本發(fā)明涉及一種用于預(yù)測(cè)減災(zāi)影響的災(zāi)害管理及融資系統(tǒng)，以及基于位置相關(guān)的自然災(zāi)害影響的自動(dòng)信令施用災(zāi)害融資和減災(zāi)裝置。本發(fā)明尤其涉及一種自動(dòng)化、基于計(jì)算機(jī)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理及融資系統(tǒng)。

發(fā)明背景

在過去十年里，自然災(zāi)害已經(jīng)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境景觀帶來了毀滅性影響，主要是在發(fā)展中國家和新興市場(chǎng)國家，包括所謂的金磚四國(巴西、俄羅斯、印度和中國)和作為新興市場(chǎng)國家主要代表的MIKT四國(墨西哥、印度尼西亞、韓國和土耳其)。例如在加勒比地區(qū)，在1970-2006年期間，所述地區(qū)平均每年發(fā)生6次自然災(zāi)害，其中，海地和多明尼共和國的發(fā)生率更高。2004年颶風(fēng)活躍季造成加勒比地區(qū)的損失總計(jì)31億美元，給成員國的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)造成了災(zāi)難性影響，尤其是格林納達(dá)(GDP的200％)。類似地，2007年颶風(fēng)迪安給伯利茲、牙買加和圣盧西亞的經(jīng)濟(jì)帶來了重大的破壞性影響。大約14％的圣盧西亞人口受到影響，包括47％的弱勢(shì)群體，其中牙買加和伯利茲的經(jīng)濟(jì)損失分別總計(jì)為3億2934萬美元和8910萬美元。據(jù)災(zāi)難流行研究中心稱，與以往情況不同，2010年自然災(zāi)害帶來的損失呈現(xiàn)不同分布(源自：FAO(聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織)，2013年2月，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理狀態(tài))。2010年1月12日海地地震占據(jù)了全球損失的主要份額(占總損失的45.9％)。眾所周知，這些災(zāi)害可能導(dǎo)致宏觀層面經(jīng)濟(jì)外溢效應(yīng)，因?yàn)樨?cái)政和外部壓力會(huì)導(dǎo)致引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)和貧困發(fā)生率上升的失衡(源自：IMF(國際貨幣基金組織)工作報(bào)告WP/04/224)。

雖然這些災(zāi)難性事件經(jīng)常給較貧窮國家的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活帶來更嚴(yán)重的損害，但是即使是工業(yè)發(fā)達(dá)國家也難逃這些事件對(duì)其國家經(jīng)濟(jì)的災(zāi)難性影響。縱觀2013年，共發(fā)生了308項(xiàng)重大災(zāi)害事件，其中150件為自然災(zāi)害，158件為人為災(zāi)害(源自：∑1/2014，瑞士再保)。近26000人在災(zāi)害中死亡或失蹤。2013年11月，臺(tái)風(fēng)海燕襲擊了菲律賓，這是全世界有記載的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)之一。其中近7500人死亡，400多萬人無家可歸。海燕是2013年最大的人道主義災(zāi)害。人口死亡數(shù)第二多的災(zāi)害是喜馬拉雅國家印度北阿坎德邦的六月洪災(zāi)，造成了近6000人死亡。圖2示出了1970年至2013年的受害者數(shù)量。參考號(hào)1指1970年孟加拉國風(fēng)暴，2指1976年中國唐山地震，3指1991年孟加拉高爾基颶風(fēng)，4指2004年印度洋地震及海嘯，5指2008年緬甸納吉斯颶風(fēng)，6指2010年海地地震，7指2013年菲律賓海燕臺(tái)風(fēng)。圖2中的比例呈對(duì)數(shù)形式，即每帶受害者數(shù)量以十倍增加(源自：瑞士再保公司經(jīng)濟(jì)研究與咨詢)。去年，自然災(zāi)害和人為災(zāi)害帶來的總經(jīng)濟(jì)損失約為1400億美元。這一數(shù)字低于2012年的1960億美元，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于通脹調(diào)整后的十年平均數(shù)1900億美元。亞洲受災(zāi)最為嚴(yán)重，大部分經(jīng)濟(jì)損失是太平洋氣旋造成的。剩余大部分損失來自北美和歐洲地區(qū)的氣象事件。圖1示出了1970年至2013年主要災(zāi)害性事件數(shù)量(源自：瑞士再保公司經(jīng)濟(jì)研究與咨詢)。2013年災(zāi)難損失相當(dāng)于GDP的0.91％，同樣低于10年平均值0.30％。2013年自然災(zāi)害相關(guān)損失約為1310億美元，大部分是由亞洲、北美和歐洲的洪災(zāi)和其他極端氣候事件造成的。據(jù)估計(jì)，2013年總共140億美元的經(jīng)濟(jì)損失中，人為災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失超過90億美元，高于2012年的80億美元。表1示出了2013年經(jīng)濟(jì)損失占GDP的百分比。

(表1：2013年經(jīng)濟(jì)損失占GDP的百分比*代表四舍五入取整值**代表通貨膨脹調(diào)整后的值(源自：∑1/2014瑞士再保))

然而，整個(gè)大陸的數(shù)據(jù)并不能示出相關(guān)國家的獨(dú)體負(fù)擔(dān)，國家GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)的巨額超支會(huì)給本國及其政府帶來更大且更嚴(yán)重的影響。表2示出了過去40年來重大災(zāi)害在其發(fā)生年份占所相關(guān)國家GDP的百分比。

(表2：過去40年來重大災(zāi)害在其發(fā)生年份占相關(guān)國家GDP的百分比。(源自：瑞士再保公司，縮小財(cái)政缺口)

在上述加勒比地區(qū)的示例中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)可以很容易地例證與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理及融資相關(guān)的問題。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)會(huì)經(jīng)受不同類型的災(zāi)害，包括颶風(fēng)、洪災(zāi)和旱災(zāi)?？v觀過去四十年，根據(jù)死亡人數(shù)、受影響人數(shù)和經(jīng)濟(jì)損失確定前10位自然災(zāi)害，可以看出，颶風(fēng)往往對(duì)人類生活造成最大威脅并且導(dǎo)致最大經(jīng)濟(jì)損失。這同樣適用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。然而，對(duì)于不同國家，其他災(zāi)害可能更為嚴(yán)重(如非洲旱災(zāi)等)。在加勒比地區(qū)的示例中，所述地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)一直受到自然災(zāi)害的嚴(yán)重破壞。2004年的伊凡颶風(fēng)嚴(yán)重破壞了格林納達(dá)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)并且累積損失超過3700萬美元。伊凡摧毀了該國全部香蕉產(chǎn)業(yè)以及約40％的成熟可可樹。幾乎所有的肉豆蔻樹(90％)均被吹倒，給當(dāng)?shù)剞r(nóng)村經(jīng)濟(jì)帶來嚴(yán)重的負(fù)面影響(源自：OECS2004，由伊凡颶風(fēng)造成的格林納達(dá)-宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估)。農(nóng)民可獲得的年平均總收入下降了89.9％，從2002-2004年期間的1870萬美元降至災(zāi)后的190萬美元(2005-2009)(源自：ITC，2010年7月，歐盟所有ACP商品項(xiàng)目，WTO(世界貿(mào)易組織))。類似地，2007年，颶風(fēng)迪安摧毀了加勒比地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。據(jù)報(bào)道，牙買加損失約為4300萬美元?？偟膩碚f，56537名種植農(nóng)作物農(nóng)民和7170名飼養(yǎng)牲畜農(nóng)民受到嚴(yán)重影響，其中小農(nóng)場(chǎng)受到的影響最大。據(jù)記載，伯利茲農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的破壞和損失達(dá)5400萬美元，其中大部分損失來自農(nóng)作物種植子產(chǎn)業(yè)(90.6％)。據(jù)報(bào)道，圣盧西亞農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)損失大約為1000萬美元，其中香蕉產(chǎn)業(yè)占整個(gè)產(chǎn)業(yè)負(fù)擔(dān)的67％(670萬美元)。拉丁美洲及加勒比地區(qū)經(jīng)濟(jì)委員會(huì)(ECLAC)指出，颶風(fēng)迪安將對(duì)圣盧西亞的未來香蕉產(chǎn)量帶來巨大影響，并且至2008年2月，香蕉出口量預(yù)計(jì)減少570萬美元。此外，經(jīng)聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織(FAO)管理的一個(gè)作物與食品安全評(píng)估代表團(tuán)于2010年9月在海地強(qiáng)調(diào)，與前幾年相比，谷物(9％)、豆類(20％)、根塊作物(12％)和車前草(14％)產(chǎn)量均有所下降。雖然地震主要是一個(gè)城市事件，但其影響卻蔓延至整個(gè)農(nóng)村農(nóng)業(yè)區(qū)域(源自：FAO(聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織)，2013年2月，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理狀態(tài))。

2009-2010年由厄爾尼諾現(xiàn)象誘發(fā)的加勒比地區(qū)的旱災(zāi)的案例研究顯示出對(duì)所述區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的驚人影響(源自：FAO(聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織)，2013年2月，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理狀態(tài))。政府花費(fèi)大量財(cái)政支出來緩解旱災(zāi)帶來的影響。在圭亞那，政府于2010年2月在第一區(qū)域下?lián)?30萬美元救濟(jì)農(nóng)民，并且在另一區(qū)域每日花費(fèi)16000美元用于執(zhí)行泵水以及執(zhí)行對(duì)供水至關(guān)重要的其他工作。據(jù)報(bào)道，與前幾年相比，2010年多米尼加香蕉產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)量下降了43％。類似地，由于缺水狀況，2010年安提瓜和巴布達(dá)的洋蔥和番茄產(chǎn)量分別下降了25％和30％。據(jù)記載，圣文森特和格林納達(dá)在此期間總農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力下降了20％。旱災(zāi)帶來的影響一定程度上也在物價(jià)方面反映了出來。旱災(zāi)最嚴(yán)重期間(2010年2-3月)，圣文森特和格里納達(dá)的番茄價(jià)格上漲了155％。特立尼達(dá)和多巴哥中央銀行報(bào)告稱2010年3月水果價(jià)格較同年2月上漲了20.1％。據(jù)報(bào)道，由于旱災(zāi)引發(fā)的叢林火毀壞了兩島共和國許多畝的柑橘園，導(dǎo)致柑橘進(jìn)口成本從2008年的630萬美元上升至2010年底的830萬美元。這一研究強(qiáng)調(diào)，相關(guān)國家有必要將其旱災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)納入正軌，并且以供其發(fā)展實(shí)現(xiàn)成本效益政策以適應(yīng)并減輕旱災(zāi)相關(guān)的影響。

政府風(fēng)險(xiǎn)管理急需一體化、自動(dòng)化且同步化的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理(DRM)，通過合適的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移/平衡的可控性、可再生性及易應(yīng)用性。如前所述，許多國家的自然災(zāi)害具有巨大潛力給農(nóng)作物和基礎(chǔ)設(shè)施帶來重大損失、具有巨大潛力給經(jīng)濟(jì)和宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)帶來負(fù)面影響、并且甚至具有巨大潛力在全球范圍內(nèi)動(dòng)搖經(jīng)濟(jì)。對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，鑒于預(yù)測(cè)的氣候變化的影響、小發(fā)展中國家的變化、這些國家特有的脆弱性以及大多數(shù)這種國家的中高貧困水平的影響更加關(guān)鍵(參見Baas,S.等人，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理分析，2008)。事實(shí)上，如果運(yùn)用適當(dāng)?shù)恼吆蜏p災(zāi)工具來解決脆弱性的根源，同時(shí)還將緩解、準(zhǔn)備和響應(yīng)機(jī)制整合到整體發(fā)展規(guī)劃中，則可以避免或減低許多災(zāi)害帶來的損失。在國家層面針對(duì)農(nóng)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)的扇形DRM計(jì)劃的發(fā)展因此代表用于增強(qiáng)自然災(zāi)害恢復(fù)力并探索可持續(xù)發(fā)展道路的強(qiáng)大戰(zhàn)略。

然而，自然災(zāi)害是小概率事件，其往往不適用于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。自然災(zāi)害的出現(xiàn)具有很強(qiáng)的波動(dòng)性，很難進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。颶風(fēng)、龍卷風(fēng)和臺(tái)風(fēng)往往示出最高的年度重現(xiàn)率。在許多受災(zāi)國家，在20年的跨度里，此重現(xiàn)率超過每年0.7次事件。注意，颶風(fēng)、龍卷風(fēng)和臺(tái)風(fēng)是相同的氣候現(xiàn)象。這些風(fēng)暴的不同名稱是針對(duì)其位置。在大西洋和東北太平洋使用“颶風(fēng)”這一術(shù)語。在西北太平洋，同一類型的擾動(dòng)被稱為“臺(tái)風(fēng)”，而在南太平洋和印度洋出現(xiàn)的是“龍卷風(fēng)”。針對(duì)此應(yīng)用，這些術(shù)語是用作描述相同自然災(zāi)害現(xiàn)象的同義詞。旱災(zāi)和洪災(zāi)往往很少復(fù)發(fā)。重要的是注意，由于有限的時(shí)間范圍，這些數(shù)字往往僅是指示性的并且不可用于概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，即，用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的先前系統(tǒng)和方法無法應(yīng)用或僅可以有所保留地應(yīng)用。進(jìn)一步地，當(dāng)災(zāi)害事件發(fā)生時(shí)，用于減輕災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)事件的后果以及用于提供更具恢復(fù)力的管理的可能有用步驟之間的交互從其實(shí)現(xiàn)的結(jié)果來判斷難以理解。此外，作為應(yīng)用可能的減災(zāi)裝置的負(fù)責(zé)人，幾乎不可能獲得深入的經(jīng)驗(yàn)。因此，為了提供對(duì)可能有用的裝置及其效果的更好理解，重要的是提供一種用于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理(DRM)和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)融資(DRF)的自動(dòng)化系統(tǒng)來接管國家的國家風(fēng)險(xiǎn)官(CRO)的角色。同樣重要的是提供一種系統(tǒng)，用于測(cè)試針對(duì)不同災(zāi)害(如地震、颶風(fēng)、臺(tái)風(fēng)、旱災(zāi)和/或洪災(zāi))的研發(fā)災(zāi)害戰(zhàn)略。所述系統(tǒng)應(yīng)允許改進(jìn)特定國家的國家風(fēng)險(xiǎn)概況，基于國家的現(xiàn)有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)擴(kuò)展并改進(jìn)測(cè)試集，對(duì)測(cè)試運(yùn)行的仿真效果進(jìn)行自分析、并研發(fā)合適的電子自動(dòng)化系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種自動(dòng)化可自調(diào)節(jié)的系統(tǒng)和方法，以能夠更好地理解可能有用的裝置的操作調(diào)節(jié)影響及其效果。本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理自動(dòng)化系統(tǒng)來接管國家的國家風(fēng)險(xiǎn)官的角色。另一個(gè)重要任務(wù)是提供一種系統(tǒng)，用于在國家特定環(huán)境中測(cè)試針對(duì)不同災(zāi)害(如地震、颶風(fēng)、臺(tái)風(fēng)、旱災(zāi)和/或洪災(zāi))的研發(fā)災(zāi)害戰(zhàn)略。所述系統(tǒng)應(yīng)允許改進(jìn)特定國家的國家風(fēng)險(xiǎn)概況，基于國家的現(xiàn)有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)擴(kuò)展并改進(jìn)測(cè)試集，對(duì)測(cè)試運(yùn)行的仿真效果進(jìn)行自分析、并研發(fā)合適的電子自動(dòng)化系統(tǒng)。最后，所述系統(tǒng)應(yīng)提供可能性以針對(duì)特定國家實(shí)際面臨的自然災(zāi)害生成災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理及其戰(zhàn)略，連接國家的時(shí)間、地址、地理、社會(huì)和人口結(jié)構(gòu)。

