Project

Risk quantification; Systemic risk on networks; Extreme value theory; Simulation; Multivariate dependence; Downscaling

Lead
Extreme Wetterereignisse sind weltweit für Überflutungen und Dürren verantwortlich, die nicht nur finanziellen Schaden verursachen, sondern auch regelmäßig Menschenleben fordern. Die letzte Finanzkrise hat außerdem gezeigt, dass das Unterschätzen der Wahrscheinlichkeiten von sehr seltenen Marktszenarien einen verheerenden Einfluss auf die Risikobewertung haben kann. Die Verkettung beziehungsweise Gleichzeitigkeit von Extremereignissen- starke Regenfälle in einem großen Gebiet oder simultane Insolvenzen von wichtigen Banken - stellt oft eine große Gefahr für ein System dar. Die möglichst genaue Quantifizierung dieser Risiken ist eine Herausforderung, für die neue statistische Modelle benötigt werden.
Lay summary
Inhalt und Ziel des Forschungsprojekts Das übergeordnete Ziel dieses Projektes ist, effektive Methoden zur Analyse von komplexen Extremereignissen und deren Risikobewertung zu entwickeln. Dabei wird im Mittelpunkt stehen, theoretische Ergebnisse aus der sogenannten Extremwerttheorie in praxisrelevante Instrumente zu überführen. Im Detail werden (i) Simulationsmethoden von selten Ereignissen verbessert, die es erlauben, extreme Szenarien zu erzeugen und deren räumliche Abhängigkeitsstruktur zu bestimmen. Es soll außerdem untersucht werden, wie (ii) Ergebnisse aus Klimamodellen genutzt werden können, um die Gefahr von lokalen Wetterextremen zu quantifizieren. Ein weiteres Ziel ist, (iii) die Verkettung von einzelnen, extremen Ereignissen in komplexen Systemen zu analysieren, und das damit verbundene systemische Risiko zu bewerten. Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des Forschungsprojekts Die Ergebnisse dieses Projektes werden eine verbesserte Bewertung der gesellschaftlichen und ökologischen Risiken durch Extremereignisse ermöglichen. Dies wird unter anderem Regulierungsbehörden valide Grundlagen zur Einschätzung der Gefahr durch Hochwasser oder andere Naturkatastrophen liefern und dadurch helfen, die genannten Risiken zu begrenzen.

Direct link to Lay Summary

Last update: 15.10.2015

Active participation

Self-organised

Title	Year

Extreme value theory is an important and widely-used approach to multivariate risk assessment which provides mathematically justified estimates of small tail probabilities. It is a rapidly evolving area of research at the interface of probability theory, statistical methods and applications. Both theory and statistical methods for univariate tail analysis are well-developed. While the probabilistic foundations for multivariate theory and complex events are quickly advancing, there is still much potential to translate them into effective tools and statistical models. This is crucial for an improved application of extreme value theory for risk assessment in applied science and industry. The main objective of my research project is thus to provide tools and methods that facilitate risk quantification in complex applications.The first part of this project will tackle the as yet unsolved problem of generating random samples from multivariate extreme value distributions. Even though this is regularly needed for evaluation of risk measures via Monte Carlo methods, simulation studies of statistical methods or rare event generation,only inexact and time-intensive algorithms are currently available. In the second part, the question whether the risk of extreme weather events will change in future will be addressed. Long-term climate models predict meteorological variables only on very large scales. A method that allows for downscaling of the output of these models to information on local extreme events will be developed. The third part of the project aims at opening up new fields of application for multivariate extreme value theory. Complex systems like, for instance, river networks or systems of interacting banks, can often be represented as graphical structures. New models that take the connections in these networks into account will allow for an accurate assessment of systemic risk. A workshop on risk quantification with extreme value methods and their applications in related fields will be organized withinthe scope of this independent research project.