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GCRI · 시스템 리스크 관리

시나리오와 스트레스 테스트

A 스트레스 테스트 asks what happens to an organisation, system or plan under a severe but plausible event, before a real shock answers the question. Scenarios describe how such events might unfold; stress tests measure the effect on capital, capacity, services or people. This page sets out how scenarios are designed, how stress tests propagate shocks through dependencies, and how results serve the boards, ministries and supervisors that must act on them.

문의하기 주제로 돌아가기
01등록

Scenario and stress testing on the record.

자료집Systemic Risk Management · topic
  1. 01질문메커니즘 4개
  2. 02분야육각형 필드 판
  3. 03지표6
  4. 04출처5
  5. 05결정 권한 보유자4
  6. 06방법4
02질문

Scenario and stress testing: how the risk develops.

Challenging plans and assumptions. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Scenarios set the question

A scenario fixes the trigger, its severity, its timing and the conditions around it. Choosing only familiar or mild scenarios produces reassuring results that say little about real vulnerability.

메커니즘

Shocks travel through the model

The stress spreads through dependencies represented in the test: suppliers, counterparties, infrastructure and staff. What the model leaves out cannot fail, so omissions bias results toward resilience.

메커니즘

Responses change the outcome

Institutions react during a crisis by selling assets, cutting services or drawing on reserves, and those reactions affect others. Tests that hold behaviour fixed miss these second-round effects.

메커니즘

Reverse tests find breaking points

Reverse stress testing starts from failure and asks which combinations of events would cause it. It reveals vulnerabilities that forward scenarios chosen in advance may never reach.

03지리

아시아의 재해와 노출.

Daytime surface heat, population density and flood water over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 재해와 노출

이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
추정
출처
GPM IMERG(NASA GES DISC)
제공자
NASA GES DISC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 추정값, 근실시간
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 2 km 격자
불확실성
근실시간 위성 추정값. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
GHRSST MUR25(NASA JPL PO.DAAC)
제공자
NASA JPL PO.DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 분석
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 2 km 격자
불확실성
표시된 날짜의 해수 온도가 평년값에서 얼마나 벗어났는지에 대한 위성 분석으로, 해양 열 지표이며 산호 백화 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

아시아를 중심으로 본 재해와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • GPM IMERG 강수, NASA 강수 처리 시스템; NASA 고다드 지구과학 데이터·정보 서비스 센터(GES DISC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • GHRSST Level 4 MUR 분석, NASA 제트추진연구소; NASA 물리해양학 DAAC(PO.DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 하천 유량 예측, 범위를 포함한 30일 (Open-Meteo를 통한 GloFAS): 수정된 Copernicus 긴급상황관리서비스 정보 2026 포함. 홍수 경보가 아닙니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 강수율, 일평균: GPM IMERG, NASA GES DISC · 2026년 10월 12일
  • 해수면 온도 편차: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 2026년 10월 12일

04영역 전반

Stress tests that cross domains test the joins, not the parts.

Scenario work is designed for the 시나리오와 스트레스 테스트 시리즈, always labelled as scenario evidence. Financial supervisors use the NGFS scenarios for climate stress testing; national cross-sector tests need storylines built with each sector’s experts.

  • Storylines with the assumptions each sector’s experts checked.
  • Results of past stress tests a public body has published.
05시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이 강화 성장 고리, 지연된 균형 반응과 압력이 역량을 넘어설 때의 피해로 연결되어 있으며, 임계값을 넘으면 시스템이 급변할 수 있습니다. 예시 값을 밝힌 교육용 모델이며 예측이 아닙니다. 이 페이지의 지도는 아시아를 보여 주지만 모델 자체는 특정 장소에 묶여 있지 않습니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

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.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Scenarios tested per cyclecount by hazard type연간Stress testing programme records보고됨
Capacity or capital shortfall under stressunits of the tested resourceper scenarioStress test outputs모형 산출
Time to breach a critical threshold일per scenarioStress test outputs모형 산출
Dependencies represented in the testpercent of mapped critical dependenciesper testTest design documentation신고됨
Actions taken after the testcount of management actions recorded연간Follow-up records보고됨
Reverse stress test conditions identifiedcount of failure conditionsper testReverse stress test records모형 산출
07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model scenario and stress testing as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 글로벌 및 시스템 리스크: the hazards it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

재해

  • 댐 붕괴
  • 금융 전염
  • 하천 홍수 (하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 급수 부족(하류에서 유발)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H120 재해군: 상호 연결 시스템의 구조적 취약성(NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 시스템 및 연쇄 리스크
  • NRS-H61 재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 재해 계열: 공급망 및 흐름 차질(NHS-1 sys.supply-chain)

관측

  • INFORM Risk Index(참고용으로 게재)
  • World Bank Open Data 및 World Development Indicators API(참고용으로 게재)
  • IMF 데이터 서비스(WEO, IFS, FSI, SDMX 경유)(참고용으로 게재)
  • 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실
  • 거시경제 대시보드

예시 지리

  • 방글라데시: 육각형 셀 134개
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • 지표 토양 수분(SMAP), NASA GIBS
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
NGFS 기후 시나리오Reference climate transition and physical risk pathways for financial and policy stress testsOpen, attribution, NGFS terms of use
IPCC Shared Socioeconomic Pathways and the scenario databaseLong-term socioeconomic and emissions pathwaysOpen, licence per database (to check)
Published supervisory 스트레스 테스트 methodologies and resultsScenario design and aggregate outcomes from central banks and supervisors공공 기록, 당국별 조건
국가 위험 평가 reasonable worst-case scenariosGovernment-published planning scenarios for civil contingenciesPublic records, licence per government
UNDRR guidance on scenario-based exercisesDesign guidance for exercises that test preparedness공개, 유엔 이용 조건
09방법과 근거

How scenario and stress testing is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

모형, 방정식 및 가정

The model structure used for scenario and stress testing, the assumptions it makes and how each is tested.

