解决数据截断和参数不确定性对操作风险估计的影响
风险管理
2009-04-21 v1 计算金融
摘要
通常，操作风险损失仅在超过某个阈值时被报告。本文研究了在广泛的分布参数和截断水平下，忽略数据截断对操作风险年度损失分布0.999分位数的影响。损失频率和严重程度分别用泊松分布和对数正态分布建模。研究了忽略数据截断的两种情况：“朴素模型”——拟合支撑在正半无限区间上的对数正态分布，以及“移位模型”——拟合移位至截断水平的对数正态分布。在所有实际情况下，“朴素模型”会导致对0.999分位数的低估（可能很严重）。“移位模型”会高估0.999分位数，但在截断水平较大时存在少数轻微低估的情况。资本金要求的保守估计通常是可以接受的，因此“移位模型”的使用是合理的，而“朴素模型”不应被允许。然而，如果考虑参数不确定性（实践中常被忽略），“移位模型”可能导致对资本金要求的显著低估。这一点通过一个实际例子得到了证明。
引用
@article{arxiv.0904.2910,
title = {Addressing the Impact of Data Truncation and Parameter Uncertainty on Operational Risk Estimates},
author = {Xiaolin Luo and Pavel V. Shevchenko and John B. Donnelly},
journal= {arXiv preprint arXiv:0904.2910},
year = {2009}
}