通过参数调整进行的模型定制的制作方法

本技术涉及用于调整在对灾难事件的发生建模时计算损失中使用的损失参数的系统和方法。

背景技术：

本技术的系统和方法涉及可以在灾难建模平台内实现的改进，所述灾难建模平台提供自然的或人造的灾难（诸如飓风、地震、猛烈雷暴、野火以及恐怖主义危险）的分析的计算设备模拟。灾难建模平台的一个示例是由影响预测有限责任公司（Impact Forecasting LLC）生产的基于客户端-服务器的计算设备模拟平台并且其被作为ELEMENTS （元素）套件（suite）提供。ELEMENTS灾难建模套件是在保险或其他资产组合（portfolio）数据的分析和处理中使用的被编译的计算设备应用代码的集合。ELEMENTS套件包括被设计用于在微软软件操作系统上（主要在客户端服务器环境上）使用的数据代码。

ELEMENTS套件提供包含用于处置和处理财产、伤亡和生命资产组合以确定归因于自然的和人造的灾难的预期财务损失的多个分析模块的平台。某些主要模块包括：数据导入设施、（针对各种危险的）危害的确定、基于易损性（vulnerability）的实际（ground up）损失的确定（针对各种危害强度的归一化损失率的计算）以及保险结构（保险的财务方面——诸如限额、免赔额、再保险等）的应用。

数据导入设施处理客户端暴露数据（诸如财产价值，其包括结构的重置价值、个人财产的货币价值或基于时间的保险总额（coverage），包括附加的生活费用、租金的损失、营业中断以及针对免赔额、限额、层级（layer）位置和再保险的各种保险项（term））。

危害的确定是一套复杂的分析算法并支持执行所检查的危害的各种方面的数学建模的危险数据。该危害模块的目的是产生针对各种自然危险的危害结果的可能频率和严重性。例如，在大西洋盆地的热带气旋（在该地区中被称作飓风）的情况下，危害模块产生一套预期的将来的结果，其描述针对被模拟的飓风的集合的各种位置的风速。

易损性模块将来自危害的频率和严重性数据与各种类型的构造、占用率及其他分类合并以产生预期的财务损失数据（与暴露数据组合以确定总损失的归一化损失率）。易损性模块包含大量支持表格、数据或数学关系式，其使预期的损失与各种危害强度值相关。取决于构造分类类型（诸如建造年份、地区、在构造中使用的建筑材料、占用率、建筑规范分类等）的数量，易损性表格中的或支持数学关系式的分量的数量可以相当大（支持表格内的数百或数千个记录）。易损性模块提供了标识哪些单独的损坏函数适用于每个构造和占用率分类的方法和程序（其可能涉及标识构造类型、占用率、屋顶材料、构造的年龄、地球物理地区的表格）。

财务模块内的保险项的处理结合了在财产或保险地点（site）处的初始损失估计（被称作实际损失）并顺序地应用任何和所有适当的保险数据。保险项可以包括但不限于：各种形式的免赔额，其可以在保险总额、地点或策略级别处被应用；保险限额，其可以在保险总额、地点或策略级别处被应用；再保险项，诸如条约或临时保险项；以及层级应用，诸如成比例的或超额赔款保险项。

总的分析过程的结果是预期的损失的集合，其基于所提供的客户或暴露数据来描述将来的结果的频率和严重性。

附图说明

特定示例已经出于说明和描述的目的而被选择，并且在形成本说明书的一部分的附图中被示出。

图1图示了本技术的计算设备系统的一个示例。

图2图示了本技术的参数调整菜单屏幕的一个示例。

具体实施方式

根据本技术的模型定制可以提供对建模用户的支持以提供（1）基于在真实的已知的索赔结果与经建模的损失结果之间的模型差异的校准，（2）客户期望的修改（基于内部（in-house）用户知识的调整），和/或（3）敏感性，诸如围绕具有很少用于基础的历史的地区中的大飓风或地震的不确定性。

根据本技术的模型定制虑及两个主要区域中的模型参数的修改：（1）损失严重性和（2）事件频率调整。每个区域中的参数调整的目的可以例如是改进易损性模块的预测值，和/或在模型内提供用于对不确定性的“假设”敏感性分析的设施。