요소 i의 리스크Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)재해, 노출, 취약성, 대처 역량
연간 기대 손실EAL = ∑k pk · Lk연간 확률이 pk
결합 시스템xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
가정만드는 이유시험 방법
한 사건 안에서 재해와 노출은 서로 독립적임손실 적분을 다루기 쉽게 유지함결합 기록에 적합한 코퓰러와 비교
결합은 운전점 근처에서 선형이다충격이 A를 통해 전파되게 함선형 범위를 넘어 섭동을 주고 비교하십시오
취약성 곡선은 장소 간에 옮겨 쓸 수 있다지역 곡선은 거의 없다관측된 손실이 있는 곳에서는 이에 대해 검증
투입 자료
출처 정보가 있는 버전 관리 데이터세트
산출물
분포이며 결코 단일 숫자가 아님
코드
모델 카드 및 시험과 함께 공개
재현
같은 데이터, 코드, 환경과 시드
표준 리스크 및 상태공간 정식화로, 나열된 가정은 해당 방법에 일반적인 것이며 검토를 위해 명시한 것으로 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
10결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

시스템 리스크 Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Boards and executive committeesWhether buffers and plans are adequate for severe but plausible eventsShortfalls and times to breach by scenario; reverse stress conditions
중앙은행과 금융감독기관Which scenarios to set for supervisory exercisesScenario libraries; cross-sector dependency evidence
Civil contingency and emergency plannersWhich planning assumptions to use for national capabilitiesReasonable worst-case scenarios and their basis
재무부How much fiscal space to hold for contingent liabilitiesPublic sector stress tests with assumptions stated

이 주제가 생산하는 산출물

  • Scenario libraries with triggers, severity and assumptions documented
  • Stress test designs that represent cross-sector dependencies
  • Reverse stress test protocols for public services and organisations
  • Exercise reports prepared for review by the institution tested
11핵심 질문

What scenario designers ask.

  • Is the scenario severe enough to be informative, yet plausible enough to be taken seriously?
  • Does it combine shocks that are likely to occur together, rather than treating them as independent?
  • Does it include the reactions of other actors, which can amplify or damp the shock?
  • What would the organisation actually do, and is that response realistic under stress?
12메커니즘

Why scenarios reveal what forecasts miss.

Forecasts aim for the most likely outcome and tend to understate extremes. Plans built on them fail when the unusual happens. Scenarios deliberately explore the space of outcomes, including combinations that historical data has not yet shown. Reverse stress testing works backwards: it starts from failure and asks what would have to happen to cause it, which often exposes vulnerabilities that forward scenarios miss.

Stress tests reveal not only losses but behaviour: which decisions would be needed, who would make them, what information they would need and how long it would take. Many failures in real crises come from slow or unclear decisions rather than from the size of the initial shock.

13방법과 한계

How scenarios and stress tests are built.

  1. 01

    Narrative scenarios

    Qualitative stories built by diverse groups around key uncertainties. Limits: can be shaped by group consensus and familiar fears.

  2. 02

    Quantified stress scenarios

    Consistent sets of shocks to model inputs, designed with scenario design and stress testing methods. Limits: model results depend on how the model represents behaviour under stress.

  3. 03

    Reverse stress tests

    Identify scenarios that would cause failure. Limits: many paths can lead to failure, and choosing which to study requires judgement.

  4. 04

    훈련

    Tabletop and live exercises test decisions and coordination. Limits: participants know it is an exercise.

14방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 시나리오 설계와 스트레스 테스트부문 간 시나리오 설계 · 역스트레스 테스트 · 2차 효과이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 네트워크 과학과 전염의존성 네트워크 매핑 · 중심성과 집중도 · 실패 전파 시뮬레이션이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 불확실성 정량화와 모델 검증입력 불확실성의 전파 · 불확실성 유형의 구분 · 심층 불확실성 프레이밍이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  4. 확률과 통계빈도와 심도 모델링 · 리스크 간 의존성 · 데이터와 판단의 결합이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

16질문

질문과 답변.

What is a stress test?
An analysis of how an organisation or system would perform under a severe but plausible adverse scenario, used to find vulnerabilities and test buffers and plans.
What is reverse stress testing?
A test that starts from a defined failure, such as a service stopping or capital falling below a minimum, and works backward to identify the scenarios that would cause it.
Is a scenario a prediction?
No. A scenario is a plausible description of how events might unfold under stated assumptions, chosen to test a decision, and it carries no probability unless one is assigned.
Is a stress test a prediction?
No. It tests what would happen under a chosen scenario. The scenario is a tool for challenge, not a forecast.
How severe should a scenario be?
Severe enough to expose weaknesses, plausible enough that decision-makers act on the results. Reverse stress testing helps calibrate this.
Can the platform design a stress test for my organisation?
No. It publishes methods that organisations and authorities can apply themselves.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI시스템 리스크 관리시나리오 및 스트레스 테스트방법 및 기술포트폴리오와 준비도

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시스템 리스크 관리

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방법 제안 모든 연락 경로 보기
법률

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