巨灾模型在巨灾风险分析中的不确定性
灾害风险评估中的定量与定性分析
灾害风险评估中的定量与定性分析在当今这个充满不确定性和变化的世界中，灾害的发生频率和影响程度似乎在不断增加。
从自然灾害如地震、洪水、飓风，到人为灾害如工业事故、恐怖袭击等，它们给人类社会带来了巨大的生命和财产损失。
为了有效地应对这些灾害，降低其可能造成的危害，灾害风险评估成为了至关重要的环节。
而在灾害风险评估中，定量与定性分析是两种常用且重要的方法。
定量分析是基于数据和数学模型来评估灾害风险的方法。
它通过收集大量的相关数据，如历史灾害事件的频率、强度、损失程度等，并运用统计学和数学方法进行分析，以得出具体的数值和概率。
例如，在评估地震风险时，我们可以收集过去几十年该地区的地震活动数据，包括震级、震源深度、地震发生的频率等，然后利用概率模型计算出未来一定时间内发生特定强度地震的可能性。
定量分析的优点是能够提供精确和客观的结果。
这些具体的数值和概率可以帮助决策者制定明确的应对策略，例如确定保险费率、规划应急物资储备的数量、制定建筑抗震标准等。
同时，定量分析还可以对不同的灾害应对方案进行成本效益分析，从而选择最优的方案。
然而，定量分析也存在一些局限性。
首先，数据的质量和完整性往往是一个问题。
在某些情况下，可能缺乏足够的历史数据来进行准确的分析，或者数据的收集存在误差和不确定性。
其次，定量模型往往基于一些假设和简化，而现实中的灾害情况可能非常复杂，难以完全用数学模型来准确描述。
例如，地震的发生机制仍然存在许多未知因素，这可能导致定量分析的结果存在偏差。
定性分析则侧重于对灾害风险的性质、特点和影响进行主观的判断和描述。
它通常基于专家的经验、知识和判断，以及对当地社会、经济、环境等因素的综合考虑。
在定性分析中，专家会通过实地考察、访谈、案例研究等方式，深入了解灾害风险的各个方面，并形成对风险的整体认识。
例如，在评估一个社区对洪水灾害的脆弱性时，定性分析可能会考虑社区的地理环境、排水系统的状况、居民的防范意识和应对能力、政府的应急管理机制等因素。
地震灾害风险评估模型中的不确定性分析
地震灾害风险评估模型中的不确定性分析第一章概述地震是一种极具破坏力的自然灾害，给人类社会带来了巨大的伤害和损失。
在地震风险评估过程中，考虑不确定性是十分重要的，因为地震的发生具有不确定性，各种因素的误差也会影响到评估结果。
因此，本文将着重介绍地震灾害风险评估模型中的不确定性分析。
第二章地震灾害风险评估模型地震灾害风险评估模型是通过对地震风险的各个方面进行系统分析，评估出地震灾害可能造成的损失和影响程度。
该模型一般包括地震发生概率模型、震源参数模型、地震动模型、土壤条件模型、震害模型和损失评估模型等。
其中，不确定性分析主要关注地震发生概率模型和地震动模型。
第三章地震发生概率模型中的不确定性分析地震发生概率模型是评估地震发生频率的关键因素。
但是，地震活动受到多种因素的影响，如地壳运动、构造活动等，这些因素的不确定性会直接反映在地震发生概率模型中。
因此，在构建地震发生概率模型时，需要考虑不同因素的不确定度，并采用适当的方法进行不确定性分析，以获得合理的评估结果。
第四章地震动模型中的不确定性分析地震动模型是评估地震对结构物和设施的影响程度的重要依据。
地震动参数的估计涉及到多种因素，如地震烈度、震中距离、场地条件等，这些因素的误差和不确定性会直接影响到地震动模型的准确性。
因此，在进行地震动模型的建立时，需要对这些因素进行不确定性分析，以获得更可靠的评估结果。
第五章不确定性分析方法在地震灾害风险评估中，常用的不确定性分析方法包括蒙特卡洛方法、灵敏度分析和概率分布函数等。
蒙特卡洛方法通过随机抽样的方式，通过大量的模拟试验得到结果的分布情况。
灵敏度分析则是通过改变各个因素的值，观察评估结果的变化情况，以确定不确定性因素对结果的影响程度。
