A new algorithm for the loss distribution function with applications to Operational Risk Management

Dominique Guegan (1, 2) , Bertrand Hassani (1)

1 CES - Centre d'économie de la Sorbonne
2 PSE - Paris School of Economics

Operational risks inside banks and insurance companies is currently an important task. The computation of a risk measure associated to these risks lies on the knowledge of the so-called Loss Distribution Function. Traditionally this distribution function is computed via the Panjer algorithm which is an iterative algorithm. In this paper, we propose an adaptation of this last algorithm in order to improve the computation of convolutions between Panjer class distributions and continuous distributions. This new approach permits to reduce drastically the variance of the estimated VAR associated to the operational risks.

Le risque opérationnel est un élément important dans une banque. Son calcul est associé à la Distribution de Perte. Cette dernière est traditionnellement calculée à l'aide de l'algorithme de Panjer. Dans ce papier, on propose une nouvelle approche pour l'utilisation de cet algorithme. Elle évite les problèmes d'initialisation et permet de réduire les erreurs dues à l'approximation itérative. On montre comment cette nouvelle approche permet de réduire l'erreur associée au calcul de la VAR.

Mots clés: convolution

Mots clés: Risques opérationnels; algorithme de Panjer; intégration numérique

Mots clés: Operational risk; Panjer algorithm; Kernel; numerical integration; convolution.

Domaines: Economies et finances; Gestion et management; Méthodes et statistiques; Analyse fonctionnelle [math.FA]; Probabilités [math.PR]; Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]

Dominique Guegan, Bertrand Hassani. A new algorithm for the loss distribution function with applications to Operational Risk Management. 2009. ⟨halshs-00384398v2⟩