QuPARA: Query-driven large-scale portfolio aggregate risk analysis on MapReduce
Notice bibliographique
Résumé
Modern insurance and reinsurance companies use stochastic simulation techniques for portfolio risk analysis. Their risk portfolios may consist of thousands of reinsurance contracts covering millions of individually insured locations. To quantify risk and to help ensure capital adequacy, each portfolio must be evaluated in up to a million simulation trials, each capturing a different possible sequence of catastrophic events (e.g., earthquakes, hurricanes, etc.) over the course of a contractual year. We present a flexible framework for portfolio risk analysis that can answer a rich variety of catastrophic risk queries. Rather than aggregating simulation data in order to produce a small set of high-level risk metrics efficiently (as done in production risk management systems), our focus is on queries on unaggregated or partially aggregated data. The goal is to allow analysts to obtain answers to a wide variety of unanticipated but natural ad hoc queries, which can help actuaries or underwriters to better understand the multiple dimensions (e.g., spatial correlation, seasonality, peril features, construction features, financial terms, etc.) that can impact portfolio risk and thus company solvency. We implemented a prototype system, called QuPARA, using Apache's Hadoop implementation of the MapReduce paradigm. This allows the user to utilize large parallel compute servers in order to answer ad hoc queries efficiently even on very large data sets typically encountered in practice. We describe the design and implementation of QuPARA and present experimental results that demonstrate its feasibility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».