GCRI · Systemisches Risikomanagement
Forschung und Evidenz
Die Forschung hinter systemischer Risiken management: die Fragen, die es stellt, die Modelle und Messungen, die es nutzt, wie Unsicherheit angegeben wird und wie ein Ergebnis vor der Veröffentlichung geprüft und reproduziert wird.
Dokumentierte Forschung und Evidenz.
- 02MINT-Methoden6 kanonische Methoden angewendet
- 03Themen8 Themenseiten
- 04Partner5 Plattformen in gemeinsamen Fachgebieten
- 05HerausgeberDas Global Centre for Risk and Innovation
- 06Methodische UnsicherheitMethoden und Unsicherheit
- 07QuelldatenQuellen- und Datenregister
Was die Forschung fragt.
- 01
Risikogovernance und Risikobereitschaft
Befugnis, Ziele und akzeptable Exposition.
- 02
Identifikation und Risikotaxonomie
Risikoidentifikation über Register hinaus.
- 03
Kaskaden und Interdependenz
Netz-, Common-Cause- und korrelierte Ausfälle.
- 04
Quantitative und qualitative Methoden
Wahrscheinlichkeit, Unsicherheit und Urteilsvermögen.
- 05
Szenarien und Stresstests
Pläne und Annahmen kritisch prüfen.
- 06
Resilienztechnik
Kontinuität, Wiederherstellung und Anpassungsfähigkeit.
Was die Forschung zum Risikomanagement für Entscheidungen noch nicht gut genug beantworten kann.
Die Praxis des Risikomanagements ist für Risiken ausgereift, die eine Organisation selbst trägt. Die Agenda konzentriert sich auf die Risiken, die von außerhalb des Registers kommen: Kaskaden, gemeinsame Abhängigkeiten und neu entstehende Risiken.
- How can organisations’ risk registers be linked so that shared dependencies become visible? See Kaskaden und Interdependenz.
- Wie sollte die Risikoappetit für systemische Ereignisse mit geringer Wahrscheinlichkeit und hohen Folgen ausgedrückt werden? Siehe Risikogovernance und Risikobereitschaft.
- Mit welchen Risikotaxonomien lassen sich öffentliche und private Register vergleichen? Siehe Identifikation und Risikotaxonomie.
- Wie sollten kombinierte Stressszenarien für öffentliche Risikoregister aufgebaut werden? Siehe Szenarien und Stresstests.
Jedes Ergebnis behält seine Kennzeichnung.
Ergebnisse werden als beobachtet, veröffentlichte Statistik, geschätzt, modelliert, Vorhersage, Szenario oder Expertenurteil gekennzeichnet. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt und niemals stillschweigend aufgefüllt.
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