根据本技术的模型定制允许灾难模型的单独用户修改涉及损失的频率和严重性的参数。损失严重性的修改发生在比如限额和免赔额之类的保险项之前的“实际”级别处。在实际级别处的核心易损性模型内的修改可以提供用于较好的预测值的一致方法。例如，按20%定制（在实际级别处的）住宅木框的损失行为允许在没有针对一致应用的进一步调整的情况下的保险项的修改（比如减少的免赔额）。

在损失严重性的领域中，可以被调整的参数可以包括：

· 所有资产组合记录 。

· 构造分类——包括例如木框、砖石、钢架、钢筋混凝土或活动住房。

· 营业范围——包括例如住宅、商业、工业或农业。

· 建筑年龄——包括例如年份带，诸如“＜1995”、“1995-2001”、“2001后”等。

· 地区——包括例如北、东北、西北、西、东、中西、东南、西南等。地区可以在国家规模上，但也可以在地方规模上，诸如按州或州内的地理地区。

· 建筑大小——包括例如平方英尺数范围，诸如“<1500 sq ft”、“1500-3500 sq ft”或“＞＝3500 sq ft”。

使用这些损失严重性参数，损失严重性调整可以被（针对所有资产组合位置）跨用户的资产组合统一地应用，或者可以基于构造和/或地区分类被应用于资产组合位置的子集。

在损失频率的领域中，可以被调整的参数可以包括：

· 所有事件频率。

· 地区——包括例如北、东北、西北、西、东、中西、东南、西南等。地区可以在国家规模上，但也可以在地方规模上，诸如按州或州内的地理地区。

· 事件震级（magnitude）——包括例如热带风暴类别、地震震级、龙卷风类别等。

使用这些损失频率参数，损失频率调整可以被跨所有事件统一地应用，或者可以基于地区或事件震级被应用于所选事件的子集。

可以通过调整因子来调整损失严重性和损失频率的领域中的每个参数。调整因子可以是标量乘数，其中标称值被设置成1.0，表示没有改变。在这样的示例中，可以将用于未被调整的参数的调整因子设置成值1.0，可以将用于被调整成具有实际损失中的增加的参数的调整因子设置成大于1.0的值，并且可以将用于被调整成具有实际损失中的减少的参数的调整因子设置成小于1.0的值。例如，标量可以从零或接近零到二变动。

在如由用户期望的那样将调整因子应用于参数并生成被调整的参数之后，可以使用被调整的参数来运行灾难模型。灾难模型应用所有适当的保险项——免赔额、限额、层级、再保险。由于灾难模型内的算法的非线性性质，被应用于任何频率或严重性损失参数的标量调整因子可能不导致对基于被调整的参数计算的损失的线性调整。例如，实际损失中的10%改变可能引起可能的最大损失度量中的20%改变。

可以利用交换和呈现信息的计算设备设备、计算设备网络和系统来实现本技术的各种示例。在图1中图示了示例性计算设备系统的元件，其中由计算设备100向用户提供灾难模型和参数调整功能。计算设备100可以被连接到局域网（LAN）102和/或广域网（WAN）104。计算设备100可以包括控制计算设备的总操作的中央处理器110以及将中央处理器110连接到本文中描述的部件的系统总线112。可以利用多种常规总线架构中的任何一个来实现系统总线112。

计算设备100可以包括多种接口单元和驱动，用于读和写数据或文件。特别地，计算设备100可以包括本地存储器接口114和可移除存储器接口116，它们分别将硬盘驱动118和可移除存储器驱动120耦合到系统总线112。可移除存储器驱动的示例包括磁盘驱动和接收可移除存储器元件122的光盘驱动。硬盘一般地包括一个或多个读/写头，其在向计算设备可读介质写时将位转换成磁脉冲；并且在从计算设备可读介质读数据时将磁脉冲转换成位。仅出于说明的目的示出了单个硬盘驱动118和单个可移除存储器驱动120，并且应理解，计算设备100可以包括若干这样的驱动。计算设备100可以包括用于与诸如磁光驱动之类的其他类型的计算设备可读介质对接的驱动。

不同于硬盘，诸如系统存储器120之类的系统存储器一般电子地读和写数据且不包括读/写头。可以利用具有存储基本输入/输出系统（BIOS）的只读存储器段和存储其他数据及文件的随机访问存储器（RAM）的常规系统存储器来实现系统存储器120。