而概率分布函数则是将不确定性因素的分布形式进行建模，进而进行评估结果的不确定性分析。
第六章不确定性分析实例研究以某地区的地震灾害风险评估为例，通过蒙特卡洛方法和灵敏度分析等不确定性分析方法，对地震发生概率模型和地震动模型中的不确定性进行了评估。
地球自然灾害风险评估模型关键参数选择及结果解释挑战探讨例举
地球自然灾害风险评估模型关键参数选择及结果解释挑战探讨例举地球是我们生活的家园，然而，地球上自然灾害的频发给我们的生活带来了巨大的威胁和不确定性。
为了更好地应对自然灾害的影响，科学家们开发了许多地球自然灾害风险评估模型，这些模型可以帮助我们预测和评估灾害风险，为灾害管理和应急响应提供科学依据。
然而，选择关键参数和解释评估结果仍然是一个具有挑战性的任务。
在地球自然灾害风险评估模型中，关键参数的选择十分重要。
关键参数是指直接影响模型输出结果的变量或因素。
选择适当的关键参数可以提高模型的可靠性和准确性。
然而，由于地球自然灾害的复杂性和多样性，选择关键参数并不是一项简单的任务。
首先，选择关键参数要基于地球自然灾害的特征和机制。
不同类型的灾害具有不同的特征和机制，例如，地震的关键参数可能包括震级、震源深度等；台风的关键参数可能包括风速、路径等。
因此，了解灾害的特征和机制对选择关键参数至关重要。
其次，选择关键参数要考虑数据的可获得性和质量。
地球自然灾害的参数大多依赖于观测数据，如地震的震级可以通过地震仪观测得到，风速可以通过气象观测得到。
然而，观测数据的空间和时间分布并不均匀，数据的质量也存在一定的不确定性。
因此，在选择关键参数时，需要权衡数据可获得性和质量。
最后，选择关键参数要考虑模型的目标和应用领域。
地球自然灾害风险评估模型的目标各有不同，如预测灾害发生的可能性、评估灾害对人口和财产造成的破坏程度等。
不同的应用领域需要不同的关键参数。
例如，对于建筑结构抗震能力评估的模型，关键参数可能包括土壤特性、建筑结构参数等。
在选择关键参数后，解释评估结果是关键的一步。
评估结果的解释能够帮助决策者更好地理解风险评估模型的输出，并采取相应的减灾措施。
然而，由于地球自然灾害风险评估模型的复杂性和不确定性，解释评估结果也是具有挑战性的。
首先，解释评估结果要考虑模型的误差和不确定性。
地球自然灾害风险评估模型的输出结果往往伴随着一定的误差和不确定性。
巨灾风险度量与保险衍生品定价方法研究
巨灾风险器量与保险衍生品定价方法探究一、引言自然灾难如地震、风暴和洪水等不行猜测的巨灾风险给人们的生活和财产带来了巨大的恐吓。
保险是一种有效的风险管理工具，可以为个人和企业提供财产损失的经济保障。
然而，巨灾风险的特殊性和不确定性使得传统的保险产品在面对这种风险时存在限制。
因此，通过探究巨灾风险器量和相应的保险衍生品定价方法，可以提高巨灾风险的管理和保险业务的进步。
二、巨灾风险器量方法1. 频率-损失概率模型频率-损失概率模型是一种常用的巨灾风险器量方法，它基于历史数据分析和统计推断来预估将来巨灾事件发生的可能性和潜在损失。
该模型通过对历史巨灾事件的频率和概率进行建模，可以对将来的巨灾风险进行量化评估。
2. 利用物理模型物理模型是一种借助地理信息系统（GIS）和数值模拟方法来模拟和猜测巨灾风险的方法。
通过对地理环境、地质结构和气候条件等因素的建模，可以模拟不同风险情景下的巨灾事件，并猜测其潜在损失。
3. 综合概率方法综合概率方法是一种将频率-损失概率模型和物理模型相结合的巨灾风险器量方法。
该方法综合思量了历史数据和物理模型的优势，通过对不同因素进行综合评估，可以更准确地预估巨灾风险。
三、保险衍生品定价方法1. 期权定价模型期权定价模型是一种依据巨灾风险的特征和市场需求来确定保险衍生品价格的方法。
该模型将风险因素、市场供求干系和来往者的需求等因素归入思量，并利用期权定价理论来确定保险衍生品的合理价格。
