GCRI · Sistemik Risk Yönetimi
Nicel ve nitel yöntemler
Risk değerlendirme uses numbers where data support them and structured judgement where they do not. Probabilistic models, loss distributions, uzman görüşü alma, 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.
Bir ekibin bu konuyu izlemek için kullanacağı ekran: ölçütleri, durumları ve kararları. Adlar örnektir ve değerler açıklayıcıdır.
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.
- SuBağlantıHydrological risk is mostly quantified with simulation and extreme value statistics.What to watchUncertainty ranges reported with return periods
- SağlıkBağlantıEpidemic risk combines transmission models with expert judgement early in outbreaks.What to watchStructured elicitation records
- BiyoçeşitlilikBağlantıEcosystem risks often have qualitative evidence only, which matrices flatten.What to watchQualitative evidence kept as such
Method comparisons are designed for the Yöntemler ve Teknik serisi. 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 Risk matrisi misled a decision.
How quantitative and qualitative methods is modelled, measured and tested.
Model, varsayımları, verileri ve belirsizliği, bir bilim insanının veya mühendisin kontrol edeceği biçimde. Yapılar yayımlanmış yöntemleri izler. Çizilen değerler bulgu değil, açıklayıcıdır.
Model, denklemler ve varsayımlar
The model structure used for quantitative and qualitative methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)tehlike, maruziyet, kırılganlık ve başa çıkma kapasitesiEAL = ∑k pk · Lkyıllık olasılığı pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Varsayım | Neden yapıldığı | Nasıl sınanır |
|---|---|---|
| Bir olay içinde tehlike ve maruziyet bağımsızdır | Kayıp integralini çözülebilir tutar | Ortak kayıtlara uydurulmuş bir kopula ile karşılaştırın |
| Bağlantılar çalışma noktası yakınında doğrusaldır | Şokların A üzerinden yayılmasına izin verir | Doğrusal aralığın ötesine itin ve karşılaştırın |
| Kırılganlık eğrileri yerler arasında aktarılabilir | Yerel eğriler nadiren mevcuttur | Mevcut olduğunda gözlemlenen kayıplarla doğrulayın |
- Girdiler
- kaynağı belgelenmiş, sürümlü veri setleri
- Çıktılar
- dağılımlar, asla tek sayılar değil
- Kod
- model kartı ve testlerle birlikte yayımlanır
- Yeniden üretim
- aynı veri, kod, ortam ve tohum değeri
Neyin ve ne kadar iyi ölçüldüğü.
Her gösterge birimini, sıklığını, ardındaki kaynak türünü ve bir değerin taşıyacağı kanıt etiketini taşır. Hiçbir değer gösterilmez: değerleri bir program kendi yetkisi altında sağlar.
| Gösterge | Birim | Sıklık | Kaynak türü | Etiket |
|---|---|---|---|---|
| Risks assessed with quantitative estimates | percent of principal risks | yıllık | Assessment records | BİLDİRİLMİŞ |
| Calibration of expert estimates | calibration score on seed questions | per elicitation | Structured expert judgement records | GÖZLENEN |
| Loss event records | count of events with cause and amount recorded | sürekli | Internal loss databases | GÖZLENEN |
| Assessment uncertainty range | ratio of upper to lower bound | değerlendirme başına | Assessment outputs | TAHMİNİ |
| Controls with tested effectiveness | percent of key controls | yıllık | Control testing records | BİLDİRİLMİŞ |
| Method documentation completeness | percent of assessments with method, data and assumptions recorded | yıllık | Assessment files | BİLDİRİLMİŞ |
Kanıtın nereden geldiği.
Her biri lisans sınıfıyla birlikte, adı belirtilmiş kamuya açık veri kümeleri ve kurumsal kayıtlar. Anlaşmaya dayalı kaynaklar yalnızca koşullarına göre kullanılır ve asla yeniden yayımlanmaz.
| Kaynak | Sağladıkları | Lisans sınıfı |
|---|---|---|
| IEC 31010 Risk değerlendirme teknikleri | Descriptions, strengths and limits of more than forty techniques | Licensed standard, purchase required |
| EM-DAT uluslararası afet veri tabanı (CRED, UCLouvain) | Disaster events with human and economic impacts | Free for non-commercial use with registration |
| Sendai Afet Riskinin Azaltılması Çerçevesi 2015-2030 Monitor and national disaster loss databases | Published reporting of disaster losses against Sendai targets | Kamuya açık, BM kullanım koşulları |
| 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) |
Kim karar verir ve kanıt neye hizmet eder.
