Skip to content

GCRI · Управление системными рисками

Сценарии и стресс-тестирование

A Стресс-тест 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.

02Вопрос

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.

Механизм

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.

Механизм

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.

Механизм

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.

Механизм

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.

03География

Опасности и подверженность в Азии.

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

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Опасные явления и подверженность для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
Поставщик
NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
Лицензия
CC BY 4.0
Год выпуска
null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
Глобальный продукт по паводкам VIIRS (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Поставщик
NASA GES DISC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковая оценка, почти в реальном времени
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковая оценка, почти в реальном времени. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Поставщик
NASA JPL PO.DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковый анализ
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковый анализ того, насколько температура моря отклоняется от обычного значения на указанную дату; показатель морского нагрева, а не предупреждение об обесцвечивании кораллов .
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

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

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Опасные явления и подверженность в Азии.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии

  • 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). Открытые данные NASA
  • 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). Открытые данные NASA
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Осадки GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; распространяются NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Анализы уровня 4 GHRSST MUR, Лаборатория реактивного движения NASA; распространяются NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • Текущие данные: события Геологической службы США носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • 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).
  • Прогноз речного стока на 30 дней с диапазоном (GloFAS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Emergency Management Service 2026; не является предупреждением о наводнении.
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 11; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
  • Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
  • Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Интенсивность осадков, среднесуточная: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 окт. 2026
  • Аномалия температуры поверхности моря: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 окт. 2026

04По всем областям

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

Scenario work is designed for the Серия «Сценарии и стресс-тесты», 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.
05Симулятор

Запасы, потоки, задержки и порог перелома.

Два запаса, давление и адаптивная способность, связаны усиливающей петлёй роста, запаздывающей балансирующей реакцией и ущербом, когда давление опережает способность; за порогом система может опрокинуться. Учебная модель с заявленными иллюстративными значениями, а не прогноз. Карта на этой странице показывает Азию; сама модель не привязана к месту.

Меры контроля

Рост давления
6.0% в год
Эффективность способности в снижении давления
4.0% в год
Инвестиционная реакция на воспринимаемое давление
20%
Задержка восприятия
4.0 года
Порог перелома давления
индекс 60
Усиление после прохождения порога
2.0 раза
Смоделированные годы
Лет: 50

Показания

Пиковое давление
113 индекс
Мощность в конце
индекс 186
Лет выше порога
15.8 года
Числа, методы и источники
ГодДавлениеМощностьВоспринимаемое
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

Методы

  1. Системная динамика Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Критические переходы и точки перелома Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Диаграмма причинно-следственных петель Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

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.

Запасы, потоки, задержки и пороговое значение переломной точки. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: системная динамика (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); критические переходы и переломные точки (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); диаграмма причинно-следственных петель (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
06Индикаторы

Что измеряется и насколько хорошо.

Каждый показатель указывает свою единицу, периодичность, тип источника и метку доказательной базы, которую несло бы значение. Значения не показываются: программа предоставляет их под собственную ответственность.

ИндикаторЕдиницаПериодичностьТип источникаМетка
Scenarios tested per cyclecount by hazard typeежегодноStress testing programme recordsСООБЩЕНО
Capacity or capital shortfall under stressunits of the tested resourceper scenarioСтресс-тест outputsСМОДЕЛИРОВАНО
Time to breach a critical thresholdдн.per scenarioStress test outputsСМОДЕЛИРОВАНО
Dependencies represented in the testpercent of mapped critical dependenciesper testTest design documentationЗАДЕКЛАРИРОВАНО
Actions taken after the testcount of management actions recordedежегодноFollow-up recordsСООБЩЕНО
Reverse stress test conditions identifiedcount of failure conditionsper testReverse stress test recordsСМОДЕЛИРОВАНО
07Симулятор двойника и каскадов

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

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Глобальные и системные риски: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

  • Прорыв плотины
  • Финансовое заражение
  • Речное наводнение (вызванный ниже по цепочке)
  • Внезапный паводок (запущено далее по цепочке)
  • Массовое перемещение населения (вызванное ниже по цепочке)
  • Масштабное отключение электроэнергии (вызванное ниже по цепочке)
  • Дефицит водоснабжения (вызванный ниже по цепочке)
  • Кризис суверенного долга (запущен ниже по цепочке)
  • Валютный кризис (запущено далее по цепочке)