2. 风险中性定价法风险中性定价法是一种依据市场风险中性假设来确定保险衍生品价格的方法。
该方法通过思量巨灾风险的概率分布和市场预期回报率等因素，可以确定保险衍生品的最优价格。
3. 历史模拟法历史模拟法是一种基于历史数据的保险衍生品定价方法。
该方法依据历史巨灾事件的发生频率和损失概率，通过模拟不同市场情景下的收益状况，来确定保险衍生品的价格。
四、巨灾风险器量与保险衍生品定价方法的应用巨灾风险器量与保险衍生品定价方法的应用可以增进巨灾风险管理和保险业务的进步。
巨灾保险市场的风险管理研究
巨灾保险市场的风险管理研究随着自然灾害的频繁发生和严重程度的不断加剧，巨灾保险市场成为了一个备受关注的领域。
如何进行有效的风险管理和规避风险已成为巨灾保险市场中不可避免的问题。
本文将从巨灾保险市场的发展、巨灾保险市场中的风险因素、当前巨灾保险市场的风险管理研究以及展望未来几年巨灾保险市场的可持续发展等方面进行探讨。
一、巨灾保险市场的发展随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，自然灾害造成的经济损失有所增加。
由于自然灾害可能对各种产业造成不可挽回的经济损失，越来越多的人开始认识到自然灾害风险管理的重要性。
因此，巨灾保险这一保险类别逐渐发展壮大。
巨灾保险以天灾和自然灾害为规避的主要风险类型，针对火灾、爆炸、汽车事故等人为因素引发的灾害不适用巨灾保险条款。
巨灾保险的契约是以某种自然灾害发生为条件，当发生该自然灾害，保险公司将支付被保险人的赔款。
巨灾保险是为了规避企业因发自然灾害的经济风险而提供的一种特殊保险。
二、巨灾保险市场中的风险因素巨灾保险市场中各种风险因素的存在是不可避免的。
不同的风险因素也会对巨灾保险市场产生不同影响。
主要的巨灾风险包括地震、风暴、洪水、干旱和海啸等。
这些风险因素可能对个人、企业和政府造成巨大的经济损失，因此探究巨灾保险市场中的风险因素至关重要。
其中，地震的风险性最高。
因为地震不只是造成人员伤亡和直接物质损失，它还可能破坏公司基础设施和制度，使得它们的业务停滞或者停产。
地震还可能引起长期经济波动，导致持久性的不稳定。
三、当前为了规避巨灾保险市场中可能出现的风险，保险公司和相关研究人员也开始积极进行风险管理研究。
其中，一个重要的研究方向就是利用数据分析技术和机器学习算法建立巨灾风险模型。
目前，国内外一些大型巨灾保险公司已经开始利用大数据技术和机器学习算法进行风险评估和风险管理。
例如：美国的Stratasys公司通过运用依托云计算和大数据技术构建的巨灾管理平台，可以提前预警和避免自然灾害引起的经济损失。
农业巨灾风险评估模型研究
农业巨灾风险评估模型研究随着全球气候变化加剧，自然灾害频繁发生，农业生产也面临着越来越严峻的风险。
尤其是当农业面积扩大，作物品种丰富，农业生产的成本和风险也随之增加。
因此，评估农业巨灾风险已成为广泛关注的问题。
本文探讨了农业巨灾风险评估的模型和方法，提供了可行的应对措施。
一、农业巨灾的定义与影响农业巨灾是指大规模自然灾害给农业生产带来的巨大影响，从而威胁食品安全和农民生计的现象。
其表现在种类上包括气候变化、干旱、水灾、台风等自然灾害，而在影响程度上包括作物减产、粮食缺口、生态环境破坏，对于国家安全和各族人民的生存水平至关重要。
二、农业巨灾风险评估模型的研究农业巨灾风险评估的目的是通过不同的评估指标和方法来评估农业灾害的风险程度以及其对农业生产、粮食供应、环境保护等多个方面的影响。
现有的农业巨灾风险评估模型主要包括经验模型、统计模型和基于GIS的空间分析模型。
1. 经验模型经验模型是基于经验和规则的知识进行推理、预测和风险评估的一种模型。
它结合农民和专业人士的经验，通过各种因素的量化指标的加权平均值确定风险程度，这种方法操作简单，但精度难以保证。
常见的经验模型包括贝叶斯网络、模糊集合理论和灰色预测法等。
