operational risk capital requirements, taking into account various constraints in terms of data
availability, data collection costs, limited computational resources, and limited decision time.
On the practitioners’ side, Frachot et al (2001), Frachot et al (2002), and Baud et al
(2002) describe the Loss Distribution Approach (LDA) for operational loss and provide a
methodology that allows banks to pool internal data with external data to calibrate operational
risk capital charge. Fontnouvelle et al (2003) use the aforementioned methodology to provide
preliminary empirical evidence on how publicly available operational loss data could be used to
calibrate large loss severity distribution functions and capital charges. In their model, the random
truncation point used to report publicly available losses is assumed to be logistically distributed.
This assumption highly impacts the severity distribution function and even though it is
computationally convenient, it has been criticized on the account that it is not grounded on
empirical evidence (Leandri, 2003). In addition, the dependency across risk categories is not
accounted for. Di Clemente et al (2003) develop a model that considers dependence structure
based on the Student’s t-copula and historical rank correlations. The empirical exercise,
however, is carried out using catastrophe insurance loss data of three different lines – namely,
hurricane, wind-storm, and flood. As such the authors do not consider actual operational risk loss
data issues.
This study is concerned with the issues raised in determining the capital charge in the
context of the AMA that (1) models the loss severity probability distribution function of large
losses based on external data, size and quality of internal risk control of organizations, (2)
estimates the diversification effect by investigating the sensitivity of the capital charge to
different types of dependence structures among risk types. It also provides information on the
ความเสี่ยงด้านปฏิบัติการความต้องการเงินทุนโดยคำนึงถึงข้อ จำกัด ต่างๆในแง่ของข้อมูล
ความพร้อมค่าใช้จ่ายในการเก็บรวบรวมข้อมูลการคำนวณทรัพยากร จำกัด และเวลาตัดสินใจ จำกัด .
ด้านผู้ปฏิบัติงาน ', Frachot, et al (2001), Frachot, et al (2002) และ บอด, et al
(2002) อธิบายวิธีการกระจายขาดทุน (LDA) สำหรับการสูญเสียในการดำเนินงานและให้
วิธีการที่ช่วยให้ธนาคารเพื่อข้อมูลภายในสระว่ายน้ำที่มีข้อมูลภายนอกในการสอบเทียบการดำเนินงาน
เงินกองทุนที่มีความเสี่ยง Fontnouvelle, et al (2003) การใช้วิธีการดังกล่าวเพื่อให้มี
หลักฐานเชิงประจักษ์เบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการที่เปิดเผยต่อสาธารณชนข้อมูลการสูญเสียในการดำเนินงานสามารถใช้ในการ
สอบเทียบฟังก์ชั่นการกระจายความรุนแรงสูญเสียขนาดใหญ่และค่าใช้จ่ายทุน ในรูปแบบของพวกเขาสุ่ม
จุดตัดที่ใช้ในการรายงานการสูญเสียที่เปิดเผยต่อสาธารณชนจะถือว่ากระจาย logistically.
สมมติฐานนี้อย่างมากส่งผลกระทบต่อระดับความรุนแรงของฟังก์ชั่นการจัดจำหน่ายและถึงแม้ว่ามันจะ
สะดวกคอมพิวเตอร์จะได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ในบัญชีว่ามันไม่ได้อยู่บน
หลักฐานเชิงประจักษ์ (Leandri 2003) นอกจากนี้การพึ่งพาในแต่ละประเภทมีความเสี่ยงไม่ได้
คิด Di เคลและคณะ (2003) ได้พัฒนารูปแบบที่จะพิจารณาโครงสร้างการพึ่งพาอาศัย
อยู่บนพื้นฐานของนักเรียนเสื้อเชื่อมความสัมพันธ์และอันดับประวัติศาสตร์ การออกกำลังกายเชิงประจักษ์
อย่างไรก็ตามจะดำเนินการโดยใช้ข้อมูลการสูญเสียการประกันภัยพิบัติของสามบรรทัดที่แตกต่างกัน - คือ
พายุเฮอริเคน, ลมพายุและน้ำท่วม เช่นนี้ผู้เขียนไม่ได้พิจารณาความเสี่ยงในการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริงการสูญเสีย
ข้อมูลปัญหา.
การศึกษาครั้งนี้จะเกี่ยวข้องกับประเด็นในการพิจารณาค่าใช้จ่ายทุนใน
บริบทของ AMA ว่า (1) รูปแบบความรุนแรงสูญเสียความน่าจะเป็นฟังก์ชั่นการกระจายตัวของขนาดใหญ่
ขึ้นอยู่กับความเสียหายที่เกิดจากภายนอก ข้อมูลขนาดและคุณภาพของการควบคุมความเสี่ยงภายในขององค์กร (2)
ประมาณการผลกระทบกระจายความเสี่ยงโดยการตรวจสอบความไวของเงินกองทุนเพื่อ
ความแตกต่างของโครงสร้างการพึ่งพาอาศัยกันในประเภทความเสี่ยง นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับ
การแปล กรุณารอสักครู่..
