3- The Data Set
The empirical investigation of the implications of employing the AMA is carried out by
using publicly available operational losses from Fitch Risk Management. This firm
captures financial and non-financial operational risk losses that are in excess of $1
million from public sources such as court filings and news reports. In addition to
individual losses, the data set contains various organizations’ exposure indicators such as
number of employees, gross income, assets, physical assets, compensation, and deposits.
Typically, these large operational losses are used to supplement banks’ internal loss data
in calibrating the tail of the loss severity distribution.
In the sequel, key descriptive statistics are provided for the contributors of losses
and individual losses that occurred in the United States. Contributors of losses are
referred to as bank and insurance organizations in the US market that incurred the losses
captured by Fitch.
For the period ranging from 1980 to 2002, Table 1.1 indicates that operational
losses were captured from 1245 bank organizations grouped in 998 parent banks and 381
insurers grouped in 303 parent insurance organizations. The total losses incurred by
these organizations amount to $58,552 million for banks, and $ 22,535 million for
insurers. In terms of total number of losses per contributor, Table 1.1 also shows that
Fitch has captured only one loss in excess of 1$ million from nearly 80% of contributors.
This is an important fact that impacts the calibration of the observed loss distribution.
The following subsection analyzes the distribution of contributors’ truncation
point above which Fitch captures operational losses. Fitch is supposed to capture and
report all losses in excess of a threshold set to $1 Million and it is worth investigating the
10
actual distribution of this threshold by contributor. For US banks, Table 1.2 indicates that
the contributor’s truncation point ranges from $1 million to $ 1979 million. Among
business lines, Retail banking has the highest number of contributors, i.e. 599 and the
highest contributor’s truncation point while payment and settlement has the lowest
number of contributors, i.e. 21, and at the same time, the lowest contributor’s truncation
point, i.e. $209 million. As to loss event types, CPBP has the highest number of
contributors, i.e. 436 and the highest contributor’s truncation point, i.e. $ 1979 million.
Internal Fraud ranks second with 436 contributors and the highest contributor’s
truncation point i.e. $1836 million.
With regard to the insurance industry, CPBP has the highest number of
contributors, i.e. 264 and the highest contributor’s truncation point, i.e. $1094 million.
Both bank and insurer contributors’ truncation point are significantly skewed to
the right. According to Table 1.2, 1.3 and 1.4, the coefficient of skewness is 14.80 for
banks and 5.25 for insurers. A log scale is thus used to represent the distribution of
contributors’ truncation point.
Figures 1.1 and 1.2 show the histogram of the contributor’s log-truncation-point
for US banks and insurers. For the first category, according to Table 1.5, the contributor’
truncation point at the 25th, 50th, 75th, and 95th percentiles are $2 million, $4 million, $12
million, and $80 million, respectively. For the insurers, these percentiles are $2 million,
$5 million, $19 million and $120 million.
The results of these preliminary analysis visibly suggest that it would not be
appropriate to treat the contributor’s truncation point as constant and known.
11
As to the size of these contributors, table 2.1 provides summary statistics for
banks and insurers’ exposure proxied by their total revenue. It is noticed that more than
50% of both organizations have no exposure reported. The revenue is clustered according
to the euclidean distance into 3 categories based on the size of the organizations, i.e.
small size, medium size and large size. According to this classification scheme, within
the US bank contributors, 26 contributors could be considered as large bank while within
the US insurer contributors, 10 could be deemed as large insurer. Table 2.2 shows that the
median of the total revenue amounts to $7,793 million for banks and $9,241 million for
insurers. The two aforementioned classifications are used to calibrate the loss severity
distribution according to organization size.
Figures 3.1 and 3.2 display the yearly aggregate losses for US banks from 1980 to
2002. One notices the existence of a cycle with peaks in 1984, 1988, 1994, 1998 and
2002. The length of the cycle is approximately four years. The first figure splits the total
yearly aggregate losses into eight business lines. In 1988 and since 2000, retail banking
has become a major business line in terms of yearly aggregate losses. Trading and sales
ranks second. Figure 3.2 breaks the total yearly aggregate losses into the seven event
types. Clearly, CPBP is the main risk driver of operational risk for US banks. Internal
Fraud also accounts for an important part of the total yearly aggregate losses. Figure 3.3
analyzes CPBP losses by splitting them into various components defined by Fitch.
Deceptive sales practices and concealment followed by failure to disclose appear to be
the main risk drivers of CPBP.