用户可以利用多种输入设备且通过由计算设备100诸如通过浏览器应用向用户提供的图形用户界面与计算设备100交互。例如，图1示出了通用串行总线（USB）接口122，其将键盘124和指示设备126耦合到系统总线112。可以利用硬接线或无线鼠标、轨迹球、笔式设备或类似设备来实现指示设备132。

计算设备100可以包括用于将外围设备连接到系统总线112的附加接口。图1示出了IEEE 1394接口128，其可以被用来将附加设备耦合到计算设备100。外围设备可以包括游戏垫扫描仪、打印机及其他输入和输出设备，并且可以通过并行端口、游戏端口、PCI板或被用来将外围设备耦合到计算设备的任何其他接口而耦合到系统总线112。

计算设备100还包括将显示设备132耦合到系统总线112的视频适配器130。显示设备132可以包括阴极射线管（CRT）、液晶显示器（LCD）、场发射显示器（FED）、等离子体显示器或产生由用户可见的图像的任何其他设备。可以包括触摸屏接口134以将（未被示出的）触摸屏耦合到系统总线112。触摸屏可以覆盖显示设备132的显示区的至少部分，并且可以利用诸如电容或电阻触摸屏技术之类的常规触摸屏技术来实现。

本领域技术人员将领会，图1中示出的设备连接仅出于说明目的并且若干外围设备可以经由替代的接口耦合到系统总线112。例如，可以将摄影机连接到IEEE 1394接口128并且可以将指示设备126连接到另一接口。

计算设备100可以包括网络接口136，其将系统总线112耦合到LAN 102。LAN 102可以具有公知的LAN拓扑中的一个或多个，并且可以使用多种不同的协议，诸如以太网。计算设备100可以与其他计算设备和被连接到LAN 102的设备（诸如计算设备138和打印机140）通信。计算设备及其他设备可以经由扭绞线、同轴电缆、光纤或其他介质连接到LAN 102。替代地，可以使用诸如射频波之类的电磁波将一个或多个计算设备或设备连接到LAN 102。

诸如因特网的广域网104也可以由计算设备100访问。图1示出了被连接到LAN 102的网络接口136。LAN 102可以被用来连接到WAN 104。图1示出了可以以常规方式将LAN 102连接到WAN 104的路由器142。服务器144、移动终端146和计算设备148被示出连接到WAN 104或与WAN 104电子通信。还可以将许多附加服务器、计算设备、手持式设备、个人数字助理、电话及其他设备连接到WAN 104。

在某些示例中，可以使用移动网卡150来连接到LAN 102和/或WAN 104；并且可将移动网卡配置成以常规方式经由移动电话网络连接到LAN 102和/或WAN 104。

可以通过被存储在非瞬时计算设备可读介质上的计算设备可执行指令来控制计算设备100和服务器144的操作。例如，计算设备100可以包括被存储在存储器上的计算设备可执行指令，用于向服务器144传输信息、从服务器144接收信息以及在显示设备132上显示接收到的信息。更进一步地，服务器144可以包括（被存储在存储器计算设备上的）可执行指令，用于从计算设备100接收请求和处理数据以及传输去往计算设备100的数据。在某些实施例中，服务器144向计算设备100传输超文本标记语言（HTML）和可扩展标记语言（XML）格式数据。

如上面提到的那样，如在本文中使用且在图中描绘的术语“网络”应被宽泛地解释成不仅包括其中远程存储设备经由一个或多个通信路径耦合在一起的系统而且包括有时可以被耦合到具有存储能力的这样的系统的独立设备。因此，术语“网络”不仅包括“物理网络”102和104，而且包括“内容网络”，其包括跨所有物理网络驻留的——可归属于单个实体的——数据。

本技术的方法可以包括使用计算设备100提供包括损失模型数据的灾难损失模型，所述损失模型数据可以包括暴露数据和事件损失数据两者。方法可以包括计算设备提供多个损失参数，其中每个损失参数具有被设置成默认值的可变调整因子。多个损失参数可以由参数调整菜单屏幕提供。损失参数可以包括严重性参数和频率参数。

