Байесовский анализ операционных потерь с выбором порогового значения для оценки капитала под операционным риском. Опыт применения для российского банка

Журавлев Илья Борисович

Байесовские методы оценки параметров GPD;

Априорные распределения параметров модели;

Априорное распределение порогового

значения;

Апостериорная вероятность;

Оценка гиперпараметров модели;

Описание алгоритма расчета;

Результаты расчета;

Финансы Банковское дело

Ключевые слова: операционный риск, операционные потери, резервирование капитала, теория экстремальных значений, распределение Парето, теорема Байеса, байесовский анализ, метод Монте-Карло, цепи Маркова, алгоритм Метрополиса-Гастингса

Аннотация

В статье рассматривается применение подхода, основанного на рассмотрении параметров распределения операционных потерь как случайных величин с последующей декомпозицией их распределения, в соответствии с теоремой Байеса, на правдоподобие, оцениваемое по имеющимся данным, и априорное распределение, что позволило получить оценку капитала под операционным риском для крупного российского банка на основе методов теории экстремальных значений без принятия эмпирических допущений для выбора пороговой величины операционных потерь.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №3, 2008 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 10

Кол-во знаков: около 15,282

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Журавлев И. Как взвесить тяжелый хвост // Риск-менеджмент. — 2008. — №7–8(19–20). — С. 58–63.

2. Balkema A.A., Haan L., de. (1974). «Residual life time at great age». Annals of Probability, Vol. 2, pp. 792–804.

3. Basu A. al. (1998). «Robust and efficient estimation by minimising a density power divergence». Biometrika, Vol. 85(3), pp. 549–559.

4. Behrens C.N., Lopes H.F., Gamerman D. (2004). «Bayesian analysis of extreme events with threshold estimation». Statistical Modelling, Vol. 4, pp. 227–244.

5. Coles S.G., Powell E.A. (1996). «Bayesian methods in extreme value modelling: a review and new developments». International Statistical Review, Vol. 64, pp. 119–136.

6. Coles, S.G., Tawn J.A. (1996). «A Bayesian analysis of extreme rainfall data». Applied Statistics, Vol. 45, pp. 463–478.

7. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework. Comprehensive Version. Basel Committee on Banking Supervision, June 2006. — Подробнее .

8. Pickands J. (1975). «Statistical inference using extreme order statistics». Annals of Statistics, Vol. 3, pp. 119–131.

9. Smith R.L., Goodman D. (2000). «Bayesian risk analysis». Chapter 17 of Extremes and Integrated Risk Management, edited by P. Embrechts. Risk Books, London, pp. 235–251.

Журавлев Илья Борисович

Эксперт по оценке рисков Центра анализа стратегических возможностей и рисков ОАО «Техснабэкспорт».

Москва

Другие статьи автора 5

Электронная библиотека