GCRI · Gestione del rischio sistemico
Metodi quantitativi e qualitativi
valutazione del rischio uses numbers where data support them and structured judgement where they do not. Probabilistic models, loss distributions, Elicitazione strutturata del giudizio esperto, 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.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
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.
- AcquaAccoppiamentoHydrological risk is mostly quantified with simulation and extreme value statistics.What to watchUncertainty ranges reported with return periods
- SaluteAccoppiamentoEpidemic risk combines transmission models with expert judgement early in outbreaks.What to watchStructured elicitation records
- BiodiversitàAccoppiamentoEcosystem risks often have qualitative evidence only, which matrices flatten.What to watchQualitative evidence kept as such
Method comparisons are designed for the serie 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 dei rischi misled a decision.
How quantitative and qualitative methods is modelled, measured and tested.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello, equazioni e ipotesi
The model structure used for quantitative and qualitative methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di rispostaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Ipotesi | Perché è realizzato | Come viene testato |
|---|---|---|
| Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un evento | Mantiene trattabile l'integrale delle perdite | Confrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte |
| Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamento | Consente agli shock di propagarsi attraverso A | Perturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare |
| Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altro | Le curve locali sono raramente disponibili | Validare rispetto alle perdite osservate, dove esistono |
- Input
- set di dati versionati con provenienza
- Risultati
- distribuzioni, mai valori singoli
- Codice
- pubblicato con la scheda del modello e i test
- Riproduzione
- stessi dati, codice, ambiente e seed
Cosa viene misurato e con quale accuratezza.
Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.
| Indicatore | Unità | Cadenza | Tipo di fonte | Etichetta |
|---|---|---|---|---|
| Risks assessed with quantitative estimates | percent of principal risks | annuale | Assessment records | RIPORTATO |
| Calibration of expert estimates | calibration score on seed questions | per elicitation | Structured expert judgement records | OSSERVATO |
| Loss event records | count of events with cause and amount recorded | continuo | Internal loss databases | OSSERVATO |
| Assessment uncertainty range | ratio of upper to lower bound | per valutazione | Assessment outputs | STIMATO |
| Controls with tested effectiveness | percent of key controls | annuale | Control testing records | RIPORTATO |
| Method documentation completeness | percent of assessments with method, data and assumptions recorded | annuale | Assessment files | RIPORTATO |
Da dove provengono le evidenze.
Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.
| Fonte | Cosa fornisce | Classe di licenza |
|---|---|---|
| IEC 31010 Tecniche di valutazione del rischio techniques | Descriptions, strengths and limits of more than forty techniques | Licensed standard, purchase required |
| Banca dati internazionale sui disastri EM-DAT (CRED, UCLouvain) | Disaster events with human and economic impacts | Free for non-commercial use with registration |
| Quadro di riferimento di Sendai per la riduzione del rischio di disastri Monitor and national disaster loss databases | Published reporting of disaster losses against Sendai targets | Pubblico, condizioni d'uso delle Nazioni Unite |
| 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) |
Chi decide, e a cosa servono le evidenze.
rischio sistemico Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Chi decide | La domanda | Evidenze fornite da questa pagina |
|---|---|---|
| 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 |
Output prodotti da questo argomento
- Method selection guides keyed to the question and the evidence available
- Structured Elicitazione strutturata del giudizio esperto 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 probabilità e statistica. Limits: rare events are poorly sampled, and past data may not reflect a changing system.
- 02
Quantificazione dell'incertezza
Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelli propagates input uncertainty through models and tests them against data. Limits: it cannot capture what the model leaves out.
- 03
Giudizio strutturato di esperti
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.
Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.
- 01Probabilità e statisticaModellazione di frequenza e gravità · Dipendenza tra rischi · Combinazione di dati e giudizio espertoApplicato qui
- 02Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliPropagazione dell'incertezza degli input · Distinzione tra tipi di incertezza · Inquadramento dell'incertezza profondaApplicato qui
- 03Analisi delle decisioni in condizioni di incertezzaScelta dei trattamenti multicriterio · Alberi decisionali per piani di contingenzaApplicato qui
- 04Progettazione di scenari e stress testProgettazione di scenari intersettoriali · Prove di stress inverse · Effetti di secondo impattoApplicato qui
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
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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