通过双分图对操作风险进行极值依赖建模
摘要：基于重尾分布和二部图，我们介绍了一种用于操作风险的统计模型，该模型捕捉到操作风险数据的事件类型和业务线结构。该模型明确考虑了损失的Pareto尾部和它们之间的异质依赖结构。我们推导出个体和聚合尾风险的估计器，以非常高的置信水平衡量风险值和条件尾部期望，并提供了一种渐进完全资本分配方法。还提出并测试了用于这类尾风险度量和资本分配的估计方法。最后，通过访问意大利银行系统的实际操作风险损失，我们证明即使只有少量观测值，所提出的估计方法也能产生可靠的估计，并且通过经验网络量化依赖对个体和聚合层面的估计以及资本分配产生了重要影响。
作者：Oliver Kley, Claudia Kl"uppelberg and Sandra Paterlini
论文ID：1902.03041
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2019-02-11