8857685860

Wstęp

Ocena ryzyka operacyjnego stanowi ważny element zarządzania ryzykiem. Zgodnie z definicją, przyjętą przez Komitet Bazylejski, straty operacyjne wynikają głównie z błędów popełnianych przez ludzi, bądź są spowodowane czynnikami zewnętrznymi. Z tego powodu są one nieodłącznym elementem funkcjonowania przedsiębiorstw. Analiza historycznych przypadków prowadzi do wniosku, że wielkość strat tego typu może sięgać setek miliardów dolarów, dlatego monitorowanie ryzyka operacyjnego nie może być zaniedbywane.

Bazylejski Komitet Nadzoru Bankowego w dokumencie zwanym Umową Kapitałową przedstawia podstawowe metody oceny ryzyka operacyjnego. Najdoskonalszą z nich jest tzw. Metoda Rozkładu Straty - Loss Distribution Approach. Polega ona na dobraniu pewnych rozkładów prawdopodobieństwa do danych opisujących wielkość szkody oraz do danych o częstości występowania strat, a następnie na połączeniu ich w rozkład złożony. Główną częścią niniejszej pracy jest zaimplementowanie metody LDA.

Rozkłady strat operacyjnych charakteryzują się grubymi ogonami, co oznacza, że z dodatnim prawdopodobieństwem mogą pojawiać się straty o nietypowych, ekstremalnie dużych wartościach. Z tego powodu potrzebne są modele dobrze opisujące obszar ogonowy rozkładu. Najbardziej powszechną metodą stosowaną do modelowania obszaru ogonowego rozkładu strat jest wykorzystanie Teorii Wartości Ekstremalnych (EVT - Extreme Value Theory). W niniejszej pracy zastosowano jedną z metod EVT Peaks Over Treshold (POT). Model częstości występowania strat oparty został na niejednorodnym procesie Poissona. Na każdym etapie przeprowadzono szereg testów statystycznych sprawdzających zgodność modelu z danymi rzeczywistymi.

Plan pracy:

1.    Analiza historycznych przypadków strat operacyjnych

2.    Przedstawienie metod oceny ryzyka operacyjnego zaproponowanych przez Komitet Bazylejski

3.    Zastosowanie metody POT - dobór modelu opartego na uogólnionym rozkładzie Pareto (GPD) do ogona rozkładu strat

4.    Model dla całościowego rozkładu strat - modelowanie mieszaniną rozkładów GPD i Weibulla

5.    Model częstości występowania szkód

6.    Model złożony