2. 统计模型统计模型是基于大量历史数据和统计概率分布法确定灾害发生概率的一种方法，适用于长期观测和数据记录的场合。
其本质是通过数据的回归分析和预测，来确定农业巨灾的风险程度。
其代表模型为ARIMA模型和回归分析模型等。
3. 基于GIS的空间分析模型基于GIS的空间分析模型是利用现代技术，将空间、时间、属性数据转化为统一的地理信息系统（GIS），综合考虑自然、地质、空间分布信息来评估农业巨灾风险。
通过GIS里的空间分析工具，对农田、天气、土地特征等多重影响因素进行整合和统计分析，综合评估风险程度。
三、农业巨灾风险评估模型的应用农业巨灾风险评估模型的应用对于灾害预防、减灾救灾、提高农业生产保障等方面都具有积极作用。
巨灾模型在巨灾风险分析中的不确定性
巨灾模型在巨灾风险分析中的不确定性随着中国保险市场的发展，巨灾模型作为一种特定的巨灾风险管理工具和精算评估工具，已经越来越被人们所熟悉。
目前，在巨灾模型行业有影响力的主要有三大模型公司，即：AIR环球公司、RMS风险管理公司和EQECAT公司。
中国人保财险于2006年开始使用AIR环球公司的中国地震模型，标志着巨灾模型开始直接进入中国保险行业；2010年，中国再保险集团引入RMS风险管理公司的中国地震模型，标志着巨灾模型领域在中国保险行业进入多元化时代。
其实在业内，并没有一个针对巨灾模型的标准定义，但巨灾模型的功能可以普遍理解成是借助计算机技术以及现有的人口、地理及建筑等方面信息，来评估某种自然灾害或其他人为巨灾对于给定区域可能造成的损失。
有些行外人误以为巨灾模型可以用来预测下一次地震或飓风，其实，巨灾模型并不能用来预测具体巨灾事件的发生，而是对给定区域或风险标的集合遭受巨灾打击的概率及受损程度进行估计。
简单来说，模型可以告诉你某一地区发生里氏八级地震的几率是百年一遇，地震一旦发生造成的平均损失是150亿，但却无法预知这个百年一遇的地震是在接下来的第一年还是第一百年发生。
三大巨灾建模公司的模型虽然在方法细节及参数假设方面不尽相同，但建模的基本原理和思路却已趋同。
巨灾模型总体上分三个模块，分别是灾害模块（Hazard Module）、易损性模块（Vulnerability Module）和金融模块（Financial Module）。
灾害模块，也称自然科学模块（Science Module），是由地质、地理、水文、气象等方面的科学家对自然灾害本身的研究，此模块的成果为“事件集（Event Set）”,即在给定区域可能发生的所有巨灾事件的集合。
易损性模块，也称工程模块（Engineering Module），融合工程、建筑等方面专家的知识，研究在给定区域某一灾害事件发生时对于特定风险标的（比如建筑物）的破坏情况。
巨灾风险评估模型的发展与研究
巨灾风险评估模型的发展与研究随着科技的不断发展和人类社会的不断进步，巨灾风险评估模型的研究也越来越受到重视。
巨灾风险评估模型是指对可能发生的巨灾进行定量评估，以便为政府和企业提供科学的决策依据。
本文将从以下几个方面来探讨巨灾风险评估模型的发展与研究。
一、巨灾风险评估模型的定义巨灾风险评估模型是指通过对可能发生的巨灾进行定量评估，以便为政府和企业提供科学的决策依据的模型。
巨灾风险评估模型通常包括灾害概率、灾害损失、灾害风险等几个方面的内容。
其中，灾害概率是指灾害发生的概率，灾害损失是指灾害造成的损失，灾害风险是指灾害发生时可能导致的影响。
二、巨灾风险评估模型的发展历程巨灾风险评估模型的发展可以追溯到上个世纪60年代初期。
当时，美国NASA的科学家们开始研究如何评估航天器发生故障的风险，他们提出了一种基于概率论的风险评估模型，这种模型被称为“风险矩阵法”。
这种方法的基本思想是将每种可能的故障情况分成几个等级，然后根据每个等级的发生概率和影响程度来计算整个系统的风险。
随着时间的推移，越来越多的学者和科学家开始关注巨灾风险评估模型的研究，并提出了许多新的方法和理论。
