossi e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
Verifica
Come si fa
Coverage of intervals
Stated uncertainty ranges are tested against outcomes where possible
Correlation assumptions
Dependencies between uncertain inputs are documented
Comunicazione
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.
07Simulatore di gemello e cascata
Trace a shock to the balance sheet.
Assembled from theNexus Standardsarea profileAssicurazione e riassicurazione: the shocks it names, theSistemiand 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 fullCostruttore di sistemi.
Le viste su esposizione, perdita, scenari e capitale che un responsabile del rischio, un'autorità di vigilanza o un ministero delle finanze richiederebbe, con i quadri normativi in base ai quali riferisce. Le strutture seguono la prassi di vigilanza e attuariale. I valori sono illustrativi: mai prezzi, rating o consulenza.
Esposizione e perdita per periodo di ritorno
How losses from uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
Periodo di ritorno
Probabilità annua
Perdita lorda
Perdita netta
Netto, capitale = 100
1 su 10
0.10
14
10
10
1 su 50
0.02
33
21
21
1 su 100
0.01
46
27
27
1 su 250
0.004
68
39
39
Perdita annua media
3.1
2.2
2.2
Indice di perdita illustrativo per un portafoglio di esempio (capitale = 100): la forma di probabilità di superamento che assicuratori e autorità di vigilanza leggono. Non sono dati su alcuna istituzione, né un prezzo o un rating.
Scenari climatici NGFS · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBRaccomandazioni TCFD · Financial Stability Board TCFDPrincipi per la gestione efficace dei rischi finanziari legati al clima · Comitato di Basilea per la vigilanza bancaria
10Custodia
Chi mantiene il metodo.
Scienza dei sistemi e modellizzazionestewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
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.
Come vengono verificati i risultati?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
I valori di questa pagina sono reali?
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.
Rapportiis 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.
Global Risks AllianceRiassicurazione e catastrofiPreparazione di finanza e assicurazioniMetodi e aspetti tecnici
Non inviare mai dati personali, dettagli su infrastrutture sensibili o qualsiasi cosa che tu non abbia il diritto di condividere. Un contributo viene sottoposto a revisione prima dell'uso; inviarlo non conferisce diritti di paternità né editoriali, e la sponsorizzazione non compra mai un risultato.
Riassicurazione e catastrofi
Portate all'Alliance una questione di esposizione o di capitale.
Informazioni e richieste sono aperte oggi. Una richiesta riceve un riferimento e indica il passo successivo; candidature, pagamenti, assegnazioni di calcolo e registrazioni si aprono solo quando esistono il team, le condizioni e la capacità di revisione.
Le mappe, i dati e le cifre di questo sito sono mostrati a titolo di contesto e di informazione generale. Non costituiscono consigli, previsioni né allerte; i limiti dell'informazione sono esposti nelle Dichiarazioni di esclusione di responsabilità e nelle Note sui dati.
Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
Details
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.