Multivariate VaRs for Operational Risk Capital Computation : a Vine Structure Approach
Résumé
The Basel Advanced Measurement Approach requires financial institutions to compute capital requirements on internal data sets. In this paper we introduce a new methodology permitting capital requirements to be linked with operational risks. The data are arranged in a matrix of 56 cells. Constructing a vine architecture, which is a bivariate decomposition of a n-dimensional structure (n > 2), we present a novel approach to compute multivariate operational risk VaRs. We discuss multivariate results regarding the impact of the dependence structure on the one hand, and of LDF modeling on the other. Our method is simple to carry out, easy to interpret and complies with the new Basel Committee requirements.
L'Approche des Mesures Avancées Baloise impose aux institutions financières de recalculer les allocations en Fonds Propres en utilisant des données internes. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthode permettant de calculer le montant en capital requis par les risques opérationnels. Les données sont classées à l'intérieur d'une matrice de 56 cellules. Construisant une architecture en "Vine" qui correspond à une décomposition bivariée d'une structure de dimension n (n > 2), nous présentons une approche novatrice pour calculer une VaR multivariée dans le cadre des risques opérationnels. Nous examinons les résultats multivariés au regard de l'impact de la structure de dépendance d'une part et de façon de modéliser les distributions de pertes (LDF) d'autre part. Notre méthode est simple à mettre en oeuvre, facile à interpréter et respecte les nouvelles exigences du Comité de Bâle.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)