其中，最为重要的是灰色系统理论、模糊数学、神经网络等。
三、巨灾风险评估模型的研究现状目前，巨灾风险评估模型的研究已经取得了很多进展。
学者们提出了许多新的方法和理论，例如：基于灰色系统理论的巨灾风险评估模型、基于模糊数学的巨灾风险评估模型、基于神经网络的巨灾风险评估模型等。
此外，许多国家和地区的政府和企业也开始重视巨灾风险评估模型的研究。
例如：美国、日本、中国等国家都设立了专门的机构来负责巨灾风险评估模型的研究和应用。
四、巨灾风险评估模型的应用巨灾风险评估模型的应用范围非常广泛，可以应用于许多领域，例如：城市规划、公共安全、保险业、金融业等。
在城市规划方面，巨灾风险评估模型可以帮助政府和企业评估城市面临的各种灾害风险，制定相应的应对措施，提高城市的抗灾能力。
城市灾害风险评估模型中的不确定性分析
城市灾害风险评估模型中的不确定性分析随着城市化进程的加速，城市灾害频发成为一个严重的问题。
为了更好地评估和应对城市灾害风险，研究人员开发了城市灾害风险评估模型。
然而，这些模型在评估过程中普遍存在不确定性，这给城市灾害风险管理带来了许多挑战。
因此，不确定性分析成为了城市灾害风险评估模型中一个重要的研究领域。
不确定性分析是对评估模型中各种参数、输入和输出变量的不确定性进行系统性分析和计算。
它可以帮助评估者了解评估结果的可靠程度，并提供管理者制定合理的决策依据。
针对城市灾害风险评估模型，不确定性分析主要包括模型参数不确定性、输入数据不确定性和评估结果不确定性三个方面。
首先，模型参数不确定性是评估模型中重要的来源之一。
模型参数通常是从历史数据、实地观测或专家判断中获得的，而这些数据往往存在误差和不完整性。
不确定性分析可以通过敏感性分析、蒙特卡洛模拟等方法，来评估参数的不确定性对评估结果的影响程度。
通过调整参数数值的范围和分布，可以探索不同参数值对评估结果的影响程度，并量化其不确定性。
其次，输入数据的不确定性对于评估模型的结果也具有重要影响。
在城市灾害风险评估模型中，输入数据包括灾害发生概率、受灾范围和灾害损失等。
由于这些数据通常来自不同来源，存在多样性和不完善性。
不确定性分析可以通过概率分布函数、变异系数等方法，对输入数据的不确定性进行量化。
同时，可以利用模拟方法，如蒙特卡洛模拟和森林图法，生成不同的输入数据组合，从而获得评估结果的不确定性范围。
最后，评估结果的不确定性是不确定性分析的核心内容。
评估结果的不确定性主要包括不确定性范围和不确定性来源等。
不确定性分析可以通过参数区间、概率分布和置信区间等方法，定量描述评估结果的不确定性。
同时，可以采用不同的模型和方法，如蒙特卡洛模拟、贝叶斯统计和灰色关联度等，来比较不同评估结果的不确定性。
通过这些分析，可以帮助评估者和管理者更好地理解评估结果的可靠程度，并采取相应的应对措施，以减少城市灾害风险。
多灾种风险评估模型的构建
多灾种风险评估模型的构建在当今社会，自然灾害和人为灾害的发生频率和影响程度日益加剧，给人类的生命、财产和社会发展带来了巨大的威胁。
为了有效地应对这些灾害，降低损失，构建多灾种风险评估模型显得尤为重要。
多灾种风险评估模型是一种综合考虑多种灾害类型及其相互作用的评估工具。
它旨在通过对灾害的可能性、潜在影响和脆弱性进行分析，为灾害预防、应急响应和恢复重建提供科学依据。
构建多灾种风险评估模型的第一步是明确评估的目标和范围。
这需要考虑到所关注的地理区域、人口群体、基础设施以及经济活动等因素。
例如，如果是评估一个城市的多灾种风险，就需要涵盖地震、洪水、飓风、火灾等可能发生的灾害类型，并确定评估的时间跨度和精度要求。
在确定了目标和范围后，接下来就是收集和整理相关的数据。
这些数据包括灾害历史记录、地理和地形信息、气象数据、人口分布、建筑物类型和基础设施状况等。
数据的质量和完整性对于评估模型的准确性至关重要。
