Operational Risk Quantification Using Extreme Value Theory and Copulas: From Theory to Practice

Abbate, Donato; Gourier, Elise; Farkas, Walter

doi:10.2139/ssrn.1160167

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“…Un estudio que sí involucra modelos de media infinita es el de Abbate et al [48], donde los autores emplean la base de datos de cuatro años de un banco. Los autores usan distribuciones de severidad donde el cuerpo es lognormal y las colas GPD, y el proceso de frecuencia sigue un modelo Poisson homogéneo.…”

Section: Utilizan Datos De Un Banco (Del the 2004 Operational Risk Lounclassified

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Construcción de la distribución de pérdidas y el problema de agregación de riesgo operativo bajo modelos LDA: una revisión

Valencia

2013

rev.ing.univ.Medellin

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RESUMENEste artículo revisa la literatura más reciente en cuanto a la obtención de la distribución de pérdidas para riesgo operativo cuando se emplea el modelo de distribución de pérdidas agregadas (LDA, por sus siglas en inglés), y dependencia entre las líneas operativas. Cuando LDA es el método escogido para cuantificar riesgo operativo existen algunas cuestiones a resolver. Entre ellas está la obtención de la distribución de pérdidas, puesto que no existe una fórmula cerrada para obtenerla; sin embargo, existen métodos numéricos para resolver este problema. Finalmente, se presenta una revisión en cuanto a la obtención del riesgo operativo total de una entidad financiera, teniendo en cuenta la dependencia existente entre las diferentes líneas operativas.Palabras clave: enfoque de distribución de pérdidas agregadas, valor en riesgo, agregación, cópulas.

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Section: Utilizan Datos De Un Banco (Del the 2004 Operational Risk Lounclassified

“…Es decir, para el último caso no hay beneficios de diversificación. [48] también prueban las cópulas Frank y Cook -Johnson, pero no encuentran mucha diferencia en los estimados de cargos de capital con estas dos cópulas.…”

Section: Utilizan Datos De Un Banco (Del the 2004 Operational Risk Lounclassified

Construcción de la distribución de pérdidas y el problema de agregación de riesgo operativo bajo modelos LDA: una revisión

Valencia

2013

rev.ing.univ.Medellin

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“…Several relevant studies on the problem of EVT and EVaR analysis and its relationship to banking have been conducted. Abbate et al (2009) conducted data modeling with big data tails using EVT and introduced the copula theory. They showed that VaR with EVT becomes the measurement of the risk that occurs.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The EVaR method is thought to be able to accurately measure risk for extreme events of digital banking risk loss. This is due to the extreme modeling approach suited to operational risk characteristics of digital banking as an extreme event (Abbate et al 2009). This study promotes advantages over other studies because it performs EVaR analysis based on a combination of risk with a portfolio approach.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimation of Maximum Potential Losses for Digital Banking Transaction Risks Using the Extreme Value-at-Risks Method

Saputra

Chaerani

2022

Risks

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The application of industry 4.0 in banking presents many challenges, with several operational risks related to downtime and timeout services due to system failures. One of the operational risk management steps is to estimate the value of the maximum potential losses. The purpose of this study is to estimate the maximum potential losses for digital banking transaction risks. The method used for estimating risks is the EVaR method. There are several steps in this study. The first step is to resample the data using MEBoot. This process is a simulation of the operational risk loss data of digital banking. Next, the threshold value is determined to obtain the extreme data value. Then, a Kolmogorov–Smirnov test is conducted to fit the data with the GPD. Afterward, the GPD parameter is estimated. Then, EVaR is calculated using a portfolio approach to obtain a combination of risk values as maximum potential losses. The analysis results show that the maximum potential loss is IDR144,357,528,750.94. The research results imply that the banks need to pay attention to the maximum potential losses of digital financial transactions as a reference for risk management. Therefore, banks can anticipate the adequacy of reserve funds for these potential risks.

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Quantitative Risk Assessment in ERM

Hargreaves¹,

Fraser²,

Simkins³

2009

Enterprise Risk Management

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Operational Risk Quantification Using Extreme Value Theory and Copulas: From Theory to Practice

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Quantitative Risk Assessment in ERM

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