natgillin/translations-raw huggingface dataset:
че институцията не изключва от набора от данни за изчисление чрез усъвършенствани подходи за измерване съществени корекции в загубите от операционен риск, причинен от отделни или свързани събития, когато референтната датата на тези корекции е в рамките на периода на наблюдение, а референтната дата на първоначалното отделно събитие или на основното събитие, посочено в буква з), е извън такъв период;
that the institution does not discard from the AMA calculation data set material adjustments to operational risk losses of single or linked events, where the reference date of these adjustments falls within the observation period and the reference date of the initial, single event or root event referred to in point (h) falls outside such a period;
че за всяка референтна година, включена в периода на наблюдение, институцията е в състояние да направи разграничение между размерите на загубите, свързани със събития, открити или счетоводно отчетени през тази година, и размерите на загубите, свързани с корекции или групиране на събития, открити или счетоводно отчетени през предходните години.
that the institution is able to distinguish, for each reference year included in the observation period, the loss amounts pertinent to events discovered or accounted for in that year from the loss amounts pertinent to adjustments or grouping of events discovered or accounted for in previous years.
Ниво на детайлност
Granularity
За целите на оценяването на прилагането от страна на институцията на подходящото ниво на детайлност в нейния модел, както е посочено в член 28, буква в), компетентните органи потвърждават най-малко следното:
For the purposes of assessing that an institution applies the appropriate level of granularity in its model, as referred to in point (c) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
че институцията взема предвид характера, сложността и особеностите на своите стопански дейности и операционните рискове, на които е изложена, когато групира рискове с общи фактори и определя категориите операционни рискове на даден усъвършенстван подход за измерване;
that the institution takes into account the nature, complexity and idiosyncrasies of its business activities and the operational risks which it is exposed to, where grouping together risks sharing common factors and defining the operational risk categories of an AMA;
че институцията обосновава избора на нивото на детайлност на своите категории операционен риск въз основа на качествени и количествени методи и класифицира категориите операционен риск въз основа на хомогенни, независими и стационарни данни;
that the institution justifies its choice of level of granularity of its operational risk categories on the basis of qualitative and quantitative means, and that it classifies operational risk categories based on homogeneous, independent and stationary data;
че избраното от институцията ниво на детайлност на нейните категории операционен риск е реалистично и не оказва неблагоприятно въздействие върху консервативността на резултата от модела или на части от него;
that the institution's choice of level of granularity of its operational risk categories is realistic and does not adversely impact the conservatism of the model outcome or of its parts;
че институцията преразглежда редовно избраното ниво на детайлност на своите категории операционен риск, за да гарантира, че то продължава да е уместно.
that the institution reviews the choice of level of granularity of its operational risk categories on a regular basis with the view to ensuring that it remains appropriate.
Определяне на разпределенията на загубите
Identification of the loss distributions
За целите на оценяването на наличието в институцията на подходящ процес за определянето на честотата и съществеността на разпределенията на загубата, както е посочено в член 28, буква г), компетентните органи потвърждават най-малко следното:
For the purposes of assessing that an institution has an appropriate process for the identification of frequency and severity of the distributions of loss, as referred to in point (d) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
че институцията следва добре определен, документиран и проследим процес за подбор, актуализация и преглед на разпределенията на загубите и оценката на техните параметри;
that the institution follows a well specified, documented and traceable process for the selection, update and review of loss distributions and the estimate of their parameters;
че процесът на подбор на разпределенията на загубите води до последователни и ясни решения от страна на институцията, правилно представя рисковия профил в „опашката“ и включва най-малко следните елементи:
that the process for the selection of the loss distributions results in consistent and clear choices by the institution, properly captures the risk profile in the tail and includes at least the following elements:
процес на използване на статистически инструменти, включително графики, мерки за средна стойност, вариации, асиметрия и лептокуртозис, за изследване на множеството от данни за изчисление за всяка категория операционен риск, за да се получи по-добра представа за статистическия профил на данните и за да се избере най-подходящото разпределение;
a process of using statistical tools, including graphs, measures of centre, variation, skewness and leptokurtosis to investigate the calculation data set for each operational risk category with the view to better understand the statistical profile of the data and selecting the most suitable distribution;
подходящи техники за оценяването на параметрите на разпределението,
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
подходящи диагностични инструменти за оценяването на разпределенията въз основа на данните, като се отдава предпочитание на тези, които са най-чувствителни към „опашката“;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
