Cross-sector scenario design
Scenarios are built with a trigger, severity, timing and conditions, then traced through the dependencies of energy, water, communications, finance and public services, with every assumption written down.
GCRI · प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
परिदृश्य रचना और तनाव-परीक्षण
Scenario design and stress testing are the method this platform stewards for the network. They turn severe but plausible events into structured tests of plans, buffers and dependencies. In प्रणालीगत जोखिम management they are used to probe cross-sector cascades, to find breaking points and to compare preparedness across institutions on common assumptions.
01रजिस्टर करें
Scenario design and stress testing on the record.
पद्धति अभिलेखSTEM पद्धति
- पद्धतिपरिदृश्य रचना और तनाव-परीक्षण
- संरक्षकप्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
- इनमें लागूप्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
- डेटा4 इनपुट
- जाँचें3 सत्यापन चरण
- प्रामाणिक पृष्ठSTEM कॉमन्स
02आवेदन
What scenario design and stress testing does here.
Scenario design and stress testing construct plausible, severe future conditions to examine how प्रणालियाँ and institutions would perform. They complement probabilistic analysis where data are scarce or futures are deeply uncertain. In risk management and प्रणालीगत जोखिम and methods and modelling, stress tests reveal vulnerabilities that arise when several risks materialise together. They inform capital, contingency and coordination plans across sectors. The canonical description is on STEM Commons.
Reverse stress testing
Starting from a defined failure, such as a service stopping, analysts search for combinations of events that would cause it and document which ones are plausible.
Second-round effects
Tests add the reactions of institutions during a crisis, such as asset sales, supply hoarding or service cuts, to see how responses amplify or dampen the initial shock.
03सिम्युलेटर
स्टॉक, प्रवाह, विलंब और एक टिपिंग सीमा।
दो भंडार, दबाव और अनुकूली क्षमता, एक सुदृढ़कारी वृद्धि लूप, एक विलंबित संतुलनकारी प्रतिक्रिया और दबाव के क्षमता से आगे निकलने पर होने वाली क्षति से जुड़े हैं; सीमा पार करने पर प्रणाली पलट सकती है। बताए गए उदाहरण मानों वाला शिक्षण मॉडल, भविष्यवाणी नहीं।
नियंत्रण
- दबाव की वृद्धि
- प्रति वर्ष 6.0%
- दबाव कम करने में क्षमता की प्रभावकारिता
- प्रति वर्ष 4.0%
- अनुभूत दबाव पर निवेश प्रतिक्रिया
- 20%
- बोध में देरी
- 4.0 वर्ष
- दबाव की टिपिंग सीमा
- 60 सूचकांक
- सीमा के पार प्रवर्धन
- 2.0 गुना
- अनुकरण किए गए वर्ष
- 50 वर्ष
पाठ्यांक
- अधिकतम दबाव
- 113 सूचकांक
- अंत में क्षमता
- 186 सूचकांक
- सीमा से ऊपर के वर्ष
- 15.8 वर्ष
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
| वर्ष | दबाव | क्षमता | अनुभूत |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
पद्धतियाँ
- सिस्टम डायनेमिक्स Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग बिंदु Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- कारणात्मक लूप आरेख Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में
- प्रयोग लैब
- में निर्मित Foundry में प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
- परीक्षण स्थल Universe में प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
- में संहिताबद्ध Standards में प्रणालीगत जोखिम
- में प्रकाशित Reports में प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
- में पढ़ाया जाता है Academy में जोखिम विज्ञान और पद्धतियाँ संकाय
04डेटा
पद्धति क्या उपभोग करती है।
Datasets and records used by scenario design and stress testing on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in स्रोत रजिस्टर.
| डेटा | भूमिका | लेबल |
|---|---|---|
| NGFS जलवायु परिदृश्य | Reference physical and transition pathways | मॉडल-आधारित |
| Reasonable worst-case planning scenarios | Civil contingency assumptions | प्रकाशित सांख्यिकी |
| Historical event reconstructions | Calibration of severity | प्रेक्षित |
| Dependency inventories | Propagation structure | घोषित |
05पद्धतियाँ और साक्ष्य
How scenario design and stress testing is modelled, measured and tested.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
मॉडल, समीकरण और मान्यताएँ
The model structure used for scenario design and stress testing, the assumptions it makes and how each is tested.
तत्व i का जोखिम
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमताअपेक्षित वार्षिक हानि
EAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pkयुग्मित प्रणालियाँ
xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| धारणा | यह क्यों बनाया जाता है | इसका परीक्षण कैसे होता है |
|---|---|---|
| एक घटना के भीतर संकट और जोखिम-संपर्क स्वतंत्र हैं | नुकसान समाकलन को हल करने योग्य रखता है | संयुक्त अभिलेखों पर कोपुला फ़िट से तुलना करें |
| संचालन बिंदु के पास युग्मन रैखिक हैं | झटकों को A के माध्यम से फैलने देता है | रैखिक सीमा से आगे विक्षोभ दें और तुलना करें |
| भेद्यता वक्र स्थानों के बीच स्थानांतरित होते हैं | स्थानीय वक्र शायद ही कभी उपलब्ध होते हैं | जहाँ प्रेक्षित हानियाँ मौजूद हों, उनके विरुद्ध सत्यापन करें |
- इनपुट
- उद्गम के साथ संस्करणबद्ध डेटासेट
- परिणाम
- वितरण, कभी एकल संख्याएँ नहीं
- Code
- मॉडल कार्ड और परीक्षणों के साथ जारी
- पुनरुत्पादन
- वही डेटा, कोड, परिवेश और सीड
FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत · GO FAIR और FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumअनिश्चितताओं के सुसंगत उपचार पर मार्गदर्शन · IPCCCEOS विश्लेषण-योग्य डेटा · Committee on Earth Observation Satellites
06सत्यापन
परिणामों की जाँच कैसे होती है।
Scenarios are reviewed for plausibility, internal consistency and severity relative to history. Exercise outcomes are compared with actual events when they occur.
| जाँचें | यह कैसे किया जाता है |
|---|---|
| Plausibility review | Scenarios are reviewed by domain experts for internal consistency and plausibility before use |
| Severity benchmarking | Scenario severity is compared with historical events and published reference scenarios |
| Model coverage | The share of mapped critical dependencies represented in the test is reported with the results |
Scenario choice can reflect prevailing assumptions and miss novel combinations. Results depend on how participants and models represent responses.
07संबंध
इस पद्धति पर निर्भर विषय।
08प्रबंधकत्व
पद्धति का रखरखाव कौन करता है।
प्रणालीगत जोखिम Management stewards scenario design and stress testing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09प्रश्न
प्रश्न और उत्तर।
What are the limits of scenario design and stress testing in this field?
Scenario choice can reflect prevailing assumptions and miss novel combinations. Results depend on how participants and models represent responses.
परिणामों की जाँच कैसे होती है?
Scenarios are reviewed for plausibility, internal consistency and severity relative to history. Exercise outcomes are compared with actual events when they occur.
क्या इस पृष्ठ के मान वास्तविक हैं?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
यह पद्धति और कहाँ लागू होती है?
समाज को चलाने वाली प्रामाणिक पद्धति पृष्ठ उसे लागू करने वाले हर प्लेटफ़ॉर्म को सूचीबद्ध करता है।
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