GCRI · Systemisches Risikomanagement
Quantitative und qualitative Methoden
Risikobeurteilung uses numbers where data support them and structured judgement where they do not. Probabilistic models, loss distributions, Expertenbefragung, bow-tie diagrams and risk matrices each answer different questions and fail in different ways. This page sets out how the main methods work, when each is fit for purpose, and how combining them keeps an assessment honest about what is known and what is assumed.
Quantitative and qualitative methods on the record.
Quantitative and qualitative methods: how the risk develops.
Probability, uncertainty and judgement. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Models need data that fit
Frequency and severity models work where events are numerous and recorded consistently. For rare, novel or changing risks the data are thin, and a precise-looking number can carry more assumption than evidence.
Judgement carries biases
Experts anchor on recent events, overestimate their own precision and converge in groups. Structured elicitation reduces these effects by separating estimates, asking for ranges and scoring calibration.
Matrices compress information
Likelihood and consequence matrices are quick to use, but they rank risks coarsely, can reverse orderings and hide correlated losses. They suit screening, and need other methods before a major decision.
Methods combine through structure
Fault trees, event trees and bow-tie diagrams link causes, controls and consequences. They provide a frame into which quantitative estimates and expert judgement can be placed and checked.
Cascade and stress lab.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Cascade and stress lab
Quantitative and qualitative methods · National system · Scenario SC-40
Interdependency graph
red: failed in scenario
Cascade sequence
- T+0HAZHeatwave and drought
- T+6hENGThermal plant derated, cooling water
- T+9hICTData centre on backup power
- T+14hWATPumping reduced, pressure loss
- T+20hHLTHospital water supply at risk
Service loss by system
Methods must be fit for risks that cross domains.
- WasserKopplungHydrological risk is mostly quantified with simulation and extreme value statistics.What to watchUncertainty ranges reported with return periods
- GesundheitKopplungEpidemic risk combines transmission models with expert judgement early in outbreaks.What to watchStructured elicitation records
- BiodiversitätKopplungEcosystem risks often have qualitative evidence only, which matrices flatten.What to watchQualitative evidence kept as such
Method comparisons are designed for the Reihe Methods and Technical. Cox showed in 2008 that risk matrices can rank risks inconsistently; the page sets out when quantitative, semi-quantitative and qualitative methods each fit.
- Comparisons of assessment techniques applied to the same risk.
- Cases where a Risikomatrix misled a decision.
How quantitative and qualitative methods is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Modell, Gleichungen und Annahmen
The model structure used for quantitative and qualitative methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und BewältigungskapazitätEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Annahme | Warum es entsteht | Wie es geprüft wird |
|---|---|---|
| Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängig | Hält das Schadensintegral berechenbar | Mit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen |
| Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linear | Lässt Schocks sich über A ausbreiten | Über den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen |
| Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragen | Lokale Kurven sind selten verfügbar | Anhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt |
- Eingaben
- versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
- Ergebnisse
- Verteilungen, nie einzelne Zahlen
- Code
- mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
- Reproduktion
- gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Risks assessed with quantitative estimates | percent of principal risks | jährlich | Assessment records | BERICHTET |
| Calibration of expert estimates | calibration score on seed questions | per elicitation | Structured expert judgement records | BEOBACHTET |
| Loss event records | count of events with cause and amount recorded | kontinuierlich | Internal loss databases | BEOBACHTET |
| Assessment uncertainty range | ratio of upper to lower bound | je Bewertung | Assessment outputs | GESCHÄTZT |
| Controls with tested effectiveness | percent of key controls | jährlich | Control testing records | BERICHTET |
| Method documentation completeness | percent of assessments with method, data and assumptions recorded | jährlich | Assessment files | BERICHTET |
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| IEC 31010 Verfahren zur Risikobeurteilung techniques | Descriptions, strengths and limits of more than forty techniques | Licensed standard, purchase required |
| Internationale Katastrophendatenbank EM-DAT (CRED, UCLouvain) | Disaster events with human and economic impacts | Free for non-commercial use with registration |
| Sendai-Rahmenwerk für Katastrophenvorsorge Monitor and national disaster loss databases | Published reporting of disaster losses against Sendai targets | Öffentlich, Nutzungsbedingungen der UN |
| TU Delft expert judgement database | Past structured expert judgement studies with calibration data | Licence to check |
| Published operational loss data consortia summaries | Aggregate operational loss patterns in financial services | Members only; public summaries (to check) |
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
systemischer Risiken Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Risk functions and analysts | Which method fits a given risk and decision | Method selection guides; documentation standards |
| Boards and executives | How much confidence to place in an assessment before acting on it | Uncertainty ranges; method documentation; calibration records |
| Regulators and supervisors | Whether an institution’s risk models are fit for the use made of them | Model documentation; validation and back-testing evidence |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Method selection guides keyed to the question and the evidence available
- Strukturierte Expertenbefragung protocols with calibration
- Bow-tie and fault-tree templates linked to registers
- Assessment files that record data, assumptions and ranges
What methods experts ask.
- Is there enough relevant data to estimate probabilities, or would numbers convey a false sense of precision?
- What kind of uncertainty dominates: randomness, lack of knowledge, or disagreement about how the system works?
- How sensitive is the decision to the parts of the analysis that are least certain?
- How can expert judgement be elicited so that it is transparent and less prone to bias?
Kinds of uncertainty.
Randomness
Natural variability that persists even with perfect knowledge, such as weather from year to year. Probability handles it well.
Lack of knowledge
Uncertainty that more data or research could reduce. It should be shown, not hidden in a single number.
Disputed structure
Where experts disagree on models, probabilities or values. Scenarios and robust decision methods suit it better.
A toolkit, matched to the problem.
- 01
Statistical and probabilistic models
Frequency analysis, extreme value methods and Bayesian inference from Wahrscheinlichkeit und Statistik. Limits: rare events are poorly sampled, and past data may not reflect a changing system.
- 02
Unsicherheitsquantifizierung
Unsicherheitsquantifizierung und Modellvalidierung propagates input uncertainty through models and tests them against data. Limits: it cannot capture what the model leaves out.
- 03
Strukturierte Expertenbeurteilung
Formal elicitation protocols that calibrate and combine expert views. Limits: time-consuming, and experts share blind spots.
- 04
Qualitative assessment
Scales, matrices and narrative analysis. Useful for communication and screening, but risk matrices can rank risks inconsistently and should not be the only tool.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Wahrscheinlichkeit und StatistikModellierung von Häufigkeit und Schwere · Abhängigkeit zwischen Risiken · Verbindung von Daten und UrteilHier angewandt
- 02Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungFortpflanzung der Eingangsunsicherheit · Unterscheidung von Unsicherheitsarten · Rahmung tiefer UnsicherheitHier angewandt
- 03Entscheidungsanalyse unter UnsicherheitMultikriterielle Wahl der Behandlung · Entscheidungsbäume für EventualpläneHier angewandt
- 04Szenarioentwurf und StresstestsSektorübergreifende Szenariogestaltung · Reverse-Stresstests · ZweitrundeneffekteHier angewandt
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
Are risk matrices reliable?
What is structured expert judgement?
When should risk be quantified?
Are quantitative methods always better?
What is wrong with risk matrices?
How should uncertainty be communicated?
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