PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2016 | nr 7 (CD) | 606--617
Tytuł artykułu

Problem wykorzystania danych pochodzących z różnych źródeł w zarządzaniu ryzykiem operacyjnym

Warianty tytułu
Problem of Using Data Obtained from Different Sources in Operational Risk Management
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Ryzyko operacyjne zawsze było nieodłącznym elementem prowadzenia działalności biznesowej, jednak w ostatnich dwóch dekadach nastąpił znaczący wzrost zainteresowania tą tematyką. Powodem tego szczególnego zainteresowania była seria wydarzeń z lat 1990-2010, które spowodowały ogromne straty finansowe i bankructwa dużych banków i przedsiębiorstw. Zdarzenia te wywołane były między innymi czynnikami ryzyka operacyjnego. Do prawidłowego zarządzania ryzykiem operacyjnym niezbędne jest gromadzenie danych o stratach operacyjnych, jakich doznaje instytucja. Często jednak, instytucja może nie posiadać własnych danych, gdy zdarzenie jest rzadkie ale o dotkliwych skutkach i wówczas musi korzystać z danych pochodzących z innych instytucji. W przypadku takim, problemem może być dostępność danych, ich jakość i prawdziwość. Dodatkowym problemem jest również łączenie danych pochodzących z różnych źródeł do modelowania kapitału zabezpieczającego przed stratami operacyjnymi. Praca ma charakter teoretyczny i jej celem jest analiza procesu gromadzenia danych i możliwości wykorzystania danych pochodzących z różnych źródeł. (abstrakt oryginalny)
EN
Operational risk has always been a constant element in running the company, but a significant increase of interest in this subject has been observed for two decades. The series of events that caused huge financial losses and bankruptcies of large banks and enterprises in 1990-2010 were the reason of this particular interest. The cause of these events were, among others, operational risk factors. For the proper management of the operational risk it is necessary to collect data of operational losses incurred by the company in the past. Often, when events comes to rare but causing large losses the company does not have any own data and must use data obtained from other institutions. The availability of data, their quality and reliability may be a main problem in this case. Another problem is the combination of internal and external data and use it in mathematical modeling of capital to prevent future operational losses. The work is theoretical and its purpose is to analyze the problem of collecting operational loss data and evaluation of data from different sources. (original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
606--617
Opis fizyczny
Twórcy
  • Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II
Bibliografia
  • 1. Bolancé C., Guillén M., Gustafsson J., Nielsen J. (2013). Adding prior knowledge to quantitative operational risk models. Journal of Operational Risk, Vol. (8), No. 1, 17-32.
  • 2. Chaudhary D. (2014). Sensitivity analysis of scenario models for operational risk Advanced Measurement Approach https://mpra.ub.uni-muenchen.de/60996/1/MPRA_paper_60996.pdf
  • 3. Chaudhury M. (2010). A review of the key issues in operational risk capital modeling. Journal of Operational Risk, Vol. 5, No 3, 37-66.
  • 4. Dutta K., Babbel D. (2013). Scenario Analysis in the Measurement of Operational Risk Capital: A Change of Measure Approach. Journal of Risk and Insurance, Vol. (81), No. 2, 303-334.
  • 5. Groenewald A. P. (2014). Practical methods of modelling operational risk. Presented at the Actuarial Society of South Africa's 2014 Convention, Cape Town.
  • 6. Kiss H. J., Homolya D. (2014). On the optimal design of operational risk data consortia. Journal of Operational Risk, Vol. 9, No 1, 33-57.
  • 7. Matkowski P., (2006). Zarządzanie ryzykiem operacyjnym, Kraków: Oficyna Ekonomiczna Wolters Kluwer Polska.
  • 8. Renaudi A., Grant M., (2015). A simple, transparent and rational weighting approach to combining different operational risk data sources. Journal of Operational Risk, Vol. 10, No 2, 23-44.
  • 9. Rippel M., Teply P., (2011). Operational Risk - Scenario Analysis. Prague Economic Papers, (1), 23-39.
  • 10. Thlon M., (2012). Zarządzanie ryzykiem operacyjnym przedsiębiorstwa. Metoda szacowania ryzyka delta - EVT, Kraków: Wydawnictwo UE w Krakowie.
  • 11. The New Basel Capital Accord, Basel Committee on Banking Supervision, May 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171436518

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.