为了获取更全面和准确的数据，往往需要整合来自多个部门和机构的数据资源，同时还需要运用现代的监测技术和手段，如卫星遥感、地理信息系统（GIS）等。
有了数据之后，就需要选择合适的评估方法和模型。
常见的方法包括概率风险评估、情景模拟和基于指标的评估等。
概率风险评估通过分析灾害发生的概率和后果来计算风险值；情景模拟则是构建可能的灾害场景，预测其影响范围和程度；基于指标的评估则通过一系列的指标来衡量灾害风险。
在构建模型时，还需要考虑灾害之间的相互作用和累积效应。
例如，地震可能会引发火灾和山体滑坡，洪水可能会加剧泥石流的危害。
这些相互作用会使得灾害的影响更加复杂和严重，因此在模型中需要准确地反映出来。
此外，人类活动和社会经济因素也会对灾害风险产生重要影响。
城市化进程的加快、不合理的土地利用、贫困和弱势群体的存在等都可能增加灾害的脆弱性。
因此，在评估模型中，需要将这些因素纳入考虑，以更全面地评估灾害风险。
在模型构建完成后，还需要进行验证和校准。
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巨灾模型在巨灾风险分析中的不确定性随着中国保险市场的发展，巨灾模型作为一种特定的巨灾风险管理工具和精算评估工具，已经越来越被人们所熟悉。
目前，在巨灾模型行业有影响力的主要有三大模型公司，即：AIR环球公司、RMS风险管理公司和EQECAT公司。
中国人保财险于2006年开始使用AIR环球公司的中国地震模型，标志着巨灾模型开始直接进入中国保险行业；2010年，中国再保险集团引入RMS风险管理公司的中国地震模型，标志着巨灾模型领域在中国保险行业进入多元化时代。
其实在业内，并没有一个针对巨灾模型的标准定义，但巨灾模型的功能可以普遍理解成是借助计算机技术以及现有的人口、地理及建筑等方面信息，来评估某种自然灾害或其他人为巨灾对于给定区域可能造成的损失。
有些行外人误以为巨灾模型可以用来预测下一次地震或飓风，其实，巨灾模型并不能用来预测具体巨灾事件的发生，而是对给定区域或风险标的集合遭受巨灾打击的概率及受损程度进行估计。
简单来说，模型可以告诉你某一地区发生里氏八级地震的几率是百年一遇，地震一旦发生造成的平均损失是150亿，但却无法预知这个百年一遇的地震是在接下来的第一年还是第一百年发生。
三大巨灾建模公司的模型虽然在方法细节及参数假设方面不尽相同，但建模的基本原理和思路却已趋同。
巨灾模型总体上分三个模块，分别是灾害模块（Hazard Module）、易损性模块（Vulnerability Module）和金融模块（Financial Module）。
灾害模块，也称自然科学模块（Science Module），是由地质、地理、水文、气象等方面的科学家对自然灾害本身的研究，此模块的成果为“事件集（Event Set）”,即在给定区域可能发生的所有巨灾事件的集合。
易损性模块，也称工程模块（Engineering Module），融合工程、建筑等方面专家的知识，研究在给定区域某一灾害事件发生时对于特定风险标的（比如建筑物）的破坏情况。
金融模块，由精算师等保险领域专家负责，将前两个模块的结果转化为保险损失，并应用于不同保险条款。
可以说，前两个模块是个体巨灾事件对于个体标的造成损失的研究，再由金融模块转化为若干风险标的集合面对某种巨灾所产生损失的统计量。
随着巨灾模型在中国保险和再保险市场应用的逐渐广泛，人们对巨灾模型的输出结果及其在保险和再保险定价中的应用越发关注。
很多人对一些有趣的现象提出疑问：为什么不同的巨灾模型对同样的风险组合的评估结果存在差异？为什么不同的再保险人依靠相同的巨灾模型给出的风险评估结果也会存在差异？这里我们就分析一下这些有趣的问题。
首先，为什么不同的巨灾模型对同样的巨灾风险组合会产生不同的评估结果？针对巨灾模型构成的三大模块，即灾害模块、易损性模块和金融模块，不同的巨灾模型公司在建模方法和技术处理上均存在着差异，尤其是在灾害模块和易损性模块上，这是导致不同的巨灾模型产生不同的评估结果的重要原因之一。
