natgillin/translations-raw huggingface dataset:
že minimální prahová hodnota pro modelování zvolená institucí nepříznivě neovlivňuje přesnost měření operačního rizika a že použití minimálních prahových hodnot pro modelování, které jsou mnohem vyšší než prahové hodnoty pro sběr údajů, je omezené a, pokud k němu dochází, je řádně zdůvodněno analýzou citlivosti různých minimálních hodnot, kterou provedla instituce;
that the institution includes all operational losses above the chosen minimum modelling threshold in the calculation data set and that it uses them, irrespective of their level, for generating the AMA own funds requirements;
že instituce zahrnuje všechny operační ztráty vyšší než zvolená minimální prahová hodnota pro modelování do souboru údajů pro výpočet a že je používá bez ohledu na jejich výši k vytvoření kapitálových požadavků v rámci přístupu AMA;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
že instituce používá vhodné míry úprav údajů, pokud jsou podstatné účinky inflace nebo deflace;
that losses caused by root event in the form of a common operational risk event or by multiple events linked to an initial operational risk event generating events or losses are grouped and entered into the calculation data set as a single loss by the institution;
že ztráty způsobené základní událostí („root event“) ve formě společné události operačního rizika nebo více událostmi spojenými s počáteční událostí operačního rizika, jež generují události nebo ztráty, instituce seskupila a zanesla do souboru údajů pro výpočet jako jedinou ztrátu;
that any possible exceptions to the treatment laid down in point (h) are properly documented and justified to prevent undue reduction of the AMA own funds requirements;
že jakékoli možné výjimky v zacházení stanoveném v písmeni h) jsou řádně zdokumentovány a zdůvodněny, aby se zamezilo nevhodnému snížení kapitálových požadavků v rámci přístupů AMA;
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;
že instituce ze souboru údajů pro výpočet s použitím přístupů AMA nevylučuje podstatné úpravy ztrát z operačního rizika vyplývajících z jedné nebo souvisejících událostí, pokud referenční datum těchto úprav spadá do období sledování a referenční datum počáteční, jediné události nebo základní události podle písmene h) leží mimo takové období;
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.
že je instituce schopna v každém referenčním roce během období sledování rozlišovat mezi výší ztrát vztahujících se k událostem zjištěným nebo zaúčtovaným v daném roce a výší ztrát vztahujících se k úpravám nebo seskupením událostí zjištěných nebo zaúčtovaných v letech předchozích.
Article 30
Článek 30
Granularity
Podrobnost údajů
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:
Pro účely posouzení, zda instituce ve svém modelu používá odpovídající úroveň podrobnosti údajů podle čl. 28 písm. c), příslušné orgány potvrdí alespoň toto:
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;
že instituce zohledňuje povahu, složitost a zvláštnosti svých obchodních činností a operační rizika, jimž je vystavena, pokud seskupuje rizika se společnými faktory a vymezuje kategorie operačního rizika pro účely přístupu AMA;
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;
že instituce zdůvodňuje zvolenou úroveň podrobnosti údajů o svých kategoriích operačního rizika na základě kvalitativních a kvantitativních prostředků a že klasifikuje kategorie operačního rizika na základě homogenních, nezávislých a stacionárních údajů;
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;
že úroveň podrobnosti údajů o kategoriích operačního rizika zvolená institucí je realistická a nepříznivě neovlivňuje konzervativnost výsledku modelu nebo jeho částí;
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.
že instituce zvolenou úroveň podrobnosti údajů o svých kategoriích operačního rizika pravidelně přezkoumává s cílem zajistit, aby tato úroveň i nadále vyhovovala.