As to US insurers, Figure 3.4 indicates that insurers’ operational losses started
increasing from 1992 and that CPBP is also the main risk driver. It may be the case that
12
insurers’ operational losses are subject to more disclosure from 1992. Similar to US
banks, Figure 3.5 shows that deceptive sales practices and concealment most account for
insurance CPBP losses.
Figure 3.6 compares the US bank and insurer yearly aggregate losses and
indicates that banks incurred more operational losses than insurers.
As to loss occurrences, Figure 3.7 displays the US bank yearly loss occurrences
and indicates an upward trend. The same result holds true for the US insurer yearly loss
occurrences as shown by Figure 3.8.
Tables 4.1 and 4.2 show total loss amounts and occurrences incurred by the US
banks from 1960 to 2003. Total loss amounts are split into BCBS eight business lines
and seven event types. Retail banking followed by trading and sales is the leading
business line while CPBP and internal fraud are the two major loss event types.
As to loss occurrences, retail banking has the highest number of individual losses
both overall and specifically for CPBP. Again CPBP among the seven event types shows
the highest number of individual losses. Internal fraud ranks second. Likewise, for the US
insurers, Table 4.3 indicates that CPBP is the main risk.
One notices that some business lines and event types such as agency service,
payment and settlement, damage to physical assets and business disruption & system
failure have few observations or no observations.
In view of these results, it seems appropriate to conduct the calibration of the loss
severity as well as the calculation of the capital charge by dividing banks’ activities as
follows:
13
1- All business lines – CPBP (or relationship risk class according to Fitch
classification).
2- All business lines – Internal fraud and employment practices and workplace
safety (or people risk class according to Fitch).
3- All business lines – Other event types.
For the insurance industry, the following classification is used.
1- CPBP
2- Other event types
4- The Methodology
4.1 - The standard collective risk model
Typically, in actuarial science and in the quantitative operational risk management field,
three building-block assumptions underpin the standard collective risk model, commonly
referred to as LDA. These include: (1) loss occurrence is a random variable modeled by a
counting process that is generally the Poisson process, (2) loss severities are independent
and identically distributed, and (3) loss occurrence distribution is independent from that
of the loss severity sequence.
As to operational risk, the yearly aggregate loss for a specific cell i among the 56
cells set by BCBS can be expressed as:
1
N
i k
k
AggL L
=
= Σ
where AggLi denotes the yearly aggregate loss, N the yearly loss occurrences, and Lk
the loss severity. BCBS sets the capital charge for this specific cell to:
3- ชุดข้อมูล
การสืบสวนเชิงประจักษ์ของผลกระทบของการจ้าง AMA จะดำเนินการโดย
ใช้ผลขาดทุนจากการดำเนินงานที่เปิดเผยต่อสาธารณชนจากการบริหารความเสี่ยงของฟิทช์ บริษัท นี้
จับการสูญเสียความเสี่ยงด้านปฏิบัติการทางการเงินและที่ไม่ใช่ทางการเงินที่อยู่ในส่วนที่เกินจาก $ 1
ล้านบาทจากแหล่งข้อมูลสาธารณะเช่นเอกสารที่ยื่นต่อศาลและรายงานข่าว นอกเหนือจาก
การสูญเสียแต่ละชุดข้อมูลที่มีองค์กรต่างๆ 'ชี้วัดการสัมผัสเช่น
จำนวนพนักงานที่รายได้รวมสินทรัพย์สินทรัพย์ทางกายภาพค่าตอบแทนและเงินฝาก.
โดยปกติเหล่านี้ขาดทุนจากการดำเนินงานที่มีขนาดใหญ่จะใช้ในการเสริมของธนาคารการสูญเสียข้อมูลภายใน
ใน สอบเทียบหางของการสูญเสียการกระจายความรุนแรง.
ในผลสืบเนื่องสถิติเชิงพรรณนาที่สำคัญจะมีให้สำหรับผู้ร่วมสมทบของการสูญเสีย
และการสูญเสียบุคคลที่เกิดขึ้นในประเทศสหรัฐอเมริกา ร่วมให้ข้อมูลของการสูญเสียจะ
เรียกว่าธนาคารและองค์กรประกันในตลาดสหรัฐที่เกิดขึ้นจากความสูญเสียที่
จับโดยฟิทช์.
