Fundamental Aspects of Operational Risk and Insurance Analytics

Cruz, Marcelo G.; Peters, Gareth W.; Shevchenko, Pavel V.

doi:10.1002/9781118573013

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“…Some models attempt to describe the development of risk situations and their barriers, such as the Bow-tie model [1][2][3][4] and Reasons' Swiss cheese model [5]. However, many events are unforeseen to organizations, which such models do not grasp in adequate way.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Is it Possible to Assess an Organization’s Preparedness for the Unforeseen? Development and Evaluation of a Methodology

Kaarstad¹,

Torgersen²

2017

Arts Social Sci J

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Several serious incidents are unforeseen to organizations, companies and actors when they occur. Organizations as well as individuals are challenged by continuous threats, accidents and unforeseen events. Unforeseen events have other characteristics than events that can easily be predicted based on historical data and experience. This paper describes the data collection concept Methodology for handling the unforeseen (UN-METH), developed within the Strategic Institute Initiative at IFE(Institute For Energy Technology), IO-EPO(Integrated Operations-Emergency Preparedness Organization), and uses the insight about the nature of the unforeseen developed through the Norwegian basic research and book project "Pedagogy for the unforeseen". UN-METH consists of two different approaches: UN-CAF (Unforeseen Competence Assurance Framework), where an organization's preparedness plans are analyzed to determine to what extent they are considering the unforeseen, and UN-ORG (UNforeseen Organization questionnaire), which is a questionnaire that can be distributed to personnel in an organization, where individuals evaluate their organizations' preparedness and ability to handle the unforeseen. The main purpose of this article is documenting the development and evaluation process of UN-ORG. This process was conducted to investigate the applicability, usefulness and relevance of the questionnaire directly with professionals with relevant experience in the area. The development and evaluation approach is based on methodological principles proposed by Stufflebeam. Interviews, a survey and a case study were used during the evaluation. The results indicated that the questionnaire is highly applicable, focuses on the unforeseen and that it covers an important area. Interviews further identified specific recommendations of items to improve and add. Publishing the findings from this development and evaluation process of the questionnaire, is a first step in making the method known for different organizations. By using UN-ORG, separately or in combination with UN-CAF, organizations can gain valuable insight into their own preparedness for the unforeseen, and the researchers can get useful input and gradually improve the methodology itself.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Is it Possible to Assess an Organization’s Preparedness for the Unforeseen? Development and Evaluation of a Methodology

Kaarstad¹,

Torgersen²

2017

Arts Social Sci J

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“…A good literature overview can be found in [9,10], therefore we refer only to selected papers which we regard vital for our research. We also provide overview of necessary regulations and some basic facts for copula approach in dependences modeling.…”

Section: Operational Risk Modeling Involves Various Problemsmentioning

confidence: 99%

Modeling Correlations in Operational Risk

Karwański

Grzybowska

2018

Acta Phys. Pol. A

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The key demand for banks' economic capital methodology is to ensure that the model covers all relevant sources of risk in the right way. Operational risk models treat the arising losses as stochastic variables. One of the problems encountered in modeling is the need of taking into account correlations between events. It is possible to build models for correlated events based on copula functions. But the problem is that the losses are related to isolated events and simple applications of copulas are not allowed. The authors present a new algorithm that shows a modied application of copulas to calculating operational risk. The calculations were done on real data that allows for examining the correlation impact on risk measurement. As an additional evaluation of the algorithm a reference model based on the ParetoLévy copulas was used.

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“…De acordo com Cruz et al (2015), a metodologia LDA é baseada na modelagem anual da frequência N e da severidade X1, X2, ..., Xn dos eventos de risco operacional de cada célula de risco. Então, a perda anual para cada célula de risco é calculada por meio da agregação das severidades para um horizonte de um ano (Z (j) ) e a perda total em determinado ano é obtida pela soma de todas as células de risco (Z).…”

Section: Estrutura Básica Da Metodologia Ldaunclassified

“…Cruz et al (2015) indicam algumas, tais como: (i) diagnóstico qualitativo, como os Q-Q plots e P-P plots; (ii) diagnóstico de cauda, utilizados para avaliar distribuições mais adequadas para caudas grossas da distribuição de severidade, como os Mean Excess (ME) plots e os Hill plot; (iii) critério de informação Akaike (AIC -Akaike Information Criterion); e (iv) testes de goodness-of-fit…”

Section: Estimação Da Severidadeunclassified

“…Sobre os testes GOF, Cruz et al (2015) dizem que são testes formais de hipóteses para avaliar a significância estatística do processo de perdas observadas poder ser gerado a partir do modelo estatístico considerado. Essas medidas tipicamente sumarizam a discrepância entre os dados de perdas observados e os valores de perdas esperados do modelo.…”

Section: Estimação Da Severidadeunclassified

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Análise De Cenários: Integrando a Gestão Do Risco Operacional Com a Mensuração Do Capital - A Experiência Do Bndes

MORAIS¹

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Para os meus pais, Antônio e Arlete, responsáveis pelas minhas realizações, pelo amor, pelo apoio incondicional em todos os momentos da minha vida e pela torcida sincera. Para minha filha, Anna Júlia, amor da minha vida, pela compreensão em todos os momentos de ausência. PUC-Rio -Certificação Digital Nº 1212922/CA AgradecimentosA Deus, sempre presente em minha vida, pelas portas abertas e pelo sustento nos momentos de dificuldade.Ao BNDES por todas as oportunidades dadas ao longo desses anos, incluindo o apoio para participação dos cursos de mestrado e de doutorado.À PUC-Rio pela oportunidade de fazer esse curso, pela excelência de ensino demonstrada durante esses anos e pela bolsa de estudos concedida.Á CAPES pelo auxílio concedido.Ao ex-Diretor do BNDES, João Carlos Ferraz, pela permissão em aplicar o modelo proposto no BNDES.Ao Superintendente da Área de Gestão de Riscos, Maurício Elias e ao Chefe de Departamento de Gestão de Risco Operacional, Ivan Júnior, pelo apoio dado na aplicação do modelo. A aplicação do modelo como proposta corporativa foi fundamental para a realização deste trabalho.Ao meu orientador, Prof. Dr. Antonio Carlos Figueiredo Pinto, pelo apoio, não só na elaboração deste trabalho, mas também pela orientação conduzida de forma objetiva, participativa e precisa.Aos professores que participaram da comissão de qualificação da tese e da comissão examinadora pelo tempo dispendido e pelas contribuições dadas.A todos os professores do IAG/PUC-Rio pelos conhecimentos transmitidos, em especial ao Prof. Dr. Marcelo Cábus Klotzle pelo apoio.Ao Sérgio Moreno, funcionário do BNDES e parceiro de equipe, pelo apoio fundamental na aplicação dos questionários.Aos meus colegas da PUC-Rio, em especial aos amigos Alex Moraes e Flávio Val, pelo apoio dado ao longo de todo curso, pela motivação e pelas conversas.Aos amigos que me acompanharam ao longo do curso, em especial Patrícia Barros, Camila Carvalho, Eliane Mendes e Mônica Rey, pela preocupação e por me ouvirem falar sobre o curso durante todo esse tempo. Palavras-chaveAnálise de cenários; risco operacional; modelos internos.

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Fundamental Aspects of Operational Risk and Insurance Analytics

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