natgillin/translations-raw huggingface dataset:
forvridning af vurderingen på grund af svarkategorier
that the scenario process is clearly defined, well documented, repeatable and designed to reduce as much as possible subjectivity and biases, including:
bias i oplysninger, som gives enten i baggrundsmaterialet til undersøgelsens spørgsmål eller i selve spørgsmålene
the underestimation of risk due to the number of observed events being small;
at kvalificerede og erfarne formidlere sikrer konsekvens med hensyn til processen
the misrepresentation of information due to scenario assessors' interests in conflict with the goals and consequences of the assessment;
at de antagelser, der er anvendt i scenarieprocessen, i videst mulig udstrækning er baseret på de relevante interne og eksterne data og en objektiv udvælgelse uden bias
the overestimation of events with temporal proximity to the scenario assessors;
at det valgte antal scenarier samt undersøgelsesniveauet eller undersøgelsesenhederne for scenarierne er realistiske og behørigt forklaret, og at skønnene i scenarierne tager hensyn til relevante ændringer i det interne og eksterne miljø, som kan påvirke instituttets operationelle eksponering
the distortion of assessment due to the categories within which the responses are represented;
at skønnene i scenarierne er genereret under hensyn til potentielle eller sandsynlige operationelle hændelser, som indtil videre ikke, helt eller delvist, har udmøntet sig i et operationelt tab
the bias in the information presented in background materials to survey questions or within the questions themselves.
at scenarieprocessen og estimaterne er underkastet et grundigt kritisk eftersyn og en grundig kontrol.
that qualified and experienced facilitators provide consistency in the process;
Artikel 27
that the assumptions used in the scenario process are based, to the maximum extent, on the relevant internal data and external data with an objective and unbiased selection process;
Forretningspraksis og interne kontrolfaktorer
that the chosen number of scenarios, the level at, or units in, which scenarios are studied, are realistic and properly explained, and that the scenario estimates take into account relevant changes in the internal and external environments that can affect the institution's operational risk exposure;
De kompetente myndigheder vurderer et instituts opfyldelse af standarderne vedrørende forretningspraksis og interne kontrolfaktorer, jf. artikel 20, litra d), nr. iv), idet de som minimum kontrollerer følgende:
that the scenario estimates are generated taking into account potential or probable operational risk events that have not yet, fully or partly, materialised in an operational risk loss;
at instituttets forretningspraksis og interne kontrolfaktorer er fremadrettede og afspejler mulige kilder til operationel risiko, herunder hurtig vækst, indførelsen af nye produkter, personaleomsætning og systemudfald
that the scenario process and estimates are subject to a robust independent challenge process and oversight.
at instituttet har klare retningslinjer, som begrænser omfanget af den reduktion af AMA-kapitalgrundlagskravene, som hidrører fra justeringer af forretningspraksis og interne kontrolfaktorer
Article 27
at de i litra b) omhandlede justeringer af forretningspraksis og interne kontrolfaktorer er begrundede, og at hensigtsmæssigheden af deres niveau bekræftes af sammenligningen over tid med retningen og omfanget af faktiske interne tabsdata, de vilkår, der er relateret til forretningspraksis, og ændringerne i den validerede kontroleffektivitet.
Business Environment and Internal Control Factors
Centrale modelleringsantagelser i tilknytning til målingssystemet for operationel risiko
Competent authorities shall assess an institution's compliance with the standards relating to the BEICF as referred to in point (iv) of Article 20(d) by verifying at least the following
Artikel 28
that the institution's BEICF are forward looking and reflect potential sources of operational risk, including rapid growth, the introduction of new products, employee turnover and system downtime;
Generel vurdering
that the institution has clear policy guidelines that limit the magnitude of reductions in the AMA own funds requirements resulting from BEICF adjustments;
De kompetente myndigheder vurderer et instituts standarder vedrørende de centrale modelleringsantagelser i tilknytning til målingssystemet for operationel risiko som omhandlet i artikel 322, stk. 2, litra a) og c), i forordning (EU) nr. 575/2013, idet de som minimum kontrollerer følgende:
that the BEICF adjustments referred to in point (b) are justified and that the appropriateness of their level is confirmed by comparison, over time, with the direction and magnitude of actual internal loss data, conditions in the business environment and changes in the validated effectiveness of controls.