че в хода на избор на разпределение на загубите институцията внимателно взема под внимание положителната асиметрия и лептокуртозис на данните;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
че когато данните са значително разпръснати в „опашката“, не се използват емпирични криви за оценка на региона на опашката, а вместо това се използват субекспоненциални разпределения, чиято „опашка“ се разпада по-бавно от експоненциалните разпределения, освен ако не съществуват изключителни причини за прилагането на други функции, които при всички случаи са правилно разгледани и напълно обосновани, за да се предотврати ненужно намаляване на основаните на усъвършенствани подходи за измерване капиталови изисквания;
that, where the data are much dispersed in the tail, empirical curves are not used to estimate the tail region, but that instead sub-exponential distributions whose tail decays slower than the exponential distributions are used, unless exceptional reasons exist to apply other functions, which are in any case properly addressed and fully justified to prevent undue reduction of AMA own funds requirements;
че институцията внимателно преценява избора на праг за разграничение на „тялото“ от „опашката“, когато за „тялото“ и за „опашката“ се използват отделни разпределения на загубите;
that, where separate loss distributions are used for the body and for the tail, the institution carefully considers the choice of the body-tail modelling threshold;
че избраният праг за разграничение на тялото от „опашката“ е подкрепен с документирани статистически методи, допълнени с количествени елементи, когато е уместно;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
че в хода на оценяването на параметрите на разпределението институцията отразява непълнотата на набора от данни за изчисление поради наличието на минимални прагове на моделиране в модела или тя обосновава използването на непълен набор от данни за изчисление с това, че то не влияе неблагоприятно върху точността на оценките на параметрите и на капиталовите изисквания, основани на усъвършенствани подходи за измерване;
that, in the course of estimating the parameters of the distribution, the institution either reflects the incompleteness of the calculation data set due to the presence of minimum modelling thresholds in the model or that it justifies the use of an incomplete calculation data set on the basis that it does not adversely impact the accuracy of the parameter estimates and AMA own funds requirements;
че институцията има въведени методологии за намаляване на променливостта на оценките на параметрите и осигурява измерители на грешката във връзка с тези оценки, включително доверителни интервали и p-стойности;
that the institution has in place methodologies to reduce the variability of estimates of parameters and provides measures of the error around these estimates including confidence intervals and p-values;
че когато институцията приема устойчиви средства за оценка под формата на обобщения на класически средства за оценка с добри статистически свойства, включително висока ефективност и слабо изместване за цялата област на неизвестното базисно разпределение на данните, тя може да докаже, че чрез тяхното използване не се подценява рискът в „опашката“ на разпределението на загубите;
that, where the institution adopts robust estimators in the form of generalisations of classical estimators, with good statistical properties including high efficiency and low bias for a whole neighbourhood of the unknown underlying distribution of the data, it can demonstrate that their use does not underestimate the risk in the tail of the loss distribution;
че институцията оценява статистическото съответствие между данните и избраното разпределение, като използва диагностични графични и количествени инструменти, които са по-чувствителни към „опашката“, отколкото към „тялото“ на данните, особено когато данните са силно разпръснати в „опашката“;
that the institution assesses the goodness-of-fit between the data and the selected distribution by using diagnostic tools of both a graphical and a quantitative nature, which are more sensitive to the tail than to the body of the data, especially where the data are very dispersed in the tail;
че, когато е целесъобразно, включително когато диагностичните инструменти не водят до ясен избор на най-адекватното разпределение или до ограничаване на въздействието на размера на извадката и броя на оценените параметри в проверките за статистическо съответствие, институцията използва методи на оценяване, чрез които се сравняват относителните характеристики на разпределенията на загубите, включително коефициента на вероятност, информационния критерий на Акайке и информационния критерий на Шварц;
that, where appropriate, including where the diagnostic tools do not lead to a clear choice for the best-fitting distribution or to mitigate the effect of the sample size and the number of estimated parameters in the goodness-of-fit tests, the institution uses evaluation methods that compare the relative performance of the loss distributions, including the Likelihood Ratio, the Akaike Information Criterion, and the Schwarz Bayesian Criterion;
че институцията използва механизъм за редовен контрол на допусканията, на които се основават избраните разпределения на загубите, а когато допусканията бъдат оборени, включително когато те генерират стойности извън установени диапазони, институцията е изпитала алтернативни методи и е класифицирала правилно всички промени в допусканията в съответствие с Делегиран регламент (ЕС) № 529/2014 на Комисията.
that the institution has a regular cycle for controlling assumptions underlying the selected loss distributions, and that where assumptions are invalidated, including where they generate values outside established ranges, the institution has tested alternative methods and that it has properly classified any changes made to the assumptions, in accordance with Commission Delegated Regulation (EU) No 529/2014.