Article 31
Článek 31
Identification of the loss distributions
Identifikace rozdělení ztrát
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:
Pro účely posouzení, zda má instituce odpovídající postupy pro zjišťování četnosti a závažnosti rozdělení ztrát, podle čl. 28 písm. d) příslušné orgány potvrdí alespoň toto:
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;
že se instituce řídí dobře specifikovanými, zdokumentovanými a sledovatelnými postupy pro výběr, aktualizaci a přezkum rozdělení ztrát a pro odhad jejich parametrů;
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:
že proces výběru rozdělení ztrát vede ke konzistentním a jasným rozhodnutím instituce, správně zachycuje rizikový profil méně četných událostí a zahrnuje alespoň tyto prvky:
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;
proces používání statistických nástrojů včetně grafů, měřítek středního trendu, variací, šikmosti a špičatosti ke zkoumání souboru údajů pro výpočet v každé kategorii operačního rizika umožňující lépe pochopit statistický profil údajů a vybrat nejvhodnější rozdělení;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
vhodné techniky pro odhadování parametrů rozdělení;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
vhodné diagnostické nástroje pro hodnocení rozdělení údajů, přednostně nástroje, které jsou nejcitlivější na méně četné události;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
že při výběru rozdělení ztrát instituce důkladně posuzuje pozitivní šikmost a špičatost údajů;
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;
že jsou-li údaje o méně četných událostech silně rozptýlené, nejsou k odhadu oblasti méně četných událostí používány empirické křivky, nýbrž subexponenciální rozdělení, jejichž oblast méně četných událostí mizí pomaleji než při exponenciálních rozděleních, pokud neexistují výjimečné důvody pro použití jiných funkcí, které jsou v každém případě náležitě popsány a plně zdůvodněny, aby se zamezilo nevhodnému snížení kapitálových požadavků v rámci přístupů AMA;
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;
že je-li používáno samostatné rozdělení ztrát pro běžné události a méně četné události, instituce důkladně posuzuje volbu prahové hodnoty „body-tail“ při modelování běžných událostí a méně četných událostí;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
že pro zvolenou prahovou hodnotu „body-tail“ při modelování je poskytována zdokumentovaná statistická podpora, případně doplněná o kvalitativní prvky;
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;
že v průběhu odhadování parametrů rozdělení instituce buď zohledňuje neúplnost souboru údajů pro výpočet v důsledku přítomnosti minimálních prahových hodnot pro modelování v modelu, nebo zdůvodňuje použití neúplného souboru údajů pro výpočet na základě toho, že neovlivňuje nepříznivě přesnost odhadu parametrů a kapitálové požadavky v rámci přístupů AMA;
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;
že instituce má zavedeny metodiky ke snížení variability odhadů parametrů a zajišťuje měření chyby u těchto odhadů, včetně intervalů spolehlivosti a hodnot p;
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;
že pokud instituce činí spolehlivé odhady ve formě zobecnění klasických odhadů s dobrými statistickými vlastnostmi včetně vysoké účinnosti a nízkého zkreslení celého okolí neznámého základního rozdělení údajů, může prokázat, že jejich použití nevede k podhodnocení rizika v oblasti rozdělení ztrát s méně četnými událostmi;
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;
že instituce posuzuje kvalitu shody mezi údaji a zvoleným rozdělením za použití diagnostických nástrojů grafické i kvantitativní povahy, které jsou citlivější vůči údajům o málo četných než o běžných událostech, zejména pokud jsou údaje o málo četných událostech silně rozptýleny;
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;
že instituce případně používá hodnotící metody, jež porovnávají relativní výkonnost distribuce ztrát včetně míry pravděpodobnosti, Akaikeho informačního kritéria a Schwarzova Baynesovského kritéria, a to i tam, kde diagnostické nástroje při zkoušce kvality shody nevedou k jasné volbě nejvhodnějšího rozdělení nebo ke snížení účinku velikosti vzorku a počtu odhadovaných parametrů;
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.
že instituce má pravidelný cyklus kontroly předpokladů, z nichž vychází zvolené rozdělení ztrát, a že pokud jsou tyto předpoklady vyvráceny, včetně případů, kdy generují hodnoty mimo stanovená rozmezí, má instituce odzkoušeny alternativní metody a že veškeré změny provedené v předpokladech řádně klasifikovala v souladu s nařízením Komise v přenesené pravomoci (EU) č. 529/2014.
Article 32
Článek 32
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
Určení rozdělení souhrnných ztrát a měření rizik
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:
Pro účely posouzení, zda instituce odpovídajícím způsobem určuje rozdělení souhrnných ztrát a měření rizik ve smyslu čl. 28 písm. e), příslušné orgány potvrdí alespoň toto:
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
že techniky, jež instituce za tímto účelem vypracovala, zajišťují přiměřenou úroveň preciznosti a stability měření rizik;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
že jsou měření rizik doplněna informacemi o úrovni jejich přesnosti;
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;
že bez ohledu na techniky používané pro rozdělení četnosti a závažnosti souhrnných ztrát, včetně simulací Monte Carlo, metod Fourierovy transformace, Panjerova algoritmu a přibližného odhadu jednotlivých ztrát, instituce přijímá kritéria, jež snižují výběrové a numerické chyby a zajišťuje měření velikosti těchto chyb;
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;
že pokud jsou používány simulace Monte Carlo, počet kroků, které je třeba provést, odpovídá tvaru křivky rozdělení a úrovni spolehlivosti, jíž má být dosaženo;
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;
že pokud je rozdělení ztrát s těžkým chvostem a je měřeno při vysoké míře spolehlivosti, počet kroků je dostatečně velký, aby se variabilita vzorkování snížila na přijatelnou úroveň;
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
že pokud je používána metoda Fourierovy transformace nebo jiné numerické metody, jsou důkladně posuzovány otázky týkající se stability algoritmů a šíření chyb;
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;
že měření rizika prováděné institucí, vyplývající ze systému měření operačního rizika, splňuje zásadu monotónního měření rizika, což lze zjistit při vytváření vyšších kapitálových požadavků, kdy se profil podkladového rizika zvyšuje, a při vytváření nižších kapitálových požadavků, kdy se profil podkladového rizika snižuje;
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;
že měření rizika prováděné institucí, vyplývající ze systému měření operačního rizika, je z manažerského a ekonomického hlediska realistické a ještě že instituce používá vhodné techniky, aby nedošlo k omezení nejvyšší jednotlivé ztráty, pokud nejsou poskytnuty jasné objektivní důvody pro existenci horní hranice, a zamezilo se důsledkům neexistence prvního statistického momentu rozdělení;
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.
že instituce explicitně vyhodnocuje spolehlivost výsledků systému měření operačního rizika prováděním vhodné analýzy citlivosti na vstupní údaje nebo jejich parametry.
Expected loss and Correlation
Očekávaná ztráta a korelace
Article 33
Článek 33
Expected losses
Očekávané ztráty
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:
Příslušné orgány posoudí standardy instituce týkající se očekávaných ztrát ve smyslu čl. 322 odst. 2 písm. a) nařízení (EU) č. 575/2013, přičemž potvrdí, že vypočítává-li instituce kapitálové požadavky v rámci přístupů AMA pouze v souvislosti s neočekávanými ztrátami, splňuje alespoň tyto požadavky:
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;
že metodika, kterou instituce používá pro odhad očekávaných ztrát, odpovídá systému měření operačního rizika pro odhad kapitálových požadavků v rámci přístupu AMA, jenž zahrnuje očekávané ztráty i neočekávané ztráty, a že odhadování očekávaných ztrát se provádí podle kategorií operačního rizika a používá se konsistentním způsobem;
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;
že instituce stanoví očekávanou ztrátu pomocí statistik, které jsou méně ovlivněny extrémními ztrátami, včetně mediánu a upraveného průměru, zejména v případě údajů se středními a těžkými chvosty;
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;
že maximální kompenzace očekávané ztráty, kterou instituce uplatňuje, je vázána na celkovou očekávanou ztrátu, a že maximální kompenzace očekávané ztráty v každé kategorii operačního rizika je vázána na příslušnou očekávanou ztrátu vypočtenou v souladu se systémem měření operačního rizika instituce použitým na tuto kategorii;
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;
že kompenzace, jež instituce umožňuje u očekávané ztráty v každé kategorii operačního rizika, jsou alternativy kapitálu nebo jsou jinak dostupné k pokrytí očekávané ztráty s vyšší měrou jistoty po dobu jednoho roku;
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;
že pokud je kompenzací něco jiného než rezervy, instituce omezuje dostupnost kompenzace na tyto operace s vysoce předvídatelnými, stálými a rutinními ztrátami;
that the institution does not use specific reserves for exceptional operational risk loss events that have already occurred as expected loss offsets;
že instituce nepoužívá zvláštní rezervy pro výjimečné ztrátové události z operačního rizika, ke kterým již došlo, ke kompenzaci očekávané ztráty;
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).
že instituce jasně dokumentuje, jak je očekávaná ztráta měřena a zachycena, včetně toho, jak kompenzace očekávané ztráty splňují podmínky vymezené v písmenech a) až f).
Article 34
Článek 34
Correlation
Korelace
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:
Příslušné orgány posoudí standardy instituce týkající se korelace podle čl. 322 odst. 2 písm. d) nařízení (EU) č. 575/2013, přičemž potvrdí, že vypočítává-li instituce kapitálové požadavky v rámci přístupů AMA uznáním ne zcela úplné korelace v jednotlivých odhadech operačního rizika, splňuje alespoň tyto požadavky:
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;
že instituce důkladně posuzuje jakoukoli formu lineární nebo nelineární závislosti, jež se týká všech údajů, u běžných událostí nebo u méně četných událostí ve dvou nebo více kategoriích operačního rizika nebo v rámci jedné kategorie operačního rizika;
that the institution supports its correlation assumptions, to the greatest extent possible, on an appropriate combination of empirical data analysis and expert judgement;
že instituce v nejvyšší možné míře opírá své korelační předpoklady o vhodnou kombinaci analýzy empirických údajů a znaleckých posudků;
that losses within each operational risk category are independent of each other;
že ztráty v rámci každé kategorie operačního rizika jsou na sobě navzájem nezávislé;
that where the condition of point (c) is not met, dependent losses are aggregated together;
že pokud není splněna podmínka v písmeni c), jsou závislé ztráty sloučeny dohromady;
that, only where neither of the conditions of points (c) or (d) can be met, dependence within the operational risk categories is appropriately modelled;
že pouze pokud nelze splnit podmínky v písmenech c) nebo d), je závislost v rámci kategorií operačního rizika odpovídajícím způsobem modelována;
that the institution carefully considers dependence between tail events;
že instituce důkladně sleduje závislost mezi méně četnými událostmi;
that the institution does not base the dependence structure on Gaussian or Normal-like distributions;