at instituttet udvikler, gennemfører og vedligeholder et målingssystem for operationel risiko, som er metodisk velfunderet, effektivt med hensyn til at opfange instituttets faktiske og potentielle operationelle risiko og pålideligt og stabilt i relation til generering af lovpligtige AMA-kapitalgrundlagskrav
Core modelling assumptions of the operational risk measurement system
at instituttet har passende politikker vedrørende sammenstillingen af beregningsdatasættet, jf. artikel 29
Article 28
at instituttet i sin model anvender et passende granularitetsniveau, jf. artikel 30
General assessment
at instituttet har indført en hensigtsmæssig proces til identifikation af tabsfordelinger, jf. artikel 31
Competent authorities shall assess an institution's standards relating to the core modelling assumptions of the operational risk measurement system, as referred to in points (a) and (c) of Article 322(2) of Regulation (EU) No 575/2013, by verifying at least the following:
at instituttet fastlægger de aggregerede tabsfordelinger og risikomål på en hensigtsmæssig måde, jf. artikel 32.
that the institution develops, implements and maintains an operational risk measurement system that is methodologically well founded, effective in capturing the institution's actual and potential operational risk, and reliable and robust in generating AMA own funds requirements;
Artikel 29
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
Sammenstilling af beregningsdatasættet
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
Med henblik på at vurdere, om et institut har passende politikker vedrørende sammenstillingen af beregningsdatasættet, jf. artikel 28, litra b), bekræfter de kompetente myndigheder som minimum følgende:
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
at instituttet definerer specifikke kriterier og eksempler vedrørende klassifikation og behandling af operationelle hændelser og operationelle tab inden for beregningsdatasættet, og at sådanne kriterier og eksempler indebærer en konsekvent behandling af tabsdata i hele instituttet
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
at instituttet ikke anvender tab netto for tabsgenopretning fra forsikring og andre risikooverførselsmekanismer i beregningsdatasættet
Article 29
at instituttet for operationelle risikokategorier med lav hændelsesfrekvens har indført en observationsperiode, som er længere end det minimum, der er omhandlet i artikel 322, stk. 3, litra a), i forordning (EU) nr. 575/2013
Building the calculation data set
at instituttet under sammenstilling af beregningsdatasættet med henblik på bestemmelse af fordelinger af hyppighed og størrelse alene anvender datoen for konstatering eller bogføringsdatoen og som dato for indregning i beregningsdatasættet af tab eller hensættelser, som er relateret til juridisk risiko, anvender en dato, som ikke ligger senere end bogføringsdatoen
For the purposes of assessing that an institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, as referred to in point (b) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
at instituttets valg af minimumstærskel for modellering ikke påvirker nøjagtigheden af målene for operationel risiko negativt, og at anvendelsen af minimumstærskler for modellering, som er meget højere end dataindsamlingstærsklerne, er begrænset og i givet fald behørigt begrundet i en analyse af forskellige tærsklers følsomhed, som instituttet har foretaget
that specific criteria and examples for the classification and treatment of operational risk events and losses within the calculation data set are defined by the institution, and that such criteria and examples provide a consistent treatment of loss data across the institution;
at instituttet i beregningsdatasættet indregner alle operationelle tab over den valgte minimumstærskel for modellering, og at den anvender dem til at generere AMA-kapitalgrundlagskrav uanset deres niveau
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
at instituttet anvender passende korrektionsfaktorer på data, hvor inflations- eller deflationseffekter er væsentlige