Sistemik Risk Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Kim karar verir | Soru | Bu sayfanın hizmet ettiği kanıt |
|---|---|---|
| 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 |
| Düzenleyiciler ve denetçiler | Whether an institution’s risk models are fit for the use made of them | Model documentation; validation and back-testing evidence |
Bu konunun ürettiği çıktılar
- Method selection guides keyed to the question and the evidence available
- Yapılandırılmış uzman görüşü alma 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 olasılık ve istatistiği. Limits: rare events are poorly sampled, and past data may not reflect a changing system.
- 02
Belirsizliğin nicelleştirilmesi
Belirsizliğin nicelleştirilmesi ve model doğrulaması propagates input uncertainty through models and tests them against data. Limits: it cannot capture what the model leaves out.
- 03
Yapılandırılmış uzman yargısı
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.
Nasıl incelendiği ve yöntemlerin söyleyemeyecekleri.
- 01Olasılık ve istatistikSıklık ve şiddet modellemesi · Riskler arası bağımlılık · Veri ile uzman görüşünü birleştirmeBurada uygulanır
- 02Belirsizliğin nicelleştirilmesi ve model doğrulamasıGirdi belirsizliğinin yayılımı · Belirsizlik türlerinin ayrılması · Derin belirsizlik çerçevesiBurada uygulanır
- 03Belirsizlik altında karar analiziÇok ölçütlü işleme seçimi · Koşullu planlar için karar ağaçlarıBurada uygulanır
- 04Senaryo tasarımı ve stres testiSektörler arası senaryo tasarımı · Ters stres testi · İkinci tur etkilerBurada uygulanır
Where this page’s references lead.
Bu sayfanın karşılaştırıldığı kuruluşlar ve belgeler. Durumlar ve sürümler değişir; her bağlantı yayımlayan kuruluşa gider.
Sorular ve yanıtlar.
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?
Bu sayfadan kanıt katkısında bulunun.
Raporlar 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.
- E-postaGW-GCRI geçidiBu sayfadan gönderinKanıt, bir düzeltme, bir vaka, bir yöntem, bir inceleme, bir çeviri veya profil girdisi. Bu sayfayla etiketlenmiş olarak gelir; böylece sayfanın sahibi editör onu alır.
- ZenodoAçık depoDepolayın ve topluluğa gönderinKendi kaydınızı ORCID iD'nizle Zenodo'da yayımlayın, ardından orada Reports topluluğuna gönderin. Küratörler inceler; DOI sizde kalır.
- RaporlarGCRIKatkıda bulunmanın tüm yollarını görünKatkı türleri, her birinin nasıl incelendiği, alacağınız atıf, lisans ve asla kabul edilmeyenler.
Hiçbir zaman kişisel veri, hassas altyapı ayrıntısı veya paylaşma hakkınız olmayan hiçbir şey göndermeyin. Bir katkı kullanılmadan önce incelenir. Katkıyı göndermek yazarlık veya editoryal hak sağlamaz ve sponsorluk hiçbir zaman bir bulgu satın almaz.
Bir yöntem, bir veri seti ya da bir soru getirin.
Bilgi ve başvurular bugün açıktır. Bir başvuru bir referans numarası alır ve bir sonraki adımı belirtir; başvurular, ödemeler, işlem kapasitesi tahsisleri ve kayıtlar yalnızca ekipleri, koşulları ve inceleme kapasiteleri mevcut olduğunda açılır.
Hukuki belgeler.
Bu sitedeki haritalar, veriler ve şekiller bağlam ve genel bilgi amacıyla gösterilir. Tavsiye, tahmin ya da uyarı değildir; bilgilerin sınırları Sorumluluk Reddi ve Veri Bildirimleri'nde açıklanmıştır.