natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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;
et krediidiasutusel on selged poliitikasuunised, mis piiravad AMA omavahendite nõuete vähendamist seoses ärikeskkonna ja sisekontrolli tegurite kohandamisega;
that the institution has clear policy guidelines that limit the magnitude of reductions in the AMA own funds requirements resulting from BEICF adjustments;
et punktis b osutatud ärikeskkonna ja sisekontrolli tegurite kohandamine on põhjendatud ning et nende asjakohasust kinnitab aja jooksul võrdlus tegelike sisemiste kahjuandmete suuna ja suurusega, ärikeskkonna tingimustega ja kontrollimeetmete valideeritud tulemuslikkuse muutusega.
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.
Operatsiooniriski mõõtmise süsteemi modelleerimise põhieeldused
Core modelling assumptions of the operational risk measurement system
Artikkel 28
Article 28
Üldine hindamine
General assessment
Pädevad asutused hindavad krediidiasutuse standardeid seoses operatsiooniriski mõõtmise süsteemi modelleerimise põhieeldustega, nagu on osutatud määruse (EL) nr 575/2013 artikli 322 lõike 2 punktides a ja c, kontrollitakse vähemalt järgmist:
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:
et krediidiasutus töötab välja, rakendab ja säilitab operatsiooniriski mõõtmise süsteemi, mis on metodoloogiliselt hästi põhjendatud, kajastab tõhusalt krediidiasutuse tegelikku ja potentsiaalset operatsiooniriski ning on AMA omavahendite nõuete arvutamisel usaldusväärne ja kindel;
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;
et krediidiasutusel on vastavalt artiklile 29 asjakohased põhimõtted arvutusandmete väljaselgitamiseks;
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
et krediidiasutus kohaldab vastavalt artiklile 30 oma mudelis asjakohast detailsustaset;
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
et krediidiasutusel on vastavalt artiklile 31 asjakohane kord kahjujaotuste kindlaksmääramiseks;
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
et krediidiasutus määrab asjakohasel viisil vastavalt artiklile 32 kindlaks kahju koondjaotuse ja riskinäitajad.
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
Artikkel 29
Article 29
Arvutusandmete väljaselgitamine
Building the calculation data set
Selleks et hinnata, kas krediidiasutusel on artikli 28 punkti b kohased asjakohased põhimõtted arvutusandmete väljaselgitamiseks, kinnitavad pädevad asutused vähemalt järgmist:
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:
et krediidiasutus on kindlaks määranud konkreetsed kriteeriumid ja näited operatsiooniriski juhtumite ja kahjude liigitamiseks ja käsitlemiseks arvutusandmetes ning et sellised kriteeriumid ja näited tagavad kahjuandmete ühtse käsitlemise kogu krediidiasutuses;
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;
et krediidiasutus ei võta arvutusandmetes kahjude puhul arvesse kindlustusest ja muudest riskide ülekandmise mehhanismidest tulenevaid hüvitusi;
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
et krediidiasutus on kehtestanud harvaesinevate juhtumite operatsiooniriski kategooriate puhul jälgimisperioodi, mis on pikem kui määruse (EL) nr 575/2013 artikli 322 lõike 3 punktis a osutatud miinimumperiood;
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;
et krediidiasutus kasutab sagedus- ja raskusjaotuste hindamise arvutusandmete väljaselgitamisel üksnes avastamispäeva või arvestuspäeva ning et ta kasutab õigusliku riskiga seotud kahjude või eraldiste hõlmamiseks arvutusandmetesse mitte hilisemat kuupäeva kui arvestuspäev;
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;
et krediidiasutuse mudeli miinimumkünnise valik ei mõjuta negatiivselt operatsiooniriski näitajate täpsust ja et selliste mudeli miinimumkünniste kasutamine, mis on palju suuremad kui andmekogumiskünnised, on piiratud ja asjakohaselt põhjendatud krediidiasutuse poolt tehtud erinevate künniste tundlikkusanalüüsiga;
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;
et krediidiasutus võtab arvutusandmetes arvesse kõiki operatsiooniriski kahjusid, mis ületavad valitud mudeli miinimumkünnist, ja et ta kasutab neid (olenemata nende tasemest) AMA omavahendite nõuete arvutamisel;
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;
et krediidiasutus korrigeerib andmeid asjakohasel määral, kui inflatsiooni või deflatsiooni mõju on oluline;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
et krediidiasutus on koondanud ja võtnud arvutusandmetes üheainsa kahjuna arvesse kahjud, mille põhjuseks on ühise operatsiooniriski juhtumi vormis algjuhtum või mitu juhtumit, mis on seotud algse operatsiooniriski juhtumiga, mis põhjustab juhtumeid või kahjusid;
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;
et punkti h kohase käsitluse mis tahes võimalikud erandid on nõuetekohaselt dokumenteeritud ja põhjendatud, et vältida AMA omavahendite nõuete põhjendamatut vähendamist;
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;
et krediidiasutus ei jäta AMA arvutusandmetest välja üheainsa juhtumi või seotud juhtumite operatsiooniriski kahjude olulisi kohandusi, kui kõnealuste kohanduste viitekuupäev jääb jälgimisperioodi sisse ja algse, üheainsa või punktis h osutatud algjuhtumi viitekuupäev jääb sellisest perioodist välja;
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;
et krediidiasutus suudab jälgimisperioodiga hõlmatud iga aasta puhul eristada kahjusid, mis on seotud kõnealusel aastal avastatud või arvepidamises kajastatud juhtumitega, kahjudest, mis on seotud varasematel aastatel avastatud või arvepidamises kajastatud juhtumite kohandamise või koondamisega.