图2图示了可以由计算设备100提供给用户以允许用户调整损失严重性参数202和频率参数204的参数调整菜单屏幕200的一个示例。如图示的那样，用于针对每个参数呈现的每个调整因子的数值206被设置成默认值1.0。因为在该示例中用于每个调整因子的数值是标量乘数，所以默认值1.0指示没有改变。为了修改灾难模型的输出，用户可以修改用于至少一个调整参数的至少一个调整因子的值以产生被修改的调整参数。用户可以输入用于调整因子中的一个或多个的修改值，如期望的那样。

计算设备100可以接收由用户输入的一个或多个修改值，并且可以将被修改的调整参数应用于损失模型数据以生成被调整的损失模型数据。当接收到用于其的被修改的调整因子的损失参数是严重性因子时，可以将被修改的调整因子应用于暴露数据。类似地，当接收到用于其的被修改的调整因子的损失参数是频率因子时，可以将被修改的调整因子应用于事件损失数据。当接收到多个被修改的调整参数时，可以将用于给定的严重性因子的每个被修改的调整因子应用于暴露数据，并且可以将用于给定的频率因子的每个被修改的调整因子应用于事件损失数据。

一旦任何被修改的调整参数已经被应用于损失模型数据，计算设备100就可以基于被调整的损失模型数据来计算毛损失或净损失中的至少一个。

本技术的示例

现在提供了与本文中描述的某些实施例兼容的非限制性示例。示例被给出作为说明，并且不意图限制本文中的公开。

示例1-飓风危险概念结果

在该示例中，评定财产的虚构资产组合。图3示出了从德克萨斯州到缅因州变动的沿海各州中的财产，其是虚构资产组合的部分。资产组合包括结构和内容保险总额。资产组合中的结构包括砖石、木框以及未知构造的混合。结构的年龄变化。保险包括5%保险总额免赔额并且包括50%临时安排。

下面在表格A中提供的第一和第二表格示出了分别在应用以1.20x的量的构造类型因子调整之前和之后的值（以美元为单位列出的量）。下面提供的概念结果涉及各种飓风并且示出了基于实际调整因子的应用的总损失。净利条约（net treaty）列反应了诸如再保险之类的任何其他形式的保险的价值。

表格A

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图4提供了用以描绘在飓风Jeanne期间经历的如以米/秒为单位测量的变化的阵风和相关的飓风危险的各种区域的佛罗里达的地图。风速虑及损失的模拟。该地图示出了基于关于特定位置的信息来准确地评定风险的重要性。

图5-6示出了分别描绘针对中等危害和针对小危害的净损失的两个图，所述净损失刚好高于免赔额。这两个图一起示出了虽然绝对差异对于高危害地区而言较大，但对净损失的成比例的改变在小危害地区中相对较高，其中得到的损失仅少量地高于免赔额栏（hurdle）。图还示出在危害地区的外边界上发生的边际损失可以影响大面积的附加净损失。

图7提供了用以描绘在佛罗里达的各种地区中的飓风Jeanne的轨迹和关联的平均损失的佛罗里达的地图。与地图相关的数据虑及原始损失对在参数调整之后的被调整的损失的比较。在该示例中，针对所有地区和类型将对构造的实际调整设置成统一1.2x。该示例指示毛损失平均大约1.325x。请注意，损失效果不是空间上跨风危害地区统一的。特别地，沿着中心轨迹，相对改变较低；并且沿着其中风速较低的外围地区，相对改变较高。

在图2中，屏幕快照示出了基于构造类型的调整因子的使用。可以进一步使用用于影响预测地区的数据基于位置来调整调整因子。下面的表格（表格B）提供基于如下的组合计算的示例：包括砖石（MAS）、木框（WD）和未知（UNK）的构造类型；以及包括佛罗里达（FL）、东南各州（SE）以及海湾各州（海湾（Gulf））的位置。在下面的表格中的数据提供随机分析，其示出具有针对构造类型和地区的突破（breakout）的之前和之后的调整。

表格B

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在表格C的标题下的下面的表格提供资产组合的随机分析并将构造类型和区域混合在一起，然后示出了在应用实际调整因子之前和之后的概念结果。另外，当评定风暴严重性以计算因子时，频率也被包括在因子中。

表格C

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如讨论的那样，图2图示了可以由计算设备100提供给用户以允许用户调整频率参数204的参数调整菜单屏幕200的一个示例。在该示例中，频率相关的参数涉及诸如佛罗里达、海湾各州、东南各州或东北各州之类的特定地区的风暴类别，例如类别3、4或5。

