Проблемы использования внешних данных для оценки операционного риска в коммерческом банке
https://doi.org/10.32686/1812-5220-2016-13-4-72-79
Аннотация
В данной статье рассматриваются возможные способы решения нескольких частных задач, возникающих при формировании калибровочных выборок для моделей оценки операционного риска (ОР) в коммерческом банке. Рассматриваются аспекты разделения событий на однородные группы на основе количественных методов. Проводится качественное исследование влияния формирования выборок на итоговые оценки. В трех вариантах формулируется задача совмещения наборов данных с разными порогами отсечения. Предлагается алгоритм для решения задачи совмещения данных с разными порогами отсечения на основе усеченных распределений. Исследуется вопрос о недостатке данных для калибровки моделей оценки операционного риска. Обсуждаются три подхода к экстраполяции за пределы имеющихся данных с учетом потенциального наличия экстремальных потерь. В заключении статьи авторы приводят возможные пути решения проблемы малого количества данных об операционных потерях, направленные «снизу» и «сверху».
Об авторах
Л. В. Кох
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
С. М. Булацкий
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Список литературы
1. Золотарева Е.Л. Математическое моделирование операционного риска в коммерческом банке: дис.. канд. экон. наук. Москва, 2011.
2. О порядке расчета размера операционного риска: положение Банка России от 03.11.2009 № 346-П (ред. от 03.07.2012) // Вестник Банка России. 2009. № 77.
3. Anghelache, G.-V. Operational Risk - An Assessment at International Level / G.-V. Anghelache, B.-O. Cozmanca, C.-A. Handoreanu, C. Obreja, A.-C. Olteanu, A.-N. Radu // International journal of mathematical models and methods in applied sciences. 2011. Vol. 1(5). C. 184-192.
4. Baud N., Frachot A., Roncalli T. How to avoid overestimating capital charge for operational risk? (February 2003) // Thierry Roncalli’s Home Page. URL: http://www. thierryroncalli.com/download/oprisktech.pdf (дата обращения: 10.02.2016)
5. Challenges in Measuring Operational Risk from Loss Data [Электронный ресурс]: офиц. сайт ORX. Цюрих, 2016. URL: https://www.orx.org/Lists/PublicDocuments/ Challenges_in_Measuring_OpRisk_from_Loss_ Data_9September2009.pdf (дата обращения: 15.12.2015).
6. Chernobai A., Rachev S., Fabozzi F. A Guide to Basel II Capital Requirements, Models, and Analysis. Hoboken: John Wiley & Sons, 2007. 300 p.
7. Frachot A., Roncalli T. Mixing internal and external data for managing operational risk (January 29, 2002) // Thierry Roncalli’s Home Page. URL: http://www.thierryroncalli. com/download/mixing-riskop.pdf (дата обращения: 10.02.2016)
8. Kiefer J. On Bahadur’s representation of sample quantiles // Ann. Math. Statist. 1967. Vol. 38 (5). C. 1323-1342.
9. Mignola G. Effect of a data collection threshold in the loss distribution approach / G. Mignola, R. Ugoccioni // Journal of Operational Risk. 2007. Vol. 1 (4). C. 35-47.
10. Nesˇlehova´ J. Infinite-mean models and the LDA for operational risk / J. Nesˇlehova´ , P. Embrechts, V. Chavez-Demoulin // Journal of Operational Risk. 2006. Vol. 1 (1). C. 3-25.
11. Panjer H. Operational Risk: Modeling Analytics. - Hoboken: John Wiley & Sons, 2006. 431 p.
12. The 2002 Loss Data Collection Exercise for Operational Risk: Summary of the Data Collected // Basel Committee on Banking Supervision, March 2003. URL: http://www.bis. org/bcbs/qis/ldce2002.pdf (дата обращения: 10.02.2016).
Рецензия
Для цитирования:
Кох Л.В., Булацкий С.М. Проблемы использования внешних данных для оценки операционного риска в коммерческом банке. Проблемы анализа риска. 2016;13(4):72-79. https://doi.org/10.32686/1812-5220-2016-13-4-72-79
For citation:
Kokh L.V., Bulatsky S.M. THE PROBLEMS OF INTERNAL AND EXTERNAL DATA USE FOR OPERATIONAL RISK ASSESSMENT IN COMMERCIAL BANKS. Issues of Risk Analysis. 2016;13(4):72-79. (In Russ.) https://doi.org/10.32686/1812-5220-2016-13-4-72-79
Просмотров: 334
Послать статью по эл. почте 