สำหรับรอบระยะเวลาตั้งแต่ 1980-2002, ตารางที่ 1.1 แสดงให้เห็นว่าการดำเนินงาน
ขาดทุนจากการถูกจับจาก 1,245 องค์กรธนาคารจัดกลุ่มใน 998 ธนาคารและผู้ปกครอง 381
บริษัท ประกันกลุ่มใน 303 องค์กรประกันแม่ การสูญเสียทั้งหมดที่เกิดขึ้นโดย
องค์กรเหล่านี้เป็นจำนวนเงิน $ 58,552 ล้านบาทสำหรับธนาคารและ $ 22,535 ล้านบาทสำหรับ
ผู้ประกันตน ในแง่ของจำนวนรวมของการสูญเสียต่อผู้มีส่วนร่วม, ตารางที่ 1.1 นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่า
ฟิทช์มีการจับภาพเพียงหนึ่งการสูญเสียในส่วนที่เกิน 1 ล้านเหรียญจากเกือบ 80% ของผู้ร่วมสมทบ.
นี่คือความจริงที่สำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการสอบเทียบของการกระจายการสูญเสียสังเกต.
ต่อไปนี้หมวดการวิเคราะห์การกระจายของการตัดร่วมสมทบ '
จุดดังกล่าวข้างต้นซึ่งฟิทช์จับขาดทุนจากการดำเนินงาน ฟิทช์ควรจะจับภาพและ
รายงานการสูญเสียทั้งหมดในส่วนที่เกินจากเกณฑ์ที่ตั้งไว้ถึง $ 1 ล้านบาทและจะมีมูลค่าการตรวจสอบ
10
การกระจายที่แท้จริงของเกณฑ์นี้โดยการมีส่วนร่วม สำหรับธนาคารสหรัฐตารางที่ 1.2 แสดงให้เห็นว่า
จุดตัดของผู้สนับสนุนช่วงจาก $ 1 ล้าน $ 1979000000 ท่ามกลาง
สายธุรกิจธนาคารค้าปลีกมีจำนวนมากที่สุดของผู้คือ 599 และ
จุดตัดของผู้มีส่วนร่วมมากที่สุดในขณะที่การชำระเงินและการตั้งถิ่นฐานมีต่ำสุด
จำนวนของผู้ร่วมสมทบคือ 21 และในเวลาเดียวกันการตัดของผู้มีส่วนร่วมต่ำสุดที่
จุดคือ $ 209,000,000 . ในฐานะที่เป็นชนิดของเหตุการณ์การสูญเสีย CPBP มีจำนวนมากที่สุดของ
ผู้ให้ข้อมูลคือ 436 และจุดตัดส่วนร่วมสูงสุดคือ $ 1979000000.
ภายในการทุจริตอันดับที่สองด้วย 436 ร่วมสมทบและมีส่วนร่วมสูงสุดของ
จุดตัดคือ $ 1836000000.
เกี่ยวกับการประกันภัย อุตสาหกรรม CPBP มีจำนวนสูงสุดของ
ผู้ให้ข้อมูลคือ 264 และจุดตัดของผู้มีส่วนร่วมสูงสุดคือ $ 1094000000.
ทั้งสองธนาคารและจุดตัดร่วมสมทบที่ผู้ประกันตน 'อย่างมีนัยสำคัญเบ้ไป
ทางด้านขวา ตามตารางที่ 1.2, 1.3 และ 1.4 ค่าสัมประสิทธิ์ของเบ้เป็น 14.80 สำหรับ
ธนาคารและ 5.25 สำหรับผู้ประกันตน นสเกลล็อกจึงถูกนำมาใช้เพื่อเป็นตัวแทนของการกระจายตัวของ
จุดตัดร่วมสมทบ '.
ตัวเลข 1.1 และ 1.2 แสดง histogram ของการเข้าสู่ระบบการตัดจุดของผู้มีส่วนร่วม
สำหรับธนาคารสหรัฐและ บริษัท ประกัน สำหรับประเภทแรกตามตารางที่ 1.5 ผู้สนับสนุน '
จุดตัดที่ 25, 50, 75, และ 95 เปอร์เซนต์เป็น $ 2,000,000, 4,000,000 $, $ 12
ล้านและ $ 80,000,000 ตามลำดับ สำหรับผู้ประกันตนเปอร์เซนต์เหล่านี้เป็น $ 2,000,000,
5,000,000 $ 19 $ ล้านบาทและ $ 120,000,000.
ผลของการวิเคราะห์เบื้องต้นเหล่านี้เห็นได้ชัดแสดงให้เห็นว่ามันจะไม่
เหมาะสมในการรักษาจุดตัดของส่วนร่วมเป็นอย่างต่อเนื่องและเป็นที่รู้จัก.