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.
Artikkel 30
Article 30
Detailsus
Granularity
Selleks et hinnata, kas krediidiasutus kohaldab oma mudelis asjakohast detailsustaset, nagu on osutatud artikli 28 punktis c, kinnitavad pädevad asutused vähemalt järgmist:
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:
et krediidiasutus võtab ühiste teguritega riskide koondamisel ja AMA operatsiooniriski kategooriate määratlemisel arvesse oma äritegevuse laadi, keerukust ja eripära ning operatsiooniriske, millele ta on avatud;
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;
et krediidiasutus põhjendab operatsiooniriski kategooriate detailsuse valikut kvalitatiivselt ja kvantitatiivselt ning et ta liigitab operatsiooniriski kategooriad ühtsete, sõltumatute ja muutumatute andmete alusel;
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;
et krediidiasutuse poolt operatsiooniriski kategooriate puhul valitud detailsustase on realistlik ega mõjuta negatiivselt mudeli tulemuste või selle osade konservatiivsust;
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;
et krediidiasutus vaatab regulaarselt läbi operatsiooniriski kategooriate detailsustaseme, tagamaks, et see on kogu aeg asjakohane.
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.
Artikkel 31
Article 31
Kahjujaotuste kindlakstegemine
Identification of the loss distributions
Selleks et hinnata, kas krediidiasutusel on artikli 28 punkti d kohane kord kahjujaotuse sageduse ja raskuse kindlaksmääramiseks, kinnitavad pädevad asutused vähemalt järgmist:
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:
et krediidiasutusel on hästi kindlaks määratud, dokumenteeritud ja jälgitav kord kahjujaotuste valimiseks, ajakohastamiseks ja läbivaatamiseks ning nende parameetrite hindamiseks;
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;
et kahjujaotuste valimise kord tagab krediidiasutusele järjepidevad ja selged valikud, nõuetekohaselt kajastab riskiprofiili jaotuse äärealas ja hõlmab vähemalt järgmisi elemente:
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:
statistiliste vahendite (sealhulgas graafikud, keskväärtused, variatsioon, asümmeetria ja ekstsess) kasutamine, et uurida arvutusandmeid iga operatsiooniriski kategooria puhul, et paremini mõista andmete statistilist profiili ja valida kõige sobivam jaotus;
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;
asjakohased jaotuse parameetrite hindamise meetodid;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
asjakohased diagnostikavahendid jaotuse hindamiseks andmete seisukohast, eelistades jaotusi, mis on kõige tundlikumad ääreala osas;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
et kahjujaotuse valimisel võtavad krediidiasutused hoolikalt arvesse andmete positiivset asümmeetriat ja ekstsessi;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
et juhul, kui andmed on oluliselt hajutatud jaotuse äärealasse, ei kasutata ääreala hindamisel empiirilisi kõveraid, vaid pigem alam-eksponentjaotusi, mille ääreala langeb aeglasemalt kui eksponentjaotusel, välja arvatud juhul, kui on erandlikud põhjused muude funktsioonide kohaldamiseks, mida tuleb igal juhul nõuetekohaselt käsitleda ja täielikult põhjendada, et vältida AMA omavahendite nõuete põhjendamatut vähendamist;
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;
et juhul, kui jaotuse põhiosa ja ääreala puhul kasutatakse erinevaid kahjujaotusi, kaalub krediidiasutus hoolikalt, millist põhiosa-ääreala mudeli künnist valida;
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;
et valitud põhiosa-ääreala mudeli künnise puhul esitatakse dokumenteeritud statistilised andmed, mida täiendatakse vajaduse korral kvalitatiivsete elementidega;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
et jaotuse parameetrite hindamisel kajastab krediidiasutus arvutusandmete mittetäielikkust seoses mudeli miinimumkünnise kasutamisega või et ta põhjendab mittetäielike arvutusandmete kasutamist sellega, et see ei avalda negatiivset mõju parameetrite hinnangute täpsusele ega AMA omavahendite nõuetele;
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;
et krediidiasutusel on metoodika parameetrite hinnangute varieeruvuse vähendamiseks ja ta kohaldab kõnealuste hinnangute puhul veamäärasid, sealhulgas usaldusvahemikud ja p-väärtused;
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;
et juhul, kui krediidiasutus kasutab klassikaliste hinnangute üldistamisel põhinevaid ligikaudseid hinnanguid, millel on head statistilised omadused, sealhulgas suur tõhusus ja väike kõrvalekalle andmete teadmata alusjaotuse kogu ümbruses, suudab ta tõendada, et nende kasutamine ei alahinda riski kahjujaotuse äärealal;
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;
et krediidiasutus hindab andmete ja valitud jaotuse sobivust, kasutades nii graafilist kui ka kvantitatiivset laadi diagnostikavahendeid, mis on tundlikumad andmejaotuse ääreala kui põhiosa puhul, eelkõige juhul, kui andmed on väga hajutatud äärealasse;
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;
et vajaduse korral, sealhulgas juhul, kui diagnostikavahendid ei taga selgelt kõige sobivama jaotuse valikut või ei leevenda valimimahu ja hinnatud parameetrite arvu mõju sobivustestis, kasutab krediidiasutus hindamismeetodeid, mis võrdlevad kahjujaotuste suhtelist toimimist, sealhulgas tõenäosusmäär, Akaike teabekriteerium ja Schwarz Bayesi kriteerium;
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;
et krediidiasutusel on regulaarne tsükkel valitud kahjujaotuste aluseks olevate eelduste kontrollimiseks ja et juhul, kui eeldused tunnistatakse kehtetuks, sealhulgas kui need genereerivad väärtusi, mis jäävad väljapoole kehtestatud piirväärtusi, on krediidiasutus testinud alternatiivseid meetodeid, ja et ta on nõuetekohaselt liigitanud eeldustes tehtud muudatused vastavalt komisjoni delegeeritud määrusele (EL) nr 529/2014.
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.
Artikkel 32
Article 32
Kahju koondjaotuse ja riskinäitajate kindlaksmääramine
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
Selleks et hinnata, kas krediidiasutus määrab asjakohasel viisil kindlaks kahju koondjaotuse ja riskinäitajad, nagu on osutatud artikli 28 punktis e, kinnitavad pädevad asutused vähemalt järgmist:
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:
et krediidiasutuse poolt selleks otstarbeks välja töötatud meetodid tagavad asjakohase riskinäitajate täpsuse ja stabiilsuse;
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
et riskinäitajaid täiendatakse teabega nende täpsuse kohta;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
et olenemata kahju sagedus- ja raskusjaotuste koondamiseks kasutatud meetoditest (nt Monte Carlo simulatsioonid, Fourier' teisendusega seotud meetodid, Panjer' algoritm ja ühekordse kahju lähendused), võtab krediidiasutus kasutusele kriteeriumid, mille alusel leevendatakse valimiga seotud ja arvulisi vigu ning nähakse ette selliste vigade ulatuse määr;
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;
et Monte Carlo simulatsioonide kasutamise korral on tehtavate sammude arv kooskõlas jaotuste kujuga ja eesmärgiks seatud usaldusnivooga;
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;
et juhul, kui kahjujaotuse ääreala on suur ja jaotust mõõdetakse kõrge usaldusnivoo juures, on sammude arv piisavalt suur, et vähendada valimi varieeruvust vastuvõetava tasemeni;
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;
et Fourier' teisenduse või muude arvuliste meetodite kasutamise korral võetakse hoolikalt arvesse algoritmi stabiilsuse ja vealeviku küsimusi;
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
et krediidiasutuse operatsiooniriski mõõtmise süsteemiga genereeritud riskinäitajad järgivad riski monotoonsuspõhimõtet, mille puhul genereeritakse aluseks oleva riskiprofiili suurenemise korral suuremad omavahendite nõuded ja aluseks oleva riskiprofiili vähenemise korral väiksemad omavahendite nõuded;
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;
et krediidiasutuse operatsiooniriski mõõtmise süsteemiga genereeritud riskinäitajad on juhtimise ja majanduslikust seisukohast realistlikud ning et krediidiasutus kohaldab asjakohaseid meetodeid, et vältida maksimaalse ühekordse kahju ülempiiri kehtestamist, välja arvatud juhul, kui ta ülempiiri olemasolu selgelt objektiivselt põhjendab, ja väldib jaotuse esimese statistilise näitaja puudumist;
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;
et krediidiasutus konkreetselt hindab operatsiooniriski mõõtmise süsteemi tulemuste usaldusväärsust, tehes sisendandmete või selle parameetrite puhul asjakohase tundlikkusanalüüsi.
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.
Oodatav kahju ja korrelatsioon
Expected loss and Correlation
Artikkel 33
Article 33
Oodatav kahju
Expected losses
Pädevad asutused hindavad krediidiasutuse standardeid seoses määruse (EL) nr 575/2013 artikli 322 lõike 2 punkti a kohase oodatava kahjuga, kinnitades, et juhul, kui krediidiasutus arvutab AMA omavahendite nõuded üksnes seoses ettenägematu kahjuga, täidab ta vähemalt järgmisi nõudeid: