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Le modèle Cascading Climate Risk Network (CCRN) surmonte les limites des copules statiques en modélisant la propagation causale des risques climatiques via des Graphes Acycliques Dirigés (DAG). Il dissocie le conditionnement climatique annuel de la cascade physique intra-événementielle. Cette approche offre une transparence causale sur les enchaînements d'aléas (ex. : aridité → incendie → coulée de débris), une précision accrue sur les pertes extrêmes (VaR et TVaR à 99,5 %) pour la tarification des tranches hautes de réassurance, et une robustesse théorique fondée sur la monotonie, essentielle au stress-testing réglementaire et à la gestion du capital.

"Experimental results over synthetic and real problems confirm the advantages of this inference approach in its ability to accurately recover the original noise and signal matrices, as well as the achieved performance improvement in comparison to other state of art MTGP approaches."