11
ในฐานะที่เป็นขนาดของ ผู้ให้ข้อมูลเหล่านี้ตาราง 2.1 มีสถิติสรุปสำหรับ
ธนาคารและการเปิดรับผู้ประกันตน 'วัดจากรายได้รวมของพวกเขา จะพบว่ากว่า
50% ขององค์กรทั้งสองได้เปิดรับไม่มีรายงาน รายได้กระจุกตัวตาม
ไประยะทางยุคลิดเป็น 3 ประเภทขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรเช่น
ขนาดเล็กขนาดกลางและขนาดใหญ่ ตามโครงการประเภทนี้ภายใน
ร่วมสมทบธนาคารสหรัฐ 26 ผู้ให้ข้อมูลจะได้รับการพิจารณาเป็นธนาคารขนาดใหญ่ในขณะที่อยู่ใน
ผู้ร่วมสมทบที่ผู้ประกันตนสหรัฐ 10 อาจจะถือว่าเป็นผู้ประกันตนที่มีขนาดใหญ่ ตารางที่ 2.2 แสดงให้เห็นว่า
ค่ามัธยฐานของรายได้รวมจำนวนเงินถึง $ 7,793 ล้านบาทสำหรับธนาคารและ $ 9,241 ล้านบาทสำหรับ
ผู้ประกันตน การจำแนกประเภทสองดังกล่าวจะใช้ในการสอบเทียบความรุนแรงสูญเสีย
การกระจายไปตามขนาดขององค์กร.
ตัวเลข 3.1 และ 3.2 จอแสดงผลความสูญเสียรวมเป็นประจำทุกปีสำหรับธนาคารสหรัฐจากปี 1980 ถึง
2002 หนึ่งสังเกตเห็นการดำรงอยู่ของวงจรมียอดในปี 1984, ปี 1988, ปี 1994, ปี 1998 และ
2002 ความยาวของรอบอยู่ที่ประมาณสี่ปี รูปแรกแยกรวม
การสูญเสียรายปีรวมเป็นแปดสายธุรกิจ ในปี 1988 และตั้งแต่ปี 2000 ธนาคารค้าปลีก
ได้กลายเป็นสายธุรกิจที่สำคัญในแง่ของการสูญเสียรวมเป็นประจำทุกปี การค้าและการขาย
อันดับสอง รูปที่ 3.2 การแบ่งผลขาดทุนจากการรวมกันเป็นประจำทุกปีรวมเป็นเจ็ดเหตุการณ์
ประเภท เห็นได้ชัดว่า CPBP เป็นตัวขับเคลื่อนความเสี่ยงหลักของความเสี่ยงด้านปฏิบัติการสำหรับธนาคารสหรัฐ ภายใน
การทุจริตยังบัญชีสำหรับส่วนสำคัญของการสูญเสียรวมทั้งหมดเป็นประจำทุกปี รูปที่ 3.3
การวิเคราะห์การสูญเสีย CPBP โดยแยกพวกเขาออกเป็นชิ้นส่วนต่างๆที่กำหนดโดยฟิทช์.
การขายหลอกลวงและปกปิดตามมาด้วยความล้มเหลวที่จะเปิดเผยดูเหมือนจะเป็น
คนขับรถที่มีความเสี่ยงหลักของ CPBP.
ในฐานะที่เป็นผู้ประกันตนสหรัฐรูปที่ 3.4 แสดงให้เห็นว่า บริษัท ประกัน 'ขาดทุนจากการดำเนินงานเริ่มต้น
ที่เพิ่มขึ้น จากปี 1992 และ CPBP ที่ยังขับรถเสี่ยงหลัก มันอาจจะเป็นกรณีที่
12
บริษัท ประกัน 'ขาดทุนจากการดำเนินงานอาจมีการเปิดเผยเพิ่มเติมจากปี 1992 คล้ายกับสหรัฐ
ธนาคารรูปที่ 3.5 แสดงให้เห็นว่าการขายหลอกลวงและปกปิดบัญชีมากที่สุดสำหรับ
การประกันการสูญเสีย CPBP.
รูปที่ 3.6 เปรียบเทียบธนาคารสหรัฐและผู้ประกันตนรวมเป็นประจำทุกปี การสูญเสียและ
ชี้ให้เห็นว่าธนาคารขาดทุนในการดำเนินงานมากกว่าผู้ประกันตน.
ในฐานะที่จะเกิดการสูญเสียรูปที่ 3.7 แสดงธนาคารในสหรัฐอเมริกาเกิดการสูญเสียเป็นประจำทุกปี
และแสดงแนวโน้มสูงขึ้น ผลเดียวกันถือเป็นจริงสำหรับผู้ประกันตนที่สหรัฐสูญเสียเป็นประจำทุกปี
ที่เกิดขึ้นแสดงให้เห็นว่ารูปที่ 3.8.
