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Un Enfoque de Modelado de Riesgo Operacional No Paramétrico Basado en la Expansión de Cornish-Fisher
Es generalmente aceptado que la elección de la distribución de severidad en el enfoque de distribución de pérdidas tiene un efecto significativo en la estimación del capital de riesgo operativo. Sin embargo, los enfoques paramétricos usualmente utilizados con suposiciones de distribución predefinidas podrían no ser capaces de ajustar con precisión la distribución de severidad. El objetivo de este artículo es proponer un enfoque de modelado de riesgo operativo no paramétrico basado en la expansión de Cornish-Fisher. En este enfoque, las muestras de severidad son generadas mediante la expansión de Cornish-Fisher y luego utilizadas en la simulación de Monte Carlo para esbozar la distribución anual de pérdidas operativas. En el experimento, el enfoque propuesto se emplea para calcular el cargo de capital por riesgo operativo para la banca china en general. El conjunto de datos del experimento es el conjunto de datos de riesgo operativo más completo en China que conocemos. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de utilizar la
Autores: Zhu, Xiaoqian; Li, Jianping; Chen, Jianming; YangHuo, Yingqi; Gao, Lijun; Feng, Jichuang; Wu, Dengsheng; Xie, Yongjia
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
2014
Un Enfoque de Modelado de Riesgo Operacional No Paramétrico Basado en la Expansión de Cornish-FisherCategoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Discrete Dynamics in Nature and Society
Volume , Article ID 839731, 8 pages
https://doi.org/10.1155/2014/839731
Zhu Xiaoqian0, Li Jianping0, Chen Jianming0, YangHuo Yingqi0, Gao Lijun0, Feng Jichuang0, Wu Dengsheng0, Xie Yongjia0
Institution of Policy and Management China, University of Chinese Academy of Sciences China, Business School UK, School of Business Administration China, Industrial Bank CO., Ltd. ChinaAcademic Editor: Wen Fenghua
Contact: @hindawi.com
Es generalmente aceptado que la elección de la distribución de severidad en el enfoque de distribución de pérdidas tiene un efecto significativo en la estimación del capital de riesgo operativo. Sin embargo, los enfoques paramétricos usualmente utilizados con suposiciones de distribución predefinidas podrían no ser capaces de ajustar con precisión la distribución de severidad. El objetivo de este artículo es proponer un enfoque de modelado de riesgo operativo no paramétrico basado en la expansión de Cornish-Fisher. En este enfoque, las muestras de severidad son generadas mediante la expansión de Cornish-Fisher y luego utilizadas en la simulación de Monte Carlo para esbozar la distribución anual de pérdidas operativas. En el experimento, el enfoque propuesto se emplea para calcular el cargo de capital por riesgo operativo para la banca china en general. El conjunto de datos del experimento es el conjunto de datos de riesgo operativo más completo en China que conocemos. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de utilizar la
Descripción
Es generalmente aceptado que la elección de la distribución de severidad en el enfoque de distribución de pérdidas tiene un efecto significativo en la estimación del capital de riesgo operativo. Sin embargo, los enfoques paramétricos usualmente utilizados con suposiciones de distribución predefinidas podrían no ser capaces de ajustar con precisión la distribución de severidad. El objetivo de este artículo es proponer un enfoque de modelado de riesgo operativo no paramétrico basado en la expansión de Cornish-Fisher. En este enfoque, las muestras de severidad son generadas mediante la expansión de Cornish-Fisher y luego utilizadas en la simulación de Monte Carlo para esbozar la distribución anual de pérdidas operativas. En el experimento, el enfoque propuesto se emplea para calcular el cargo de capital por riesgo operativo para la banca china en general. El conjunto de datos del experimento es el conjunto de datos de riesgo operativo más completo en China que conocemos. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de utilizar la