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 take into account the embedded dependence structures of operational risks. The loss distributions are provided in a matrix of 56 cells. Constructing a vine architecture, which is a bivariate decomposition of a n-dimensional structure (n > 2), we use this approach to compute multivariate operational risk VaRs. We analyse the results and compare them with classical methodologies based on LDF modelings. Our method is simple to carry out, easy to interpret and complies with the new Basel Committee requirements.
Le Comité de Bâle demande aux institutions financières de calculer le capital réglementaire afférent aux risques opérationnels sur des données internes. Dans ce papier, nous introduisons une nouvelle méthodologie permettant d'évaluer cette charge en capital. Les données sont classées dans une matrice de 56 cases. Construisant une architecture en grappe (vine), et plus précisément une décomposition bivariée d'une structure de dimension n (n > 2), nous présentons une approche novatrice pour évaluer une VaR multidimentionnelle sur des risques opérationnels. Nous abordons ces résultats multivariés en traitant l'impact du choix de la structure de dépendence d'une part et la modélisation des distributions marginales d'autre part. Cette méthode est simple à mettre en oeuvre, facile à interpréter et conforme à la réglementation.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)