ตาราง 4.1 และ 4.2 แสดงจำนวนเงินที่สูญเสียทั้งหมดและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นโดยสหรัฐอเมริกา
ธนาคารจาก 1960 ถึง 2003 ปริมาณการสูญเสียทั้งหมดจะถูกแบ่งออกเป็นแปด BCBS สายธุรกิจ
และเจ็ด เหตุการณ์ประเภท ธนาคารค้าปลีกตามด้วยการค้าและการขายเป็นผู้นำใน
สายธุรกิจในขณะที่ CPBP และการทุจริตภายในสองประเภทเหตุการณ์สูญเสียที่สำคัญ.
ในฐานะที่จะเกิดการสูญเสียลูกค้ารายย่อยมีจำนวนมากที่สุดของการสูญเสียบุคคล
ทั้งสองโดยรวมและเฉพาะสำหรับ CPBP อีกครั้ง CPBP ในหมู่เจ็ดชนิดของเหตุการณ์ที่แสดงให้เห็น
จำนวนมากที่สุดของการสูญเสียของแต่ละบุคคล การทุจริตภายในอันดับที่สอง ในทำนองเดียวกันสำหรับสหรัฐอเมริกา
บริษัท ประกันตารางที่ 4.3 แสดงให้เห็นว่า CPBP เป็นความเสี่ยงหลัก.
หนึ่งสังเกตเห็นว่าบางสายธุรกิจและชนิดของเหตุการณ์ดังกล่าวเป็นบริการหน่วยงาน,
การชำระเงินและการตั้งถิ่นฐานความเสียหายให้กับสินทรัพย์ทางกายภาพและการหยุดชะงักทางธุรกิจและระบบ
ความล้มเหลวมีข้อสังเกตน้อยหรือไม่มี . การสังเกต
ในมุมมองของผลเหล่านี้ก็ดูเหมือนว่าเหมาะสมที่จะดำเนินการสอบเทียบของการสูญเสีย
ความรุนแรงเช่นเดียวกับการคำนวณค่าใช้จ่ายเงินทุนโดยการหารกิจกรรมของธนาคารเป็น
ดังนี้
13
1 ทุกสายธุรกิจ - CPBP (หรือความเสี่ยงที่ความสัมพันธ์ของระดับตาม ฟิทช์ในการ
จัดหมวดหมู่).
2 ทุกสายธุรกิจ - การทุจริตภายในและการปฏิบัติงานและสถานที่ทำงาน
. ความปลอดภัย (หรือคนชั้นความเสี่ยงตามที่ฟิทช์)
3- ทุกสายธุรกิจ -. ชนิดของเหตุการณ์อื่น ๆ
สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัย, การจัดหมวดหมู่ดังต่อไปนี้ถูกนำมาใช้
1- CPBP
2 ชนิดของเหตุการณ์อื่น ๆ
4- The วิธี
4.1 - แบบจำลองความเสี่ยงโดยรวมของมาตรฐาน
โดยทั่วไปในวิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์ประกันภัยและความเสี่ยงด้านปฏิบัติการเชิงปริมาณด้านการจัดการ,
สามสมมติฐานบล็อกอาคารหนุนแบบจำลองความเสี่ยงโดยรวมของมาตรฐานทั่วไป
เรียกว่า LDA . เหล่านี้รวมถึง: (1) เกิดการสูญเสียเป็นตัวแปรสุ่มแบบจำลองโดย
กระบวนการนับว่าโดยทั่วไปกระบวนการปัวซอง (2) ความรุนแรงของการสูญเสียความเป็นอิสระ
และกระจายเหมือนกันและ (3) การกระจายการเกิดการสูญเสียความเป็นอิสระจากที่
รุนแรงของการสูญเสีย . ตามลำดับ
ในขณะที่มีความเสี่ยงจากการดำเนินงานรวมการสูญเสียเป็นประจำทุกปีสำหรับเซลล์ที่ระบุ i หมู่ 56
เซลล์ที่กำหนดโดย BCBS สามารถแสดงเป็น:
1
ไม่มี
IK
k
AggL L
=
= Σ
ที่ AggLi หมายถึงการสูญเสียรวมประจำปี N ไม่เกิดการสูญเสียเป็นประจำทุกปี และ Lk
ความรุนแรงสูญเสีย BCBS กำหนดเงินกองทุนสำหรับเซลล์ที่เฉพาะเจาะจงนี้ไปที่:
การแปล กรุณารอสักครู่..