that the institution has adopted, for operational risk categories with low frequency of events, an observation period greater than the minimum referred to in point (a) of Article 322(3) of Regulation (EU) No 575/2013;
for så vidt angår tab, der opstår på grund af enten en hovedhændelse i form af en fælles operationel hændelse eller flere hændelser knyttet til en oprindelig operationel hændelse, der genererer hændelser eller tab, at instituttet grupperer og indregner disse i beregningsdatasættet som et enkelt tab
that the institution, in the course of building the calculation data set for the purposes of estimating frequency and severity distributions, uses the date of discovery or the date of accounting only, and uses a date no later than the date of accounting for including losses or provisions related to legal risk into the calculation dataset;
at eventuelle mulige undtagelser fra den i litra h) fastsatte behandling dokumenteres og begrundes behørigt for at forhindre uretmæssig reduktion af AMA-kapitalgrundlagskrav
that the institution's choice of the minimum modelling threshold does not adversely impact the accuracy of the operational risk measures and that the use of minimum modelling thresholds that are much higher than the data collection thresholds is limited and, where applied, is properly justified by sensitivity analysis of various thresholds performed by the institution;
at instituttet ikke fra AMA-beregningsdatasættet udelukker væsentlige justeringer af operationelle tab, som følger af enkeltstående eller forbundne hændelser, hvis referencedatoen for disse justeringer ligger inden for observationsperioden og referencedatoen for den oprindelige enkelte hændelse eller hovedhændelse som omhandlet i litra h) falder uden for en sådan periode
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;
at instituttet for hvert referenceår i observationsperioden kan skelne tab vedrørende hændelser, som er konstateret eller indregnet i det pågældende år, fra tab vedrørende justeringer eller gruppering af hændelser, som er konstateret eller indregnet i tidligere år.
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
Artikel 30
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;
Granularitet
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;
Med henblik på at vurdere, om et institut anvender et passende granularitetsniveau i sin model, jf. artikel 28, litra c), bekræfter de kompetente myndigheder som minimum følgende:
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;
at instituttet ved gruppering af risici med fælles faktorer og definition af operationelle risikokategorier i forbindelse med en AMA tager hensyn til arten og kompleksiteten og de institutspecifikke elementer af sine forretningsmæssige aktiviteter og de operationelle risici, som det er eksponeret mod
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.
at instituttet begrunder sit valg af granularitetsniveau for sine operationelle risikokategorier på et kvalitativt og kvantitativt grundlag og fastlægger inddelingen af kategorierne for operationel risiko på baggrund af ensartede, uafhængige og stationære data
Article 30
at instituttets valg af granularitetsniveau for sine operationelle risikokategorier er realistisk og ikke påvirker det forsigtighedsprincip, der gælder for modelresultatet eller dele heraf, negativt
Granularity
at instituttet regelmæssigt gennemgår valget af granularitetsniveau for sine operationelle risikokategorier for at sikre, at det fortsat er hensigtsmæssigt.
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:
Artikel 31
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;
Identifikation af tabsfordelingerne
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;
Med henblik på at vurdere, om et institut har en hensigtsmæssig proces til identifikation af hyppigheds- og størrelsesfordelinger for tab, jf. artikel 28, litra d), bekræfter de kompetente myndigheder som minimum følgende:
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;
at instituttet følger en veldefineret, veldokumenteret og forståelig proces for udvælgelse, opdatering og gennemgang af tabsfordelinger og estimation af deres parametre
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.