根據(jù)本發(fā)明，具體地通過獨(dú)立權(quán)利要求的特征實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。此外，可以從附屬權(quán)利要求和相關(guān)說明書中衍生更有利的實(shí)施例。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)現(xiàn)上述關(guān)于用于基于位置相關(guān)的自然災(zāi)害影響預(yù)測(cè)減災(zāi)及融資裝置的影響的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)融資系統(tǒng)的目的，尤其在于獲取歷史災(zāi)害事件的測(cè)量參數(shù)以便確定自然災(zāi)害事件的影響并且將自然災(zāi)害事件的關(guān)鍵參數(shù)值用作觸發(fā)以便生成對(duì)在地理區(qū)域內(nèi)的災(zāi)害事件的影響的預(yù)測(cè)；在于根據(jù)存儲(chǔ)的預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)獲取面臨風(fēng)險(xiǎn)的國家的國家特定參數(shù)，其中，所述國家特定參數(shù)至少包括國家經(jīng)濟(jì)和國家預(yù)算參數(shù)；在于一個(gè)或者多個(gè)災(zāi)害事件類型被分配給災(zāi)害歷史表，其中，每個(gè)災(zāi)害事件類型包括歷史自然災(zāi)害事件的多個(gè)類型特定的測(cè)量參數(shù)以及為每個(gè)災(zāi)害事件類型提供相應(yīng)損失頻率函數(shù)的相關(guān)聯(lián)的類型特定的損失頻率函數(shù)參數(shù)，并且其中，借助于所述損失頻率函數(shù)將其預(yù)期超出頻率的損失大小參數(shù)化，其中，所述超出頻率是在任何給定時(shí)間段內(nèi)事件或者損失將達(dá)到或超過給定大小的年概率的度量；在于所述系統(tǒng)包括用于獲取并儲(chǔ)存地理風(fēng)險(xiǎn)地圖的映射參數(shù)，其中，針對(duì)每個(gè)自然災(zāi)害事件類型，獲取并儲(chǔ)存相應(yīng)的映射參數(shù)，所述映射參數(shù)定義了特定自然災(zāi)害事件類型的危險(xiǎn)區(qū)域；在于所述系統(tǒng)包括多個(gè)可選災(zāi)害融資裝置，其中，每個(gè)可選災(zāi)害融資裝置被分配給獲取所述災(zāi)害融資裝置關(guān)于其減災(zāi)應(yīng)用的資本成本的可定義的成本因素，并且其中，在災(zāi)難性災(zāi)害事件的情況中，針對(duì)每個(gè)可選災(zāi)害融資裝置，借助于定義覆蓋結(jié)構(gòu)的分配模塊，可變預(yù)算份額因素是可分配且可適配的，并且在于針對(duì)發(fā)生的自然災(zāi)害事件類型的各種場(chǎng)景借助于所述損失頻率函數(shù)和所述地理風(fēng)險(xiǎn)地圖來確定預(yù)期災(zāi)難損失，并且基于所述覆蓋結(jié)構(gòu)、所述分配的成本因素以及所述確定的預(yù)期災(zāi)難損失準(zhǔn)備好對(duì)用于補(bǔ)救所述損失的所述災(zāi)害融資裝置的影響的預(yù)測(cè)。第一災(zāi)害融資裝置可以例如與包括被設(shè)置為1的分配成本因素的應(yīng)急儲(chǔ)備單元相關(guān)，第二可選災(zāi)害融資裝置與包括取決于可定義的信用條件參數(shù)的分配成本因素的備用債務(wù)設(shè)施單元相關(guān)，并且第三可選災(zāi)害融資裝置與包括被設(shè)置為例如基于當(dāng)前市場(chǎng)基準(zhǔn)的因素的分配成本因素(例如，1.7)的保險(xiǎn)設(shè)施單元相關(guān)。進(jìn)一步地，基于包括儲(chǔ)存的自然災(zāi)害事件類型的災(zāi)害歷史表，可以例如生成獲取颶風(fēng)、洪災(zāi)、地震和旱災(zāi)等災(zāi)害的至少四個(gè)損失頻率曲線以及地理風(fēng)險(xiǎn)地圖的相應(yīng)映射參數(shù)。系統(tǒng)可以例如至少包括與人口和/或人口統(tǒng)計(jì)和/或國內(nèi)生產(chǎn)總值和/或主權(quán)預(yù)算和/或通貨膨脹率和/或經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和/或出口/進(jìn)口值相關(guān)的國家特定參數(shù)。最后，可以例如通過損失頻率曲線的數(shù)值積分來確定預(yù)期災(zāi)難損失。本發(fā)明有利地提供了一種系統(tǒng)，用于預(yù)測(cè)預(yù)期災(zāi)難損失以及用戶選擇用于補(bǔ)救這些損失的相應(yīng)融資工具的效果。本發(fā)明還有利地提供了一種系統(tǒng)，用于建立滿足國家特定需求的覆蓋結(jié)構(gòu)以及用于針對(duì)不同場(chǎng)景實(shí)時(shí)地測(cè)試減災(zāi)及融資裝置的特定的定義的方案的性能。

在一個(gè)實(shí)施例變體中，系統(tǒng)包括第二蒙特卡洛模塊，所述模塊用于將針對(duì)概率性多年模擬的概率蒙特卡洛損失模擬生成為針對(duì)特定預(yù)融資方案所選擇的覆蓋結(jié)構(gòu)的效果的最終測(cè)試。所述蒙特卡洛模塊可以例如生成針對(duì)概率性30年模擬的概率性蒙特卡洛損失模擬。除其它項(xiàng)外，本實(shí)施例變體具有以下優(yōu)點(diǎn)：所述系統(tǒng)允許在不同場(chǎng)景下實(shí)時(shí)地完整監(jiān)測(cè)并評(píng)估所選覆蓋結(jié)構(gòu)的影響。

在另一個(gè)實(shí)施例變體中，所述系統(tǒng)包括三個(gè)可選輸入信道，其中，在借助于用戶界面可選的第一信道中，第一預(yù)算份額因素被確定并且被分配給所述相應(yīng)的第一災(zāi)害融資裝置，在借助于用戶界面可選的第二信道中，第二預(yù)算份額因素被確定并且被分配給所述相應(yīng)的第二災(zāi)害融資裝置，并且在借助于用戶界面可選的第三信道中，第三預(yù)算份額因素被確定并且被分配給所述相應(yīng)的第三災(zāi)害融資裝置。所述覆蓋結(jié)構(gòu)的所述預(yù)算份額因素借助于所述用戶界面發(fā)生改變以便優(yōu)化所述災(zāi)害融資裝置的效果從而補(bǔ)救可能的損失。此外，所述分配模塊包括激活設(shè)備，借助于所述激活設(shè)備，基于具有所述分配的預(yù)算份額因素的所述生成的覆蓋結(jié)構(gòu)，有可能將相應(yīng)的控制信號(hào)傳輸至監(jiān)測(cè)設(shè)備。除其它項(xiàng)外，本實(shí)施例變體具有以下優(yōu)點(diǎn)：所述系統(tǒng)可以通過查看國家風(fēng)險(xiǎn)概況并創(chuàng)建有待通過現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試的合適的風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃而為用戶提供國家風(fēng)險(xiǎn)官(CRO)的經(jīng)驗(yàn)。

在進(jìn)一步的實(shí)施例變體中，分配模塊包括第二蒙特卡洛模塊，其中，借助于所述第二蒙特卡洛模塊并且基于所述覆蓋結(jié)構(gòu)的所述分配的可變預(yù)算份額因素生成包括具有變化預(yù)算份額因素的覆蓋結(jié)構(gòu)的多個(gè)數(shù)據(jù)記錄，其中，針對(duì)發(fā)生的自然災(zāi)害事件類型的不同場(chǎng)景基于所述災(zāi)害融資裝置的效果借助于所述系統(tǒng)優(yōu)化具有所述分配的預(yù)算份額因素的所述覆蓋結(jié)構(gòu)。除其它項(xiàng)外，本實(shí)施例變體具有以下優(yōu)點(diǎn)：所述系統(tǒng)自動(dòng)生成具有優(yōu)化的分配預(yù)算份額因素的優(yōu)化覆蓋結(jié)構(gòu)。

在又另一個(gè)實(shí)施例變體中，所述分配模塊包括信令設(shè)備，其中，借助于信號(hào)傳輸基于所述分配的預(yù)算份額因素激活所述可選的災(zāi)害融資裝置。此外，所述分配模塊可以例如包括信令設(shè)備，其中，一旦觸發(fā)優(yōu)化的覆蓋結(jié)構(gòu)，就由所述信令設(shè)備借助于信號(hào)傳輸基于所述分配的預(yù)算份額因素激活所述可選的災(zāi)害融資裝置。除其它項(xiàng)外，本實(shí)施例變體具有以下優(yōu)點(diǎn)：所述系統(tǒng)可以完全自動(dòng)化，即，所述系統(tǒng)自動(dòng)地生成并優(yōu)化具有優(yōu)化的分配預(yù)算份額因素的覆蓋結(jié)構(gòu)，并且還自動(dòng)地激活所述合適的災(zāi)害融資裝置以提供災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理。此外，所述系統(tǒng)通過使用現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景允許在可能提出的風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃的測(cè)試中高效且完全自動(dòng)化地監(jiān)測(cè)并控制國家風(fēng)險(xiǎn)官的工作。

最后，除了上述系統(tǒng)及相應(yīng)方法外，本發(fā)明還涉及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序代碼裝置，用于控制所述控制系統(tǒng)的一個(gè)或多個(gè)處理器，其方式使得控制系統(tǒng)執(zhí)行所提出的方法；本發(fā)明具體地還涉及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)在此包含用于處理器的計(jì)算機(jī)程序代碼裝置。

附圖說明

將參照附圖通過示例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行更詳細(xì)地解釋，在附圖中：

圖1示出了示圖，示意性地展示了從1970年至2013年主要災(zāi)害事件的數(shù)量。

圖2示出了示圖，示意性地展示了從1970年至2013年遇難者人數(shù)。參考號(hào)1指1970年孟加拉國風(fēng)暴，2指1976年中國唐山地震，3指1991年孟加拉高爾基颶風(fēng)，4指2004年印度洋地震及海嘯，5指2008年緬甸納吉斯颶風(fēng)，6指2010年海地地震，7指2013年菲律賓海燕臺(tái)風(fēng)。

圖3示出了框圖，示意性地描繪了用于基于位置相關(guān)的自然災(zāi)害影響預(yù)測(cè)減災(zāi)及融資裝置30的影響的自動(dòng)化災(zāi)害管理及融資系統(tǒng)1的實(shí)施例的可能實(shí)現(xiàn)方式的架構(gòu)。

圖4示出了虛構(gòu)國家針對(duì)四種災(zāi)害事件類型101的損失頻率函數(shù)103的示例：基于虛構(gòu)國家的災(zāi)害歷史并且分別基于災(zāi)害歷史表10的颶風(fēng)1031、洪災(zāi)1032、地震1033和旱災(zāi)1034。

圖5示出了由虛構(gòu)國家針對(duì)四種災(zāi)害事件類型101的上述示例性數(shù)量提供的四個(gè)示例性風(fēng)險(xiǎn)地圖20：颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)地圖2001、洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2002、地震風(fēng)險(xiǎn)地圖2003和旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2004。

優(yōu)選實(shí)施例具體實(shí)施方式

圖3示意性地描繪了用于基于位置相關(guān)的自然災(zāi)害影響預(yù)測(cè)減災(zāi)及融資裝置的影響的自動(dòng)化災(zāi)害管理及管理預(yù)測(cè)系統(tǒng)1的實(shí)施例的可能實(shí)現(xiàn)方式的架構(gòu)。針對(duì)基于計(jì)算機(jī)的災(zāi)害管理及管理預(yù)測(cè)系統(tǒng)1，獲取歷史災(zāi)害事件的測(cè)量參數(shù)以便確定自然災(zāi)害事件的影響，并且然后將自然災(zāi)害事件的關(guān)鍵參數(shù)值用作觸發(fā)以便生成在地理區(qū)域511、521、531、…內(nèi)的災(zāi)害事件的影響。

根據(jù)存儲(chǔ)的預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)1221、1222、1223獲取面臨風(fēng)險(xiǎn)的國家501、…、531的國家特定參數(shù)1211、1212、1213。國家特定參數(shù)1211、1212、1213可至少包括國家經(jīng)濟(jì)和國家預(yù)算參數(shù)。面臨風(fēng)險(xiǎn)的國家501、…、531的國家特定參數(shù)1211、1212、1213提供給出國家特定風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)方案的國家風(fēng)險(xiǎn)概況121。系統(tǒng)1可以例如至少包括與人口1221和/或人口統(tǒng)計(jì)1222和/或國內(nèi)生產(chǎn)總值1223和/或主權(quán)預(yù)算1224和/或通貨膨脹率1225和/或經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)1226和/或出口/進(jìn)口值1227相關(guān)的國家特定參數(shù)122的國家特定的預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)1211、1212、1213?？梢岳缃柚谟脩艚缑?0獲取面臨風(fēng)險(xiǎn)的國家501、…、531的國家特定參數(shù)1211、1212、1213。用戶界面90可以例如包括借助于用戶界面90可選的第一信道901，其中，第一預(yù)算份額因素411可以由用戶或由連接的輸入設(shè)備確定并分配給相應(yīng)的第一災(zāi)害融資裝置301。在借助于用戶界面90可選的第二信道902中，第二預(yù)算份額因素412可以例如被確定并被分配給相應(yīng)的第二災(zāi)害融資裝置302。最后，在借助于用戶界面90可選的第三信道903中，第三預(yù)算份額因素413被確定并且被分配給相應(yīng)的第三災(zāi)害融資裝置303。表3在下面示出了具有基于參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)(基準(zhǔn))1221、1222、1223掩飾或定義的國家特定參數(shù)值1211、1212、1213的國家概況121的示例。

(表3：具有基于參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)122定義的國家特定參數(shù)1211、1212、1213的示例值的國家風(fēng)險(xiǎn)概況121的示例。)

一個(gè)或多個(gè)災(zāi)害事件類型101被分配給災(zāi)害歷史表10。每個(gè)災(zāi)害事件類型101包括歷史自然災(zāi)害事件的多個(gè)類型特定的測(cè)量參數(shù)以及為每個(gè)災(zāi)害事件類型101提供相應(yīng)損失頻率函數(shù)103的相關(guān)聯(lián)的類型特定的損失頻率函數(shù)參數(shù)102。借助于損失頻率函數(shù)103將其預(yù)期超出頻率的損失大小參數(shù)化，其中，超出頻率是在任何時(shí)間段內(nèi)事件或者損失將達(dá)到或超過給定大小的年概率的度量。例如，基于包括存儲(chǔ)的自然災(zāi)害事件類型101的災(zāi)害歷史表10，可以生成獲取颶風(fēng)1031、洪災(zāi)1032、地震1033和旱災(zāi)1034等災(zāi)害的至少四個(gè)損失頻率函數(shù)103以及地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20的相應(yīng)映射參數(shù)2011、2012、2013、2014。可以例如通過損失頻率函數(shù)103的數(shù)值積分來確定預(yù)期災(zāi)難損失。每個(gè)國家通常具有國家特定的災(zāi)害歷史。例如，一個(gè)虛構(gòu)國家每年可面臨幾種自然災(zāi)難，其中，在經(jīng)濟(jì)損失和受災(zāi)人數(shù)方面最極端的事件例如為地震、颶風(fēng)、洪災(zāi)和旱災(zāi)。所述虛構(gòu)國家從1950年至2011年針對(duì)上述四種主要災(zāi)害的災(zāi)害歷史例如可以如下參照以下表4。

(表4：一個(gè)虛構(gòu)國家1950-2011年的輸入災(zāi)害歷史表10的四種主要災(zāi)害：(i)地震、(ii)颶風(fēng)、(iii)洪災(zāi)和(iv)旱災(zāi)的災(zāi)難歷史示例。

為了量化不同災(zāi)害事件類型101中的每一個(gè)災(zāi)害事件類型(即，災(zāi)害(虛構(gòu)國家上述地震、颶風(fēng)、洪災(zāi)和旱災(zāi)))對(duì)一個(gè)國家的威脅程度，所實(shí)現(xiàn)的國家風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基于災(zāi)害歷史提供了合適的損失頻率曲線103。損失頻率曲線103將損失大小與其預(yù)期超出頻率進(jìn)行相關(guān)，其中，超出頻率是事件或損失在任何給定年份內(nèi)將達(dá)到或超過給定大小的年概率。圖4示出了虛構(gòu)國家針對(duì)四種災(zāi)害事件類型101的損失頻率函數(shù)103的示例：基于虛構(gòu)國家的災(zāi)害歷史并且分別基于災(zāi)害歷史表10的颶風(fēng)損失頻率函數(shù)1031、洪災(zāi)損失頻率函數(shù)1032、地震損失頻率函數(shù)1033和旱災(zāi)損失頻率函數(shù)1034。

系統(tǒng)1包括用于獲取并儲(chǔ)存地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20的映射參數(shù)201。針對(duì)每個(gè)自然災(zāi)害事件類型101，獲取并儲(chǔ)存相應(yīng)的映射參數(shù)201，所述映射參數(shù)定義特定自然災(zāi)害事件類型101的危險(xiǎn)區(qū)域。地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20的映射參數(shù)201可被顯示為定義不同災(zāi)害事件類型101的危險(xiǎn)區(qū)域的圖形風(fēng)險(xiǎn)地圖。圖5示出了由虛構(gòu)國家針對(duì)四種災(zāi)害事件類型101的上述示例性數(shù)量提供的四個(gè)示例性地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20：地理颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)地圖2001、地理洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2002、地震風(fēng)險(xiǎn)地圖2003和旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2004。(多個(gè))地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20可包括針對(duì)不同災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)地圖20或由所述風(fēng)險(xiǎn)地圖20構(gòu)建，如，例如，上述地理颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)地圖2001、地理洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2002、地震風(fēng)險(xiǎn)地圖2003和旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖2004。

所述系統(tǒng)1包括多個(gè)可選災(zāi)害融資裝置30。每個(gè)可選災(zāi)害融資裝置30被分配給獲取災(zāi)害融資裝置(30)關(guān)于其減災(zāi)應(yīng)用的資本成本的可定義的成本因素301、302、303。在災(zāi)難性災(zāi)害事件的情況中，針對(duì)每個(gè)獲取災(zāi)害融資裝置30，可以借助于定義覆蓋結(jié)構(gòu)的分配模塊40對(duì)可變預(yù)算份額因素411、412、413進(jìn)行分配和適配。例如，第一災(zāi)害融資裝置30可以與包括被設(shè)置為1的分配成本因素的應(yīng)急儲(chǔ)備單元311相關(guān)，第二可選災(zāi)害融資裝置30可以與包括取決于可定義的信用條件參數(shù)的分配成本因素的備用債務(wù)設(shè)施單元312相關(guān)，并且第三可選災(zāi)害融資裝置30可以與包括被設(shè)置為例如基于當(dāng)前市場(chǎng)基準(zhǔn)的因素的分配成本因素(例如，1.7)的保險(xiǎn)設(shè)施單元313相關(guān)。例如，應(yīng)急儲(chǔ)備單元311還可以被實(shí)現(xiàn)為外部功能性且可訪問單元，例如，作為區(qū)域發(fā)展銀行系統(tǒng)以允許系統(tǒng)1或者系統(tǒng)1的用戶訪問備用信貸設(shè)施。此外，發(fā)展銀行系統(tǒng)可以提供用于為國家和/或系統(tǒng)1建立主權(quán)災(zāi)難保險(xiǎn)解決方案的裝置。每個(gè)融資工具具有資本成本，所述資本成本由成本因素測(cè)量。成本因素是成本與損失之比。進(jìn)一步地，系統(tǒng)1可包括用于存取災(zāi)難儲(chǔ)備金的裝置。因此，系統(tǒng)1自主地或者借助于系統(tǒng)1的用戶在本示例中可以選擇以下災(zāi)害融資裝置30：(i)應(yīng)急儲(chǔ)備單元311為系統(tǒng)1或用戶分配年度國家預(yù)算的一部分作為儲(chǔ)備金，其中，借助于應(yīng)急儲(chǔ)備單元311啟用系統(tǒng)1以立即現(xiàn)金支付災(zāi)難損失/重建工作。沒有直接成本應(yīng)用于此災(zāi)害融資裝置30。然而，通過設(shè)置儲(chǔ)備金參數(shù)，系統(tǒng)1放棄用于使用其它單元的所述預(yù)算部分或預(yù)算項(xiàng)或者用于對(duì)其進(jìn)行投資(機(jī)會(huì)成本)的選擇，另外，恰當(dāng)設(shè)置的邊界參數(shù)(如，例如，預(yù)算限制)可以防止系統(tǒng)1分配過高的預(yù)算份額作為儲(chǔ)備金參數(shù)。作為另一個(gè)邊界參數(shù)，時(shí)間因素在優(yōu)化過程中可能是重要的。如果發(fā)生重大事件并且還未建立達(dá)到要求金額的儲(chǔ)備金，則將由財(cái)政補(bǔ)貼差額。應(yīng)急儲(chǔ)備單元311的分配成本因素可以被設(shè)置為1.00；(ii)備用債務(wù)設(shè)施單元312為系統(tǒng)1或用戶分配年度國家預(yù)算的一部分作為預(yù)定義信貸額度，其中，借款額取決于自然災(zāi)害發(fā)生率。國際金融體系或發(fā)展銀行系統(tǒng)為受災(zāi)國際提供即時(shí)流動(dòng)資金直到其它資金來源進(jìn)入。最后按利息歸還信用提款。成本因素可以是根據(jù)作為信貸條件的邊界條件由系統(tǒng)1或針對(duì)系統(tǒng)1設(shè)置的變量；(iii)保險(xiǎn)設(shè)施單元313為系統(tǒng)1或用戶分配年度國家預(yù)算的一部分作為作為保險(xiǎn)費(fèi)因素。一旦(由預(yù)定事件特性)觸發(fā)保險(xiǎn)設(shè)施單元313，就將補(bǔ)救所有損失直到達(dá)到補(bǔ)救的上限閾值。對(duì)比應(yīng)急儲(chǔ)備單元311，保險(xiǎn)費(fèi)并非100％覆蓋損失。年費(fèi)可以例如由保險(xiǎn)設(shè)施單元313必須補(bǔ)救的預(yù)期損失來定義，加上負(fù)載因素以便補(bǔ)救保險(xiǎn)設(shè)施單元313的費(fèi)用并且作為所提供的總金額的一部分。無需返還保險(xiǎn)設(shè)施單元313的轉(zhuǎn)移支付。如上所述，分配的成本因素可以例如被設(shè)置為保險(xiǎn)設(shè)施單元313預(yù)期損失的1.70，所述因素例如可以基于當(dāng)前市場(chǎng)基準(zhǔn)。1.7為平均值，其例如可以基于當(dāng)前市場(chǎng)基準(zhǔn)或者可以例如以其它方式被假定或被確定。然而，其它值是可能的并且實(shí)際值可基于保險(xiǎn)參數(shù)定義的情況改變。實(shí)現(xiàn)的成本因素(即，系統(tǒng)1和/或國家轉(zhuǎn)讓的保險(xiǎn)費(fèi)與損失的實(shí)際比值)將取決于有效發(fā)生的損失。

針對(duì)發(fā)生的自然災(zāi)害事件類型101的各種場(chǎng)景借助于所述損失頻率函數(shù)103和所述地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20來確定預(yù)期災(zāi)難損失，并且基于所述覆蓋結(jié)構(gòu)401、所述分配的成本因素301以及所述確定的預(yù)期災(zāi)難損失準(zhǔn)備好對(duì)用于補(bǔ)救所述損失的所述災(zāi)害融資裝置30的影響的預(yù)測(cè)。

所述覆蓋結(jié)構(gòu)401的預(yù)算份額因素410、411、412、413借助于用戶界面90可由用戶或者自動(dòng)化輸入設(shè)備改變以優(yōu)化災(zāi)害融資裝置30的效果從而補(bǔ)救可能的損失。

系統(tǒng)1可以包括每個(gè)預(yù)算份額因素410、411、412、413的預(yù)定義的或者以其他方式固定的閾值參數(shù)，從而限制相應(yīng)預(yù)算份額因素410、411、412、413的變化可能性。設(shè)置相應(yīng)的閾值參數(shù)，某預(yù)算份額因素410、411、412、413可以僅向上變化為分配閾值，從而防止可能的用戶或系統(tǒng)1為預(yù)算份額因素410、411、412、413分配更大的預(yù)算值。作為實(shí)施例變體，系統(tǒng)1可以包括例如蒙特卡洛模塊60，所述模塊用于將針對(duì)概率性多年模擬的概率蒙特卡洛損失模擬生成為針對(duì)特定預(yù)融資方案所選擇的覆蓋結(jié)構(gòu)401的效果的最終測(cè)試。所述蒙特卡洛模塊60可以例如生成針對(duì)概率性30年模擬的概率性蒙特卡洛損失模擬。以此方式，本實(shí)施例能夠通過查看國家風(fēng)險(xiǎn)概況121并創(chuàng)建有待通過現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試的合適的風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃而為用戶提供國家風(fēng)險(xiǎn)官(CRO)的經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)經(jīng)驗(yàn)的洞悉。在這意義上，本發(fā)明還可以充當(dāng)基于虛構(gòu)的國家概況121以及對(duì)應(yīng)的國家特定參數(shù)1211、1212、1213的自動(dòng)訓(xùn)練設(shè)備。例如，用戶可被任命為虛構(gòu)國家(比如科斯塔阿蘇爾)的虛構(gòu)國家風(fēng)險(xiǎn)官角色。借助于系統(tǒng)1，可以安排用戶負(fù)責(zé)為虛構(gòu)國家科斯塔阿蘇爾政府完成災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理策略。可借助于國家特定參數(shù)1211、1212、1213以任何合適方式對(duì)虛構(gòu)國家的概況121進(jìn)行建模。例如，可將科斯塔阿蘇爾建模為位于熱帶氣候地區(qū)的新興市場(chǎng)國家。科斯塔阿蘇爾的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張可以例如結(jié)合與全球氣候變化相關(guān)的更強(qiáng)烈的自然災(zāi)害預(yù)測(cè)，其中，科斯塔阿蘇爾的自然災(zāi)害造成的總?cè)藛T和經(jīng)濟(jì)損失未來有可能上升。以訓(xùn)練為例，用戶可以假設(shè)已經(jīng)采取了用于降低風(fēng)險(xiǎn)的綜合測(cè)量。然而，預(yù)災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)融資仍是有待由CRO(即，用戶)經(jīng)營(yíng)的組成部分。如定義的，可獲得的預(yù)算取決于國家概況121。作為受訓(xùn)者，用戶必須建立高效的融資方案。在此示例中，作為CRO的用戶可以例如假設(shè)其責(zé)任包括：(i)識(shí)別出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，(ii)建立頻率/嚴(yán)重性風(fēng)險(xiǎn)景觀；(iii)針對(duì)最大風(fēng)險(xiǎn)(頻率或者嚴(yán)重性)采取減災(zāi)措施；以及(vi)為不能完全防止或緩解的風(fēng)險(xiǎn)制定風(fēng)險(xiǎn)融資計(jì)劃。有待由系統(tǒng)1訓(xùn)練的用戶可以假設(shè)已經(jīng)采取實(shí)質(zhì)性減災(zāi)措施例如以便為所有新建筑確定嚴(yán)格的建筑規(guī)范，或者假設(shè)在基礎(chǔ)設(shè)施周圍建立屏障以幫助緩解暴露于地震和洪災(zāi)、或者修建橋梁以抵抗強(qiáng)風(fēng)、或者已經(jīng)將用于提前通知的公共警報(bào)系統(tǒng)安裝在位等等。因此，用戶只需建立用于應(yīng)用可用災(zāi)害融資裝置30的高效計(jì)劃。換言之，為了使用系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，用戶可以假設(shè)迄今為止除了風(fēng)險(xiǎn)融資方案的開發(fā)之外上述責(zé)任已經(jīng)全部滿足。用戶現(xiàn)在需要關(guān)注于提供最高效的方法來將國家風(fēng)險(xiǎn)的一部分轉(zhuǎn)移脫離政府資產(chǎn)負(fù)債表。

通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)融資方案中的相應(yīng)預(yù)算份額因素410、411、412、413進(jìn)行縮放來提供最優(yōu)化分配，有待由系統(tǒng)1訓(xùn)練的用戶基于國家風(fēng)險(xiǎn)概況121，國家特定參數(shù)1211、1212、1213，國家特定自然災(zāi)害發(fā)生率，風(fēng)險(xiǎn)地圖20和/或風(fēng)險(xiǎn)地圖2001、2002、2003、2004，其發(fā)生率參數(shù)2011、2012、2013、2014以及損失頻率函數(shù)103和/或損失頻率函數(shù)1031、1032、1033、1034來應(yīng)用其知識(shí)。因此，系統(tǒng)1使用戶系統(tǒng)性地處理政府可以怎樣評(píng)估并降低颶風(fēng)造成的損失以及在災(zāi)害發(fā)生后可以怎樣準(zhǔn)備提供救濟(jì)和重建(即，使用戶系統(tǒng)性地建立合適的策略模式)。應(yīng)注意，在完全自動(dòng)化系統(tǒng)1的實(shí)施例變體中，通過系統(tǒng)的1測(cè)量和/或獲取和/或過濾裝置獲取上述合適的因素和參數(shù)值。借助于地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20，系統(tǒng)允許用戶交互式地查看其國家或者地區(qū)的災(zāi)害場(chǎng)景的直接資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和(間接的)金融、財(cái)政和經(jīng)濟(jì)影響的曝光。降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果可由系統(tǒng)1評(píng)估并用用戶感興趣的指示符(如預(yù)算立場(chǎng)、債務(wù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng))表達(dá)?；谄鋰一蛘叩貐^(qū)的脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，系統(tǒng)1的目的之一是提供一種系統(tǒng)化且自動(dòng)化系統(tǒng)1，用于評(píng)估與融資風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)的策略選擇，包括分別平衡及分配風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移工具(即，災(zāi)害融資裝置30，如儲(chǔ)備金、保險(xiǎn)金和災(zāi)難債券)及其參數(shù)(如，預(yù)算份額因素410、411、412、413)。系統(tǒng)1可以包括圖形用戶界面并且是交互式的(包括獨(dú)立式應(yīng)用)，即，用戶可以并且應(yīng)該改變模型參數(shù)、給定的不同偏好以及參數(shù)不確定性。例如，用戶可以調(diào)節(jié)國家愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)和債務(wù)金額，并且系統(tǒng)1將示出這如何改變國家對(duì)災(zāi)難的脆弱性以及其如何影響不同的政策路徑。系統(tǒng)1的目的之一是提供一種自動(dòng)化裝置，用于降低國家經(jīng)歷“資源/資金缺口”的風(fēng)險(xiǎn)或在修復(fù)公共基礎(chǔ)設(shè)施以及為私營(yíng)部門提供所需救濟(jì)方面履行其災(zāi)后債務(wù)的困難。出于這個(gè)目的，用戶將需要使用評(píng)估財(cái)政和宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)及脆弱性的上述信息。用戶必須考慮怎樣降低或者減輕人員和經(jīng)濟(jì)損失，并且最后必須為國家創(chuàng)建合適的風(fēng)險(xiǎn)管理框架(參見附圖)。除了完全自動(dòng)化系統(tǒng)1(即，在完全不需要人員互動(dòng)的情況下進(jìn)行操作)的實(shí)施例變體外，系統(tǒng)1的上述應(yīng)用允許不同的使用。例如，用戶可以使用上述接口模塊來提出啟動(dòng)參數(shù)(例如，可變預(yù)算份額因素410、411、412、423)，其中，系統(tǒng)1優(yōu)化啟動(dòng)參數(shù)以便實(shí)現(xiàn)參數(shù)的全局或局部最大化。在另一個(gè)變體中，系統(tǒng)1提出啟動(dòng)參數(shù)(即，預(yù)算份額因素410、411、412、423)，其中，這些參數(shù)在由用戶遵循的過程中被改變，從而允許用戶理解關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移結(jié)果的不同變化的影響。以上實(shí)施例還允許用戶在優(yōu)化過程中借助于系統(tǒng)1改變這些參數(shù)以克服局部最大值或最小值，其中，優(yōu)化操作可以繼續(xù)。

如果用戶通過對(duì)上述因素進(jìn)行調(diào)節(jié)而執(zhí)行對(duì)合適風(fēng)險(xiǎn)管理策略進(jìn)行開發(fā)，則首先用戶考慮自然災(zāi)害造成的損失與政府的互動(dòng)(即，資產(chǎn)損失的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)與用于幫助居民和企業(yè)的救濟(jì)支出)以及將由政府承受的經(jīng)濟(jì)損失比率。因此，國家風(fēng)險(xiǎn)官必須首先確定或評(píng)估國家公共部門資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。例如，上述風(fēng)險(xiǎn)取決于由損失頻率函數(shù)1031、1032、1033獲取的自然災(zāi)害的頻率和強(qiáng)度、自然災(zāi)害造成的財(cái)產(chǎn)損失、及其針對(duì)特定類型自然災(zāi)害的物理脆弱性。其次，基于用于降低人員損失和經(jīng)濟(jì)損失的有限國家資源(所述損失例如由如國家的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的參數(shù)表示)，參數(shù)應(yīng)被改變，其方式使得國家財(cái)政變得盡可能有復(fù)原力，或者提供足夠的資金用于為公共基礎(chǔ)設(shè)施的重建提供資金以及用于為居民和私營(yíng)部門提供救濟(jì)。另一方面，財(cái)政復(fù)原力取決于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)可以降低的程度，從而使得其對(duì)國家總體經(jīng)濟(jì)情況具有較小的影響。因此，國家風(fēng)險(xiǎn)官必須基于風(fēng)險(xiǎn)或者基于實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)降低來平衡國家公共部門的復(fù)原力。接下來，重要的是，國家風(fēng)險(xiǎn)官仔細(xì)地嘗試確定或估計(jì)所謂的“資源缺口”，所述缺口為國家或其政府用于修復(fù)基礎(chǔ)設(shè)施并為私營(yíng)部門提供救濟(jì)的應(yīng)急災(zāi)后負(fù)債與政府可獲得的資金源之間的差異。系統(tǒng)1可通過模擬公共資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)并估計(jì)政府補(bǔ)救這些風(fēng)險(xiǎn)的能力來自動(dòng)地對(duì)此缺口進(jìn)行評(píng)估并提供私營(yíng)部門援助。除其他項(xiàng)外，評(píng)估還應(yīng)基于國家特定參數(shù)1211、1212、1213。當(dāng)對(duì)參數(shù)進(jìn)行適配時(shí)，國家風(fēng)險(xiǎn)官還應(yīng)嘗試將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與國家發(fā)展規(guī)劃同步，即，將財(cái)政災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與可能的資金缺口進(jìn)行合并從而為進(jìn)入國家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的可能損失提供資金的潛在的資金缺口與合并。針對(duì)系統(tǒng)1，后果可以例如與如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或國家外債情況的變量有關(guān)。

與對(duì)金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)處理的公債的影響相比，這些指示符代表對(duì)經(jīng)濟(jì)流的影響。通常，國家風(fēng)險(xiǎn)官應(yīng)主要關(guān)注自然災(zāi)害造成的生命損失以及還有直接或間接影響主要國家公共部門資產(chǎn)的生活和生產(chǎn)資產(chǎn)損失。因此，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理方案或覆蓋結(jié)構(gòu)401而言，往往重要的是考慮在降低人員和經(jīng)濟(jì)損失中應(yīng)用的參數(shù)方案401的成本效益。最后，針對(duì)有效的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)計(jì)劃，國家風(fēng)險(xiǎn)官使用分配模塊40和具有可變預(yù)算份額因素410、411、412、413的應(yīng)用覆蓋結(jié)構(gòu)401來在用于降低資源缺口風(fēng)險(xiǎn)的可用選項(xiàng)之間分配預(yù)算，包括保險(xiǎn)費(fèi)、災(zāi)難債券、和儲(chǔ)備金或應(yīng)急信貸安排。在降低資源缺口風(fēng)險(xiǎn)過程中，針對(duì)可用災(zāi)害融資裝置30的成本效益(即，災(zāi)害融資裝置的成本因素301、3011、3012、3013)平衡風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化很重要。系統(tǒng)1可以用于開發(fā)策略，同時(shí)系統(tǒng)1評(píng)估所提出的方案401實(shí)際上是否降低了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)了國家財(cái)政復(fù)原力。借助于系統(tǒng)1開發(fā)高效風(fēng)險(xiǎn)融資方案(即，覆蓋結(jié)構(gòu)401)可被理解為自適應(yīng)過程，其中，在已經(jīng)評(píng)估度量對(duì)降低財(cái)政脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)的影響后不斷地修改度量。

在使用系統(tǒng)1訓(xùn)練國家風(fēng)險(xiǎn)官的上述示例中，系統(tǒng)1的用戶可以使用由國家風(fēng)險(xiǎn)概況121、災(zāi)害歷史表10和/或地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20提供的信息來標(biāo)識(shí)具有最緊急預(yù)融資需求的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)(上述示例：地震、颶風(fēng)、洪災(zāi)、旱災(zāi))。然而，通過頻率和嚴(yán)重性兩者的結(jié)合，可以由系統(tǒng)1或者系統(tǒng)1的核心引擎2確定影響國家的最危險(xiǎn)且成本代價(jià)最高的自然災(zāi)害。當(dāng)使用系統(tǒng)1作為訓(xùn)練系統(tǒng)時(shí)，用戶可以再次假設(shè)例如已經(jīng)將不同于災(zāi)害融資裝置30的其它減災(zāi)裝置考慮在內(nèi)。所以為災(zāi)害融資裝置30定義了覆蓋結(jié)構(gòu)40的可變預(yù)算份額因素410、411、412、413的用戶不用擔(dān)心國家對(duì)自然災(zāi)害事件的準(zhǔn)備。例如，用戶可以簡(jiǎn)單假設(shè)：建立的風(fēng)險(xiǎn)地圖20用于介紹針對(duì)可能受災(zāi)的房屋和基礎(chǔ)設(shè)施的嚴(yán)格建筑規(guī)范；使針對(duì)颶風(fēng)和地震兩者的提前預(yù)警系統(tǒng)就位；學(xué)校和公共機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)進(jìn)行規(guī)律的疏散演習(xí)等等。因此，定義可變預(yù)算份額因素410、411、412、413的用戶可以使用被提供用于獲得國家風(fēng)險(xiǎn)景觀的整體概圖并且使用災(zāi)害融資裝置30的覆蓋結(jié)構(gòu)40的可變預(yù)算份額因素410、411、412、413的所有信息、決定怎樣針對(duì)每個(gè)災(zāi)害事件類型101確定合適的覆蓋范圍和減災(zāi)方案。

在另一個(gè)實(shí)施例變體中，分配模塊40可以例如包括第二蒙特卡洛模塊80。借助于所述第二蒙特卡洛模塊80并且基于所述覆蓋結(jié)構(gòu)40的所述分配的可變預(yù)算份額因素410、411、412、413可以例如生成包括具有變化預(yù)算份額因素410、411、412、413的覆蓋結(jié)構(gòu)40的多個(gè)數(shù)據(jù)記錄，其中，針對(duì)發(fā)生的自然災(zāi)害事件類型101的不同場(chǎng)景基于所述災(zāi)害融資裝置30的效果借助于所述系統(tǒng)1的核心引擎2優(yōu)化具有所述分配的預(yù)算份額因素410、411，412，413的所述覆蓋結(jié)構(gòu)。

所述分配模塊40可以包括例如激活設(shè)備，借助于所述激活設(shè)備93，基于具有分配的預(yù)算份額因素410、411、412、413的所述生成的覆蓋結(jié)構(gòu)401，有可能將相應(yīng)的控制信號(hào)傳輸至監(jiān)測(cè)設(shè)備91。分配模塊40還可以包括信令設(shè)備92，其中，借助于信號(hào)傳輸基于分配的預(yù)算份額因素410、411、412、413激活可選的災(zāi)難融資裝置30。作為實(shí)施例的變體，信令設(shè)備92可以在觸發(fā)優(yōu)化覆蓋結(jié)構(gòu)401時(shí)借助于信號(hào)傳輸基于分配的預(yù)算份額因素410、411、412、413激活可選的災(zāi)難融資裝置30。

為了評(píng)估國家風(fēng)險(xiǎn)(即，在自然災(zāi)害的情況中，關(guān)于國家資產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)可操作性的風(fēng)險(xiǎn))，系統(tǒng)1可以例如包括用于專門針對(duì)各種可能的災(zāi)害(例如，颶風(fēng)、洪災(zāi)、旱災(zāi)或地震)進(jìn)行災(zāi)害評(píng)估的裝置。所述評(píng)估可以例如是基于歷史事件的歷史數(shù)據(jù)以及針對(duì)特定自然災(zāi)害的相應(yīng)損失執(zhí)行的。為了確定自然災(zāi)害的破壞潛力，可以應(yīng)用不同的技術(shù)，例如，用于確定曝光的資產(chǎn)的物理脆弱性的隨機(jī)或工程方法。然而，也可以使用歷史損失進(jìn)行直接風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可以例如是借助于不同的專用模塊(例如，災(zāi)難模塊、曝光模塊、脆弱性模塊和損失模塊)獲取的，其中，損失模塊借助于風(fēng)險(xiǎn)度量或損失分布整合了來自前三個(gè)模塊的結(jié)果。損失分布為累積分布函數(shù)，其中，x軸代表損失，例如，由貨幣損失參數(shù)、年度GDP損失參數(shù)或股本損失參數(shù)表示。y軸代表損失不超過預(yù)定閾值的概率。例如，y軸上的值0.6意味著損失不超過預(yù)定損失閾值的概率為60％。換言之，具有概率40％，損失將超過此級(jí)別的損失。然而，40％的概率還意味著事件平均每2.5年發(fā)生一次(1/0.4＝2.5)。這意味著重現(xiàn)期越長(zhǎng)，事件概率越低，但是損失越高。損失分布函數(shù)包括可以源自于其的各種風(fēng)險(xiǎn)度量。例如，(i)年平均損失(損失分布上的整個(gè)區(qū)域)，(ii)定義為VaR(p)＝F^-1(1-p)的風(fēng)險(xiǎn)值(VaR)，其中，F(xiàn)^-1是被定義為損失分布函數(shù)的反函數(shù)的分位函數(shù)或者(iii)可能最大損失(PML)，其與給定的超越概率相關(guān)聯(lián)。

針對(duì)系統(tǒng)1，有可能例如在兩種可能的方法中進(jìn)行以便執(zhí)行確定風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移函數(shù)：(i)經(jīng)由災(zāi)害模型或者(ii)使用歷史數(shù)據(jù)，即，歷史事件。然而，也可以使用其它方法來推導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移函數(shù)。如上所述，專用模塊(例如，災(zāi)難模塊、曝光模塊、脆弱性模塊和損失模塊)可以用于執(zhí)行災(zāi)難評(píng)估，所述模塊全部執(zhí)行不同的功能。災(zāi)難模塊包括例如與災(zāi)害的源參數(shù)相關(guān)的至少三個(gè)變量：未來事件的位置、其發(fā)生頻率以及其嚴(yán)重性。這些參數(shù)可以是基于篩選的歷史和/或工程數(shù)據(jù)，例如，通過模擬潛在颶風(fēng)路徑來增加觀察數(shù)量。必須通過時(shí)間序列分析或者通過假設(shè)適當(dāng)?shù)碾S機(jī)模型來確定給定事件的概率，例如，颶風(fēng)事件概率的非齊次泊松分布。此外，確定強(qiáng)度。曝光模塊獲取曝光資產(chǎn)的空間分布。包括反映工程建筑和建筑規(guī)范中的區(qū)域差異的可變參數(shù)的適當(dāng)?shù)墓１砜梢员粍?chuàng)建并包含在模塊內(nèi)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以遵循任何順序(如，風(fēng)暴、地震、洪災(zāi)、旱災(zāi)和人為災(zāi)害)使用曝光數(shù)據(jù)的空間分辨率。量表編制過程會(huì)是困難且耗時(shí)任務(wù)。然而，量表編制過程是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程的重要部分。針對(duì)所述過程，系統(tǒng)1可以使用衛(wèi)星圖像和具有非對(duì)稱映射的層級(jí)分類。此外，脆弱性模塊將自然災(zāi)害對(duì)曝光元素的物理影響進(jìn)行量化。例如，其表達(dá)了自然災(zāi)害強(qiáng)度與房屋損壞百分比(例如，破壞比率參數(shù))之間的關(guān)系。由于強(qiáng)度度量和破壞級(jí)別通常不可以借助于一個(gè)精確值獲取，所以破壞不可以被表達(dá)為精確的數(shù)量，而僅在誤差或不確定性的范圍內(nèi)。每個(gè)破壞函數(shù)的本質(zhì)是頻率成分和嚴(yán)重性成分。第一者確定曝光元素將被破壞的概率，而第二者確定受損財(cái)產(chǎn)的百分比(假定破壞已經(jīng)發(fā)生)。例如，破壞和風(fēng)速之間的關(guān)系取決于建筑物的構(gòu)造、建筑物的年齡、建筑物的地理環(huán)境曝光情況等。最后，損失模塊將損害整合并轉(zhuǎn)換成所需的度量，如貨幣損失參數(shù)?？梢詰?yīng)用各種風(fēng)險(xiǎn)度量方案，例如，風(fēng)險(xiǎn)值、超越概率、災(zāi)害地圖或損失分布函數(shù)。再次，損失模塊因此針對(duì)例如在貨幣條款方面的總損害獲取并技術(shù)性地執(zhí)行可能的函數(shù)。借助于上述模塊化結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)1可以自動(dòng)地提供合適的損失分布函數(shù)和損失頻率函數(shù)103以及合適的地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20。還有可能例如通過將動(dòng)態(tài)設(shè)置整合到四個(gè)模塊中而獲取未來的改變，其可以例如是由合適的專家單元或系統(tǒng)1動(dòng)態(tài)適配的。這種未來改變可以例如包括自然災(zāi)害強(qiáng)度和/或頻率的改變、由經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展帶來的脆弱性改變或者風(fēng)險(xiǎn)曝光改變。

如果系統(tǒng)1是基于歷史數(shù)據(jù)模塊實(shí)現(xiàn)的，則系統(tǒng)可以使用與極值理論結(jié)合的自然災(zāi)害歷史數(shù)據(jù)?；谀甓茸匀粸?zāi)害總損失，用于在極值分布以及廣義帕累托(Pareto)分布的假設(shè)下選擇最佳適配的最優(yōu)化算法可以被使用。例如，基于預(yù)測(cè)重現(xiàn)期之間的那些數(shù)據(jù)點(diǎn)的加權(quán)平均函數(shù)可以獲得參數(shù)適配序列，所述序列隨后可以貫穿過程以迭代的方式用作下一個(gè)起點(diǎn)。系統(tǒng)1可以因此例如為GEV和GP兩個(gè)適配(基于廣義極值分布的損失分布以及基于帕累托分布的損失分布)提供最終結(jié)果。同樣借助于所描述的歷史數(shù)據(jù)模塊，系統(tǒng)1可以被實(shí)現(xiàn)為自動(dòng)提供合適的損失分布函數(shù)和損失頻率函數(shù)103以及合適的地理風(fēng)險(xiǎn)地圖20。為了確定系統(tǒng)1的運(yùn)行的魯棒性參數(shù)，可以例如并行地運(yùn)行兩個(gè)實(shí)施例變體。如果以上系統(tǒng)的實(shí)施例變體和方法(即，借助于專用模塊(如上述災(zāi)難模塊、曝光模塊、脆弱性模塊和損失模塊)的實(shí)現(xiàn)方式以及借助于所描述的歷史數(shù)據(jù)模塊的實(shí)現(xiàn)方式)兩者都示出可比較的結(jié)果，則可以預(yù)期結(jié)果的某些魯棒性。

參考號(hào)列表

1 災(zāi)害管理系統(tǒng)

2 核心引擎

10 災(zāi)害歷史表

101 災(zāi)害事件類型

102 損失頻率函數(shù)參數(shù)

103 損失頻率函數(shù)

1031 颶風(fēng)損失頻率函數(shù)

1032 洪災(zāi)損失頻率函數(shù)

1033 地震損失頻率函數(shù)

1034 旱災(zāi)損失頻率函數(shù)

121 國家風(fēng)險(xiǎn)概況

1211、1212、1213 國家特定參數(shù)

122 國家特定參數(shù)的預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)

1221 人口標(biāo)準(zhǔn)

1222 人口統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)

1223 國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)標(biāo)準(zhǔn)

1224 主權(quán)預(yù)算

1225 通貨膨脹率

1226 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)

1227 出口/進(jìn)口值

20 地理風(fēng)險(xiǎn)地圖

2001 地理颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)地圖

2002 地理洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖

2003 地理地震風(fēng)險(xiǎn)地圖

2004 地理旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)地圖

201 風(fēng)險(xiǎn)映射參數(shù)

2011 颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)映射參數(shù)

2012 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)映射參數(shù)

2013 地震風(fēng)險(xiǎn)映射參數(shù)

2014 旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)映射參數(shù)

30 災(zāi)害融資裝置

301 災(zāi)害融資裝置的成本因素

3011 應(yīng)急儲(chǔ)備單元的成本因素

3012 備用債務(wù)設(shè)施單元的成本因素

3013 保險(xiǎn)設(shè)施單元的成本因素

311 應(yīng)急儲(chǔ)備單元

312 備用債務(wù)設(shè)施單元

313 保險(xiǎn)設(shè)施單元

40 分配模塊

401 覆蓋結(jié)構(gòu)

410 可變預(yù)算份額因素

411 第一可變預(yù)算份額因素

412 第二可變預(yù)算份額因素

413 第三可變預(yù)算份額因素

501、511、521、531、…面臨風(fēng)險(xiǎn)的地理區(qū)域

60 概率性蒙特卡洛損失模擬的蒙特卡洛模塊

70 網(wǎng)絡(luò)

80 第二蒙特卡洛模塊

90 用戶界面

901 第一預(yù)算份額因素的第一可選輸入信道

902 第二預(yù)算份額因素的第二可選輸入信道

903 第三預(yù)算份額因素的第三可選輸入信道

91 監(jiān)測(cè)設(shè)備

92 信令設(shè)備

93 激活設(shè)備