Определяне на обобщените разпределения на загубите и измерителите на риска
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
С цел да се оцени дали институцията определя обобщените разпределения на загубите и измерителите на риска по подходящ начин, както е посочено в член 28, буква д), компетентните органи потвърждават най-малко следното:
For the purposes of assessing that an institution determines the aggregated loss distributions and risk measures in an appropriate manner, as referred to in point (e) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
че техниките, разработени от институцията за тази цел, гарантират подходящи нива на прецизност и стабилност на измерителите на риска;
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
че измерителите на риска са допълнени с информация относно тяхното ниво на точност;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
че независимо от използваните техники за обобщаване на разпределенията на загубите по честота и същественост, включително симулации „Монте Карло“, методи, свързани с преобразуването на Фурие, алгоритъм на Panjer и апроксимации за единна загуба; институцията приема критерии, които ограничават грешките, свързани с извадката и цифровите стойности, и осигурява измерител на величината на тези грешки;
that, irrespective of the techniques used to aggregate frequency and severity loss distributions, including Monte Carlo simulations, Fourier Transform-related methods, Panjer algorithm and Single Loss Approximations, the institution adopts criteria that mitigate sample and numerical related errors and provides a measure of the magnitude of these errors;
че когато се използват симулации „Монте Карло“ броят на стъпките, които трябва да се извършат, съответства на формата на разпределенията и на гаранционната вероятност, която трябва да се постигне;
that, where Monte Carlo simulations are used, the number of steps to be performed is consistent with the shape of the distributions and with the confidence level to be achieved;
че когато разпределението на загубите е с плътна „опашка“ и е измерено при висока гаранционна вероятност, броят на стъпките е достатъчно голям, за да се намали извадковата променливост до допустимо ниво;
that, where the distribution of losses is heavy-tailed and measured at a high confidence level, the number of steps is sufficiently large to reduce sampling variability to an acceptable level;
че когато се използват преобразуването на Фурие или други числени методи, внимателно се анализират въпросите, свързани със стабилността на алгоритъма и разпространението на грешките;
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
че използваният от институцията измерител на риска, генериран от системата за измерване на операционния риск, отговаря на монотонния принцип на риск, което може да се види при определянето на по-високи капиталови изисквания, когато се увеличава базисният рисков профил, и при определянето на по-ниски капиталови изисквания, когато се понижава базисният рисков профил;
that the institution's risk measure generated by the operational risk measurement system fulfils the monotonic principle of risk, which can be seen in the generation of higher own fund requirements where the underlying risk profile increases and in the generation of lower own funds requirements where the underlying risk profile decreases;
че използваният от институцията измерител на риска, генериран от системата за измерване на операционния риск, е реалистичен от управленска и икономическа гледна точка, а така също и че институцията прилага подходящи техники, за да се избегне определянето на таван на максималната единична загуба, освен ако институцията не предостави ясна обективна обосновка за съществуването на горна граница, както и за да се избегне тълкуванието, че първият статистически момент на разпределението не съществува;
that the institution's risk measure generated by the operational risk measurement system is realistic from a managerial and economical perspective, and more that the institution applies appropriate techniques to avoid capping the maximum single loss, unless it provides a clear objective rationale for the existence of an upper bound, and to avoid implying the non-existence of the first statistical moment of the distribution;
че институцията изрично оценява устойчивостта на резултата от системата за измерване на операционния риск, като извършва подходящ анализ на чувствителността за входящите данни или техните параметри.
that the institution explicitly evaluates the robustness of the outcome of the operational risk measurement system by performing appropriate sensitivity analysis on the input data or its parameters.