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-10 Политики и положения (машиночитаемые обязательства: определение, обязательность, оценка и обеспечение исполнения)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NS-14 Соответствие и сопоставление с внешними стандартами
  • NRS-H120 Семейство опасных явлений: структурная хрупкость взаимосвязанных систем (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Системный и каскадный риск
  • NRS-H61 Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Семейство опасных явлений: системные киберсобытия (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Семейство опасностей: нарушения цепочек поставок и потоков (NHS-1 sys.supply-chain)

Наблюдение

  • Индекс риска INFORM (приведен для справки)
  • World Bank Open Data и World Development Indicators API (приведены для справки)
  • Службы данных МВФ (WEO, IFS, FSI через SDMX) (приведены для справки)
  • Прямой экономический ущерб от бедствий по отношению к мировому ВВП
  • Макроэкономическая панель

Пример географии

  • Бангладеш: 134 шестиугольные ячейки
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Поверхностные воды сквозь облачность, 30 m (радар OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Интенсивность осадков за последние полчаса (IMERG), NASA GIBS
  • Влажность поверхностного слоя почвы (SMAP), NASA GIBS
08Источники

Откуда берётся доказательная база.

Названные публичные наборы данных и институциональные записи, каждый со своим классом лицензии. Источники по соглашению используются только на их условиях и никогда не публикуются повторно.

ИсточникЧто он даётКласс лицензии
Климатические сценарии NGFSReference 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 Стресс-тест methodologies and resultsScenario design and aggregate outcomes from central banks and supervisorsПубличные записи, условия каждого органа власти
Национальный уровень оценки рисков 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 preparednessПублично, условия использования ООН
09Методы и доказательная база

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

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Модель, уравнения и допущения

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

Риск элемента iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагирования
Ожидаемый годовой ущербEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pk
Связанные системыxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
ДопущениеЗачем это создаётсяКак это проверяется
В пределах события опасность и подверженность независимыДелает интеграл убытков вычислимымСравнить с подгонкой копулы по совместным записям
Вблизи рабочей точки связи линейныПозволяет потрясениям распространяться через AВыйдите за пределы линейного диапазона и сравните
Кривые уязвимости переносятся между местамиМестные кривые редко доступныПроверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть
Исходные данные
версионированные наборы данных с указанием происхождения
Результаты
распределения, а не отдельные числа
Код
выпускается вместе с карточкой модели и тестами
Воспроизведение
те же данные, код, среда и начальное значение
Стандартные формулировки риска и пространства состояний; перечисленные допущения типичны для метода и приведены для рецензирования, а не как результаты.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
10Решения

Кто принимает решения и чему служит доказательная база.

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

Кто принимает решениеВопросДоказательная база, которую обслуживает эта страница
Boards and executive committeesWhether buffers and plans are adequate for severe but plausible eventsShortfalls and times to breach by scenario; reverse stress conditions
Центральные банки и органы финансового надзораWhich 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
Министерства финансовHow much fiscal space to hold for contingent liabilitiesPublic sector stress tests with assumptions stated

Результаты, которые даёт эта тема

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

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?
12Механизмы

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.

13Методы и ограничения

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

    Учения

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

14Методы

Как это изучается и чего методы не могут сказать.

  1. Проектирование сценариев и стресс-тестированиеРазработка межсекторальных сценариев · Обратное стресс-тестирование · Эффекты второго порядкаПрименяется здесь
  2. Наука о сетях и распространение зараженияКартирование сетей зависимостей · Центральность и концентрация · Моделирование распространения отказовПрименяется здесь
  3. Количественная оценка неопределённости и валидация моделейРаспространение неопределённости входных данных · Разделение видов неопределённости · Постановка задач в условиях глубокой неопределённостиПрименяется здесь
  4. Теория вероятностей и статистикаМоделирование частоты и тяжести · Зависимость между рисками · Сочетание данных и сужденийПрименяется здесь
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.

16Вопросы

Вопросы и ответы.

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.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

GCRIУправление системными рискамиСценарии и стресс-тестыМетоды и технические материалыПортфель и готовность

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Управление системными рисками

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.