用于分析灾难性事件风险组合的并行模拟
分布式、并行与集群计算
2013-08-12 v1 计算工程、金融与科学
性能
摘要
现代定量保险/再保险公司分析流程的核心是一种用于组合风险分析和定价过程的随机模拟技术，称为聚合分析 (Aggregate Analysis)。聚合分析支持计算各种复杂财产巨灾保险合同（包括巨灾超额赔款 (Cat XL)、每次事故超额赔款 (Per-Occurrence XL) 和聚合超额赔款 (Aggregate XL)，以及结合这些措施的合同）的风险度量，包括可能最大损失 (PML) 和尾部风险价值 (TVAR)。在本文中，我们探讨了用于聚合风险分析的并行方法。提出了一种并行聚合风险分析算法及基于该算法的引擎。该引擎使用 C 和 OpenMP 在多核 CPU 上实现，并使用 C 和 CUDA 在多核 GPU 上实现。对该算法的性能分析表明，GPU 为聚合风险分析提供了一种具有成本效益的替代高性能计算 (HPC) 解决方案。在 GPU 上优化的算法在典型的暴露集和合同结构下，仅用 20 多秒即可完成包含 1000 次灾难性事件的 100 万次试验聚合模拟，速度约为顺序执行版本的 15 倍。这足以支持实时定价场景，即承保人在与客户电话洽谈交易时分析不同的合同条款和定价。
引用
@article{arxiv.1308.2066,
title = {Parallel Simulations for Analysing Portfolios of Catastrophic Event Risk},
author = {Aman Bahl and Oliver Baltzer and Andrew Rau-Chaplin and Blesson Varghese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.2066},
year = {2013}
}
备注
Proceedings of the Workshop at the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC), 2012, 8 pages