在这些方面的差异，反映了不同巨灾模型公司在自然科学和工程力学等方面的不同研究成果。
自巨灾模型于上世纪80年代末被首次开发出来至今已有20余年的历史，其间随着自然科学理论的突破、计算机技术的进步、保险市场需求的刺激，巨灾模型一直处于不断的发展过程中，不仅涉及的巨灾险种越来越丰富，涵盖的地区越来越全，模型本身也做得越来越精细，能够考虑进的细节也越来越多。
然而，人类对大自然的认识毕竟是有限的，加上计算力瓶颈的限制，模型在很多方面都需要对实际情况进行假设和简化。
公平地讲，巨灾模型的前两个模块是极大受制于基础科学的水平的，而自然灾害和工程力学方面的基础科学研究也在不断进步与自我超越，因此，巨灾模型由这方面引入不确定性几乎是不可避免的。
另一方面，为什么不同的再保险人依靠相同的巨灾模型对同样的巨灾风险组合也会给出不同的评估结果呢？这个问题的产生主要在于对金融模块数据要求的技术处理上。
巨灾模型在实际应用中对数据的要求比较严格，输入数据越详细，分析结果也就越精确。
各家巨灾模型公司在详细型损失模型（比如RMS公司的DLM，AIR公司的CLASIC/2）产品中均要求逐单数据的输入，并需要细化到每张保单下的逐个风险标的，信息可以详细到邮政编码、街牌号甚至是经纬度。
这样详细的数据标准，在我国的再保险市场上尚未普及，目前，市场上绝大多数的数据信息是停留在省级层面上的，个别情况的数据信息可以实现到市县级层面上。
这样，市场上的各个再保险人在利用巨灾模型进行风险评估时，实际上并没有真正使用详细型损失模型产品（DLM、CLASIC/2），而是使用比DLM和CLASIC/2粗糙一些的聚合型损失模型（比如RMS公司的ALM，AIR公司的CATRADER）。
聚合型损失模型是巨灾模型公司专门为使用者在无法得到详细数据的情况下使用而开发的，具体的数据聚合水平可能是省级的，也可能是市县级的。
再保险人还有一种更为常用的做法是基于聚合型数据，依靠一定的数据分类参数假设，将聚合型数据拆分为虚拟的逐单型数据，然后再使用详细型损失模型对巨灾风险进行分析。
这些分类参数假设包括建筑用途、建筑结构、建筑高度、工程进展期间的分类假设，还有保单免赔额、限额的假设，以及未来灾害发生时风险组合的可能价值等。
数据分类参数假设的来源可能是分出公司根据自身统计给出的大致估计，也可能是再保险人根据自己的经验数据做出的尽可能合理的假设，也可能是再保险人在分出公司给出的参数假设上再结合自己的经验数据调整后的结果。
因此，即使使用相同的巨灾模型对同样的巨灾风险组合进行评估，由于大家不可能对风险有着完全相同的假设，这就导致不同再保险人的评估结果间也会存在差异。
总之，无论是模型公司之间的建模方法，还是分出公司提供的数据质量，或者再保险人在使用巨灾模型采用的数据分类参数假设，都会给巨灾风险评估带来极大的不确定性。
要使巨灾风险评估更加合理准确，一方面，需要模型公司加深对灾害模块及工程模块的研究；另一方面，需要保险行业不断努力提高巨灾数据的精度和准确性。
只有当这些巨灾模型的“基石”打牢后，巨灾模型才可以在我国保险和再保险行业中发挥出更重要的作用。
(李晓翾，中国精算师(FCAA)，英国精算师(FIA)，中国财产再保险股份有限公司精算部定价与建模精算师；隋涤非，北美精算师(FSA/CERA)，中国财产再保险股份有限公司精算部定价与建模精算师)模行业也不断调整模型参数、基础数据库等以不断完善巨灾模型的拟合效果。
关于这个话题，还有很多可以去说，但是在ABC级别的介绍性资料中，不深入谈这个问题了。
中再产险购买AIR巨灾模型2012年07月20日08:57来源：中国保险报字号:T|T0人参与0条评论打印转发本报讯中国财产再保险股份有限公司（以下简称“中再产险”）近日同美国巨灾模型公司AIR Worldwide(AIR)签订协议，购买使用AIR的中国台风、地震等灾害农作物保险模型。