at processen for udvælgelse af tabsfordelingerne medfører konsekvente og klare valg fra instituttets side, opfanger risikoprofilen i halen korrekt og som minimum omfatter følgende elementer:
Article 31
en proces for anvendelse af statistiske værktøjer, herunder grafer, positions- og variationsmål, skævhed og leptokurtosis til undersøgelse af beregningsdatasættet for hver operationelle risikokategori for bedre at kunne forstå den statistiske profil af data og udvælge den bedst egnede fordeling
Identification of the loss distributions
relevante metoder til estimation af fordelingsparametrene
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:
relevante diagnoseværktøjer til vurdering af fordelingerne af data, idet de værktøjer, som er mest følsomme over for halen, foretrækkes
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;
at instituttet under udvælgelse af en tabsfordeling nøje tager hensyn til positiv skævhed og leptokurtosis i data
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:
at der, hvis data er meget spredte i halen, til estimation af haleregionen ikke anvendes empiriske kurver, men i stedet subeksponentielle fordelinger, hvis hale aftager langsommere end eksponentielle fordelingers, medmindre der foreligger særlige grunde til at anvende andre fordelinger, som under alle omstændigheder skal håndteres korrekt og begrundes fuldt ud for at forhindre uretmæssig reduktion af AMA-kapitalgrundlagskrav
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;
at instituttet, hvis der anvendes separate tabsfordelinger for »body« og »tail«, nøje overvejer valget af body-tail-tærsklen
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
at der til den udvalgte body-tail-tærskel findes dokumenteret statistisk støtte, eventuelt suppleret med kvalitative elementer
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
at instituttet under estimation af fordelingens parametre enten drager omsorg for, at beregningsdatasættets ufuldstændighed som følge af forekomsten af minimumstærskler for modellering afspejles i modellen, eller at det begrunder anvendelsen af et ufuldstændigt beregningsdatasæt med, at nøjagtigheden af parameterestimaterne og AMA-kapitalgrundlagskravene ikke derved påvirkes negativt
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
at instituttet har indført metoder til reduktion af variationen i parameterestimaterne og anvender mål for fejlen omkring disse estimater, herunder konfidensintervaller og p-værdier
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;
hvis instituttet anvender stabile estimatorer i form af generaliseringer af klassiske estimatorer med gode statistiske egenskaber, herunder høj effektivitet og lav bias i hele omegnen af den ukendte underliggende fordeling af data, at dette kan godtgøre, at anvendelsen heraf ikke undervurderer risikoen i halen af tabsfordelingen
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;
at instituttet vurderer goodness-of-fit mellem data og den udvalgte fordeling ved hjælp af diagnoseværktøjer af både grafisk og kvantitativ art, som er mere følsomme over for halen end for resten af fordelingen, navnlig hvis data i halen er meget spredte
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
hvis det er relevant, herunder hvis diagnoseværktøjerne ikke fører til et entydigt valg med hensyn til den bedst egnede fordeling eller til begrænsning af virkningen af stikprøvestørrelsen og antallet af estimerede parametre i goodness-of-fit-testene, at instituttet anvender evalueringsmetoder, som indebærer en sammenligning af resultaterne for tabsfordelingerne, herunder likelihood ratio, Akaikes informationskriterium og Schwarz-Bayes' kriterium
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;
at instituttet med regelmæssige mellemrum kontrollerer antagelserne bag de udvalgte tabsfordelinger, og at instituttet, hvis antagelser ikke længere er gyldige, herunder hvor de fører til værdier uden for de fastsatte intervaller, har afprøvet alternative metoder og behørigt klassificeret alle ændringer af antagelserne, jf. Kommissionens delegerede forordning (EU) nr. 529/2014.
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;
Artikel 32
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;
Fastlæggelse af de aggregerede tabsfordelinger og risikomål
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;
Med henblik på at vurdere, om et institut fastlægger de aggregerede tabsfordelinger og risikomål på en hensigtsmæssig måde, jf. artikel 28, litra e), bekræfter de kompetente myndigheder som minimum følgende:
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;
at de metoder, som instituttet har udarbejdet til dette formål, sikrer risikomål, som er tilpas præcise og stabile
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.
at risikomålene suppleres med oplysninger om deres nøjagtighed
Article 32
at instituttet, uanset hvilke metoder der anvendes til aggregering af hyppigheds- og størrelsesfordelinger for tab, herunder Monte Carlo-simulationer, metoder relateret til Fourier-transformationer, Panjers algoritme og single loss-approksimationer, anvender kriterier, som begrænser stikprøvefejl og numeriske fejl og indeholder et mål for størrelsesordenen af disse fejl
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
hvis der anvendes Monte Carlo-simulationer, at antallet af trin, der skal udføres, er i overensstemmelse med fordelingernes form samt det konfidensniveau, der skal opnås
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: