GCRI · Gestion du risque systémique
Méthodes quantitatives et qualitatives
appréciation du risque uses numbers where data support them and structured judgement where they do not. Probabilistic models, loss distributions, Élicitation d'avis d'experts, 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.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre ce sujet : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
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.
- EauCouplageHydrological risk is mostly quantified with simulation and extreme value statistics.What to watchUncertainty ranges reported with return periods
- SantéCouplageEpidemic risk combines transmission models with expert judgement early in outbreaks.What to watchStructured elicitation records
- BiodiversitéCouplageEcosystem risks often have qualitative evidence only, which matrices flatten.What to watchQualitative evidence kept as such
Method comparisons are designed for the série 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 matrice des risques misled a decision.
How quantitative and qualitative methods is modelled, measured and tested.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
Modèle, équations et hypothèses
The model structure used for quantitative and qualitative methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
- Entrées
- jeux de données versionnés avec provenance
- Productions
- des distributions, jamais des nombres isolés
- Code
- publié avec la fiche de modèle et les tests
- Reproduction
- mêmes données, code, environnement et graine
Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.
Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.
| Indicateur | Unité | Fréquence | Type de source | Étiquette |
|---|---|---|---|---|
| Risks assessed with quantitative estimates | percent of principal risks | annuel | Assessment records | DÉCLARÉ |
| Calibration of expert estimates | calibration score on seed questions | per elicitation | Structured expert judgement records | OBSERVÉ |
| Loss event records | count of events with cause and amount recorded | continu | Internal loss databases | OBSERVÉ |
| Assessment uncertainty range | ratio of upper to lower bound | par évaluation | Assessment outputs | ESTIMÉ |
| Controls with tested effectiveness | percent of key controls | annuel | Control testing records | DÉCLARÉ |
| Method documentation completeness | percent of assessments with method, data and assumptions recorded | annuel | Assessment files | DÉCLARÉ |
D'où proviennent les données probantes.
Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.
| Sources | Ce qu'elle apporte | Catégorie de licence |
|---|---|---|
| IEC 31010 Techniques d' appréciation du risque techniques | Descriptions, strengths and limits of more than forty techniques | Licensed standard, purchase required |
| Base de données internationale sur les catastrophes EM-DAT (CRED, UCLouvain) | Disaster events with human and economic impacts | Free for non-commercial use with registration |
| Cadre de Sendai pour la réduction des risques de catastrophe Monitor and national disaster loss databases | Published reporting of disaster losses against Sendai targets | Public, conditions d'utilisation des Nations unies |
| 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) |
Qui décide, et à quoi servent les données probantes.
risque systémique Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Qui décide | La question | Données probantes servies par cette page |
|---|---|---|
| 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 |
Résultats que produit ce thème
- Method selection guides keyed to the question and the evidence available
- Structured Élicitation d'avis d'experts 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 les probabilités et la statistique. Limits: rare events are poorly sampled, and past data may not reflect a changing system.
- 02
Quantification de l'incertitude
Quantification de l'incertitude et validation des modèles propagates input uncertainty through models and tests them against data. Limits: it cannot capture what the model leaves out.
- 03
Jugement d'experts structuré
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.
Comment c'est étudié, et ce que les méthodes ne peuvent pas dire.
- 01Probabilités et statistiquesModélisation de la fréquence et de la gravité · Dépendance entre risques · Combinaison des données et du jugementAppliqué ici
- 02Quantification de l'incertitude et validation des modèlesPropagation de l'incertitude des entrées · Distinction des types d'incertitude · Cadrage de l'incertitude profondeAppliqué ici
- 03Analyse décisionnelle en situation d'incertitudeChoix multicritère du traitement · Arbres de décision pour les plans de contingenceAppliqué ici
- 04Conception de scénarios et tests de résistanceConception de scénarios intersectoriels · Tests de résistance inversés · Effets de second tourAppliqué ici
Where this page’s references lead.
Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.
Questions et réponses.
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?
Apportez des éléments de preuve depuis cette page.
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