购买AIR巨灾模型标志着中再产险深化巨灾风险管理的决心。
随着近年来世界范围内严重自然灾害频发，以及国内财产险市场巨灾风险暴露的快速累积，如何全面有效地管理巨灾风险已经成为整个保险行业高度关注的课题。
巨灾保险和再保险产品的合理定价、公司巨灾风险累积的监控，以及科学管理巨灾风险累积以配合公司全面风险管理，都离不开对巨灾风险的深入量化分析。
中再产险之前已于2010年和2011年分别购买了美国RMS巨灾模型公司的中国地震及台风模型，并将其广泛应用于承保定价、转分安排、信用评级及重大风险测试等多个关键业务领域。
巨灾考验之下人保率先启用AIR风险模型[作者：时间：2006-5-248:27:54]5月18日凌晨2时15分，今年第一号强台风“珍珠”在广东饶平到澄海之间沿海登陆，之后进入福建漳州境内，漳州所受经济损失将达33亿元。
2004年的台风“海棠”使人保财险支付赔款6.68亿元，而2005年的4个较大危害台风使人保支付赔款16.5亿元。
与此同时，多发的洪水和地震也时刻威胁着经济安全，中国地震局震灾应急救援司《2005年中国大陆地震灾害损失述评》数据显示，2005年中国大陆地区有11次地震成灾事件，总的直接经济损失约26.3亿元。
人保财险5月19日宣布，将正式启用由美国AIR环球公司开发的专门针对中国的地震模型，这也是中国的保险公司第一次使用巨灾风险模型进行风险评估。
人保财险再保部总经理张青表示，利用AIR开发的地震模型主要是按照模拟的方法，进行全国范围、特定地区和单一标的的风险评估，一方面可以在承保前确定某一标的的损失概率，另一方面还可以在承保后确定可能带来的最大损失，从中确定保险公司可以自担多少风险，另有多少需要考虑安排再保。
作为全球三大巨灾风险模型公司之一，AIR环球公司第一个开发出专门针对中国的地震模型。
据AIR环球公司CEOMs.Karen Clark介绍，建立这一模型需要大量的数据基础，AIR采用了中国从公元前780年至公元2005年的地震数据，将发生地点、发生频率和震级作为基础数据，同时还考察了地质数据和GPS数据。
张青介绍说，虽然在人保的企业和家庭财产保险标准条款中地震都属于除外责任，但客户也可选择扩展条款来获得地震灾害的保障，同时建筑工程险中地震都属保障范畴。
“目前国内新建工程繁多，建/安工地震保单占我们总地震风险保额的40%-50%，AIR的模型可以帮助我们更好地了解其风险特点。
”张青说。
AIR公司模型开发经理申屠炳明介绍，“建筑是地震灾害中损失最大的一部分，因此在建立地震模型时我们还考虑了建筑物本身的特点，比如建筑材料、建筑结构、建筑年代、高度及地区等。
”一大型财产保险公司再保部经理表示，利用数据进行量化分析能够给巨灾风险管理提供直接的帮助，但数据的准确性非常重要，数据来自每一张保单，例如一个全国统保的业务在录入时是统一录入单位注册地还是按标的所在地分别录入，得到的结果就不相同。
中国人保首次利用AIR中国地震模型进行详细地震风险分析2005-07-2513:22:24中国人民财产保险股份有限公司(PICC)首次利用AIR中国地震模型完成了对中国的详细地震风险分析评估。
除家财，企财险外，该分析还重点对建工/安工险进行了评估。
随着中国经济的高速发展，建工/安工险保费增长速度也在加快。
人保再保部总经理张青在分析结果交流会上指出：“我们的业务在不断扩增，有效管理巨灾带来的风险是非常关键的，尤其是地震对建/安工程可能造成的经济损失。
目前建/安工地震保单占我们总地震风险保额的40-50%。
AIR的模型采用了先进的工程学方法来模拟在建工程，能帮助我们更好地了解其风险特点。
”AIR中国模型技术经理申屠炳明博士说：“模拟地震对在建工程所造成的损失及概率很具挑战性，因为在建工程的易损性及重置价值随着施工进度而改变。