Очаквана загуба и зависимост
Expected loss and Correlation
Очаквани загуби
Expected losses
Компетентните органи оценяват критериите на институцията, отнасящи се до очакваните загуби, както е посочено в член 322, параграф 2, буква а) от Регламент (ЕС) № 575/2013, като потвърждават, че когато институцията изчислява капиталовите изисквания чрез използване на усъвършенствани подходи за измерване само по отношение на неочакваните загуби, тя спазва най-малко следните изисквания:
Competent authorities shall assess an institution's standards relating to expected losses, as referred to in point (a) of Article 322(2) of Regulation (EU) No 575/2013, by confirming that where the institution calculates the AMA own funds requirements only in relation to unexpected losses, it complies with at least the following requirements:
че методологията на институцията за оценка на очакваните загуби е съгласувана със системата за измерване на операционния риск за оценката на капиталовите изисквания, основани на усъвършенствани подходи за измерване, която обхваща както очакваните, така и неочакваните загуби, и че процесът на оценяване на очакваната загуба се извършва по категории операционни рискове и е последователен във времето;
that the institution's methodology for the estimate of expected losses is consistent with the operational risk measurement system for the estimate of the AMA own funds requirements that comprises both expected losses and unexpected losses, and that the expected loss estimation process is done by operational risk category and is consistent over time;
че институцията определя очакваната загуба, като използва статистически данни, които са по-слабо повлияни от прекомерни загуби, включително медиани и пресечени средни стойности, по-специално при разпределение на данните с формиране на „опашка“ със средна или висока плътност;
that the institution defines the expected loss using statistics that are less influenced by extreme losses, including median and trimmed mean, especially in the case of medium- or heavy-tailed data;
че максималната компенсация за очакваната загуба, прилагана от институцията, е обвързана с общата очаквана загуба и че максималната компенсация за очакваната загуба във всяка категория операционен риск е обвързана с относителната очаквана загуба, изчислена съгласно системата на институцията за измерване на операционния риск, която се прилага за тази категория;
that the maximum offset for expected loss applied by the institution is bound by the total expected loss and that the maximum offset for expected loss in each operational risk category is bound by the relevant expected loss calculated according to the institution's operational risk measurement system applied to that category;
че компенсациите, които институцията позволява за очаквани загуби във всяка категория операционен риск, са заместители на капитал, или че те са на разположение по друг начин за покриване на очакваната загуба с висока степен на сигурност за едногодишен период;
that the offsets the institution allows for expected loss in each operational risk category are capital substitutes or that they are otherwise available to cover expected loss with a high degree of certainty over the one-year period;
че когато компенсациите са под форма, различна от провизии, институцията ограничава достъпността на компенсацията до онези операции, които се характеризират с ясно предвидими, устойчиви и рутинни загуби;
that where the offset is something other than provisions, the institution limits the availability of the offset to those operations with highly predictable, stable and routine losses;
че институцията не използва специални резерви за извънредни събития, водещи до загуби от операционен риск, които вече са настъпили, като компенсации за очаквана загуба;
that the institution does not use specific reserves for exceptional operational risk loss events that have already occurred as expected loss offsets;
че институцията ясно документира начина, по който се измерва и обхваща очакваната загуба, включително по какъв начин всички компенсации за очаквана загуба отговарят на условията, описани в букви а) — е).
that the institution clearly documents how its expected loss is measured and captured, including how any expected loss offsets meet the conditions outlined in points from (a) to (f).
Зависимост
Correlation
Компетентните органи оценяват критериите на институцията по отношение на зависимостите, както е посочено в член 322, параграф 2, буква г) от Регламент (ЕС) № 575/2013, като потвърждават, че когато институцията изчислява своите капиталови изисквания чрез използване на усъвършенствани подходи за измерване, като признава непълна зависимост между отделни оценки за операционния риск, тя спазва най-малко следните изисквания:
Competent authorities shall assess an institution's standards relating to correlation, as referred to in point (d) of Article 322(2) of Regulation (EU) No 575/2013, by confirming that where the institution calculates the AMA own funds requirements by recognising less than full correlation across individual operational risk estimates, it complies with at least the following requirements:
че институцията внимателно разглежда всяка форма на линейна или нелинейна зависимост, отнасяща се към всички данни, към „тялото“ или към „опашката“, между две или повече категории операционен риск или в рамките на една категория операционен риск;
that the institution carefully considers any form of linear or non-linear dependence, relating to all the data, either to the body or to the tail, across two or more operational risk categories or within an operational risk category;
че институцията потвърждава във възможно най-голяма степен допусканията си за зависимостите въз основа на подходяща комбинация от анализ на емпирични данни и експертни оценки;
that the institution supports its correlation assumptions, to the greatest extent possible, on an appropriate combination of empirical data analysis and expert judgement;
че загубите в рамките на всяка категория операционен риск са независими помежду си;
that losses within each operational risk category are independent of each other;
че когато условието по буква в) не е спазено, взаимозависимите загуби се агрегират;
that where the condition of point (c) is not met, dependent losses are aggregated together;
че единствено в случаите, когато не може да бъде изпълнено нито едно от условията по буква в) или г), зависимостта в рамките на категорията операционен риск се моделира по подходящ начин;
that, only where neither of the conditions of points (c) or (d) can be met, dependence within the operational risk categories is appropriately modelled;
че институцията внимателно разглежда зависимостта между случаи, свързани с „опашката“ на разпределението;
that the institution carefully considers dependence between tail events;
че институцията не базира структурата на зависимостите на разпределения на Гаус или нормални разпределения;
that the institution does not base the dependence structure on Gaussian or Normal-like distributions;