GCRI · प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
मात्रात्मक और गुणात्मक विधियाँ
जोखिम आकलन uses numbers where data support them and structured judgement where they do not. Probabilistic models, loss distributions, विशेषज्ञ मत संग्रह, 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.
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस विषय का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
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.
- जलयुग्मनHydrological risk is mostly quantified with simulation and extreme value statistics.What to watchUncertainty ranges reported with return periods
- स्वास्थ्ययुग्मनEpidemic risk combines transmission models with expert judgement early in outbreaks.What to watchStructured elicitation records
- जैव विविधतायुग्मनEcosystem risks often have qualitative evidence only, which matrices flatten.What to watchQualitative evidence kept as such
Method comparisons are designed for the पद्धतियाँ और तकनीकी शृंखला. 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 जोखिम मैट्रिक्स misled a decision.
How quantitative and qualitative methods 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 quantitative and qualitative methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमताEAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pkxt+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
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Risks assessed with quantitative estimates | percent of principal risks | वार्षिक | Assessment records | रिपोर्ट किया गया |
| Calibration of expert estimates | calibration score on seed questions | per elicitation | Structured expert judgement records | प्रेक्षित |
| Loss event records | count of events with cause and amount recorded | निरंतर | Internal loss databases | प्रेक्षित |
| Assessment uncertainty range | ratio of upper to lower bound | प्रति आकलन | Assessment outputs | अनुमानित |
| Controls with tested effectiveness | percent of key controls | वार्षिक | Control testing records | रिपोर्ट किया गया |
| Method documentation completeness | percent of assessments with method, data and assumptions recorded | वार्षिक | Assessment files | रिपोर्ट किया गया |
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| IEC 31010 जोखिम आकलन तकनीकें | Descriptions, strengths and limits of more than forty techniques | Licensed standard, purchase required |
| EM-DAT अंतरराष्ट्रीय आपदा डेटाबेस (CRED, UCLouvain) | Disaster events with human and economic impacts | Free for non-commercial use with registration |
| सेंडाई फ़्रेमवर्क Monitor and national disaster loss databases | Published reporting of disaster losses against Sendai targets | सार्वजनिक, संयुक्त राष्ट्र उपयोग शर्तें |
| 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) |
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
प्रणालीगत जोखिम Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| 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 |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- Method selection guides keyed to the question and the evidence available
- संरचित विशेषज्ञ मत संग्रह 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 प्रायिकता और सांख्यिकी. Limits: rare events are poorly sampled, and past data may not reflect a changing system.
- 02
अनिश्चितता परिमाणन
अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापन propagates input uncertainty through models and tests them against data. Limits: it cannot capture what the model leaves out.
- 03
संरचित विशेषज्ञ निर्णय
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.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01प्रायिकता और सांख्यिकीआवृत्ति और गंभीरता मॉडलिंग · जोखिमों के बीच निर्भरता · डेटा और निर्णय का संयोजनयहाँ लागू
- 02अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनइनपुट अनिश्चितता का प्रसार · अनिश्चितता के प्रकारों को अलग करना · गहन अनिश्चितता की रूपरेखायहाँ लागू
- 03अनिश्चितता में निर्णय विश्लेषणबहु-मानदंड उपचार चयन · आकस्मिक योजनाओं के लिए निर्णय वृक्षयहाँ लागू
- 04परिदृश्य रचना और तनाव-परीक्षणअंतर-क्षेत्रीय परिदृश्य डिज़ाइन · विपरीत दबाव परीक्षण · द्वितीय-चरण प्रभावयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
प्रश्न और उत्तर।
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?
इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।
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- ईमेलगेटवे GW-GCRIइसे इसी पृष्ठ से भेजेंसाक्ष्य, सुधार, मामला, पद्धति, समीक्षा, अनुवाद या प्रोफ़ाइल इनपुट। यह इस पृष्ठ के टैग के साथ पहुँचता है, ताकि इसे सँभालने वाले संपादक को मिल जाए।
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