在表格D的标题下的下面的表格示出了在应用实际参数调整因子之前和之后的概念结果。

表格D

。

示例2-地震危险概念结果

在图8中，评定了财产的虚构资产组合。在包括加利福尼亚州、俄勒冈州以及华盛顿州的西部各州中的财产，其是虚构资产组合的部分。资产组合包括结构和内容保险总额。资产组合中的结构包括砖石、木框以及未知构造的混合。结构的年龄变化。保险包括5%保险总额免赔额并且包括50%临时安排。

在表格E的标题下，下面提供的第一和第二表格示出了分别在应用以1.20x的量的构造类型因子调整之前和之后的值。下面提供的概念结果涉及各种地震并且示出了基于实际调整因子的应用的总损失。净利条约列反应了诸如再保险之类的任何其他形式的保险的价值。

表格E

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图9提供了用以描绘地震震动危险和峰值地面加速度的各种地区的南加利福尼亚州的地图。具体地，地图描绘了基于沿着圣安地列斯断层的震级7.8地震的USGS大的南加利福尼亚州摇动场景。该地图示出了基于关于特定位置的信息来准确地评定风险的参数调整因子的重要性。

图10提供了用以描绘沿着圣安地列斯断层的USGS大的南加利福尼亚州摇动场景的路径的南加利福尼亚州的地图。与地图相关的数据虑及原始损失对在参数调整之后的被调整的损失的比较。在该示例中，针对所有地区和类型将构造的实际参数调整因子设置成统一1.2x。该示例指示毛损失平均大约1.374x。请注意，损失效果不是空间上跨地震危害区域统一的。特别地，沿着近断层地区，相对改变较低，并且沿着远场地区（较低的PGA）相对改变较高。

在图2中，屏幕快照示出了基于构造类型的调整因子的使用。危险场可以从示例1中的飓风移动到地震以产生在图11中示出的屏幕快照。然后可以使用用于影响预测地区的数据基于位置来进一步调整参数调整因子。下面的表格提供利用基于如下的组合计算的随机分析：包括钢筋混凝土（RC）、木框（WD）和未知（UNK）的构造类型；以及包括加利福尼亚州（CA）和太平洋西北地区（PNW）的位置。在表格F的标题下的下面的表格中的数据示出了具有针对构造类型和地区的突破的之前和之后的调整。

表格F

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在表格G的标题下的下面的表格采取资产组合并将构造类型和地区混合在一起，然后示出在应用实际调整因子之前和之后的概念结果。

表格G

。

如上面讨论的那样，图11图示了在图2中示出的参数调整菜单屏幕200的一个示例，其可以由计算设备100提供给用户以允许用户调整频率参数。在该示例中，参数调整因子涉及发生率。调整因子还包括特定地区的地震震级，所述特定地区包括加利福尼亚州（CA）和太平洋西北地区（PNW）。

在表格H的标题下的下面的表格示出了针对震级7.50地震的在应用实际调整因子之前和之后的概念结果。

表格H

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如上面在示例1和2中示出的那样，用于频率改变的参数调整的使用允许用户按地区和事件强度（飓风类别或地震震级）来调整每年的事件频率。可以更新匹配标准的所选事件。可以使用新的更新的事件记录来重新计算得到的可能最大损失，其也适用于突破，诸如州或县损失结果。频率改变将对历史或预测场景没有影响。

如上面在示例1和2中示出的那样，用于严重性改变的参数调整的使用还允许用户按给定因子来调整实际损失行为。调整因子可以基于模型错漏的结果或用于敏感性分析的用户判断。另外，可以将实际损失（向上或向下）乘以给定标量，并且损失可以通过损失模型中的帐户结构传播。是保险申请的净利（免赔额、限额、再保险等）的损失可能具有比实际因子更显著的效果。保险效果的净利在相对较小的损失地区（远场/外边界条件）上较大。

最后，示例1和2示出了可以在任何给定的分析上做出对频率和严重性两者的参数调整。得到的分析提供在对事件损失表格做出的改变之上（over and above）的独特功能。

根据前述，将领会，尽管在本文中出于说明的目的描述了特定示例，但是可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下做出各种修改。因此意图在于将前述的详细描述看作说明性而不是限制性的，并且应理解，意图特别地指出和清楚地要求保护所要求保护的主题的是以下权利要求，包括所有等同物。