Bayesianisches Risikomanagement

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1 Bayesianisches Risikomanagement Armin Haas Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung Abschlusskonferenz des BMBF-Projektes Mainstreaming von Klimarisiken und -chancen im Finanzsektor Frankfurt, 27. November 2009, KfW 1

2 Die Herausforderung Klimawandel entwertet ändert Vergangenheitswissen Politikrahmen Lernen durch wenige Beobachtungen Lernen ohne Beobachtungen 2

3 Was wird benötigt? Systemverständnis mobilisieren Lernen erleichtern 3

4 Wahrscheinlichkeit 4

5 Does Frequency Make You Smart? 5

6 6

7 Was wird benötigt? Systemverständnis mobilisieren Lernen erleichtern 7

8 Bayesianische Entscheider 8

9 Immanuel Kant Wahrscheinlichkeit: Bereitschaft zur Wette 9

10 Thomas Bayes Bayes-Theorem der bedingten Wahrscheinlichkeit P(B A) P(A) P(A B) = P(B) 10

11 Bruno de Finetti Bayesianische Statistik des 20. Jahrhunderts 11

12 Bayesianisches Lernen A priori Wahrscheinlichkeiten Neue Information A posteriori Wahrscheinlichkeiten 12

13 Bayesian Belief System Hypothesis H 1 p(h 1 ) Model M 1 p(m 1 ) Hypothesis H 2 p(h 2 ) Model M 2 p(m 2 ) Hypothesis H i p(h i ) Model M J p(m J ) Variable V 1 P(V 1 ) Variable V 2 P(V 2 )... Variable V k P(V k ) 13

14 Bayesianisches Lernen Information Information BBS BBS BBS Bayesianisches Lernen: Update von H/M/V & ihrer Wahrscheinlichkeiten Bayesianisches Lernen: Update von H/M/V & ihrer Wahrscheinlichkeiten 14

15 Bayesianische Lern-Helix 15

16 Zwei Arten von Bayesianismus Hardcore- Bayesianismus Softcore- Bayesianismus Daten, a prioris Bayesianisches Lernen im strikten Sinn A posterioris A prioris Bayesianisches Lernen im weiteren Sinn A posterioris 16

17 Zwei Arten von Bayesianismus Hardcore-Bayesianismus Hypothesen Start- a prioris Softcore-Bayesianismus 17

18 ibroad integrated Bayesian Risk and Opportunities Analysis and Decision tool Übersicht Ablaufschema 18

19 ibroad Übersicht risk factors independent risk factors I Risk Identification & Model Building II Specific Risk Quantification IIb Integrated Risk Quantification III Model Implementation & Analysis V Bayesian Updating Support Training for risk analyst discussions studies academic papers seminars conferences expert comments / advises Expert Elicitation direct elicitation expert interviews Delphi/ focus groups no conflicting opinions IIIb Diversity of Opinion Management indirect/ automated elicitation online questionnaires prediction markets IV Decision Process Black Swan Decision 19

20 Source: Morgan, G., Adams, P., Keith, D. (2006): Elicitation of expert judgments of aerosol forcing, Climatic Change, Vol. 75, p

21 21

22 Question type 2: interval weighting 22

23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 23

24 Bayesian Risk Management Bayesian learning identification, structuring, & quantification of risks expert elicitation Softcore-Bayesianism -informal updating- Bayesian due diligence precautional principle (black swan) Reflexive Bayesian learning Hardcore-Bayesianism -mathematical Bayesian updating- inference by pure Bayes rule inference in Bayesian statistics expert aggregation prudential decision making inference in Bayesian Belief Networks dealing with any kind of information dealing with data knowledge-based probabilities