natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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:
Nadležna tijela procjenjuju standarde institucije koji se odnose na osnovne pretpostavke modeliranja sustava mjerenja operativnog rizika iz članka 322. stavka 2. točaka (a) i (c) Uredbe (EU) br. 575/2013 tako da provjeravaju najmanje:
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;
da institucija razvija, uvodi i održava metodološki dobro utemeljen sustav mjerenja operativnog rizika koji učinkovito prepoznaje stvarni i mogući operativni rizik institucije, a koji je pouzdan i stabilan u kreiranju kapitalnih zahtjeva za napredni pristup;
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
da institucija ima odgovarajuće politike o izradi skupa podataka za izračun u skladu s člankom 29.;
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
da institucija u svojem modelu primjenjuje odgovarajuću razinu granularnosti u skladu s člankom 30.;
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
da institucija ima odgovarajući proces identifikacije distribucija gubitka u skladu s člankom 31.;
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
da institucija primjereno utvrđuje ukupne distribucije gubitka i mjere rizika u skladu s člankom 32.
Building the calculation data set
Izrada skupa podataka za izračun
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:
Kako bi procijenila ima li institucija odgovarajuće politike o izradi skupa podataka za izračun iz članka 28. točke (b), nadležna tijela potvrđuju najmanje:
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;
da institucija određuje posebne kriterije i primjere za klasifikaciju i tretiranje događaja povezanih s operativnim rizikom i gubitaka unutar skupa podataka za izračun te da se oni na razini institucije upotrebljavaju za dosljedno tretiranje podataka o gubicima;
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
da institucija za skup podataka za izračun ne upotrebljava gubitak umanjen za osiguranje i naplaćene iznose s pomoću drugih mehanizama za prijenos rizika;
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;
da je za kategorije operativnog rizika s niskom učestalošću događaja institucija odredila razdoblje promatranja duže od minimalnog razdoblja iz članka 322. stavka 3. točke (a) Uredbe (EU) br. 575/2013;
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;
da institucija, tijekom izrade skupa podataka za izračun radi procjene distribucija učestalosti i težine, upotrebljava samo datum otkrivanja ili knjiženja, odnosno datum prije datuma knjiženja za uključivanje gubitaka ili rezervacija povezanih s pravnim rizikom u skup podataka za izračun;
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;
da najniži prag modeliranja koji je institucija odabrala ne utječe nepovoljno na preciznost mjera operativnog rizika te da je upotreba najnižih pragova modeliranja koji su znatno viši od pragova za prikupljanje podataka ograničena te, ovisno o pojedinom slučaju, valjano opravdana analizom osjetljivosti različitih pragova koju provodi institucija;
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;
da institucija u skup podataka za izračun uključuje sve operativne gubitke više od najnižeg praga modeliranja te da ih upotrebljava, neovisno o njihovoj razini, za kreiranje kapitalnih zahtjeva za napredni pristup;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
da institucija primjenjuje odgovarajuće stope prilagodbe za podatke u čijem su slučaju učinci inflacije ili deflacije značajni;
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;
da su gubici zbog korijenskog događaja u obliku zajedničkog događaja povezanog s operativnim rizikom ili zbog višestrukih događaja u vezi s početnim događajem povezanim s operativnim rizikom, grupirani i uneseni u skup podataka za izračun kao jedan gubitak institucije;
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;
da su sve moguće iznimke od postupanja utvrđenog točkom (h) pravilno dokumentirane i obrazložene kako bi se spriječilo neopravdano smanjenje kapitalnih zahtjeva za napredni pristup;
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;
da institucija iz skupa podataka za izračun naprednog pristupa ne izostavlja značajne prilagodbe gubitaka od operativnog rizika zbog jednog ili povezanih događaja ako je referentni datum tih prilagodbi u razdoblju promatranja, a referentni datum početnog, jednog ili korijenskog događaja iz točke (h) nije u tom razdoblju;
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.
da institucija može za svaku referentnu godinu tijekom razdoblja promatranja razlikovati iznose gubitka zbog događaja koji su otkriveni ili knjiženi u toj godini i iznose gubitka zbog prilagodbi ili grupiranja događaja koji su otkriveni ili knjiženi u prethodnim godinama.
Granularity
Granularnost
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:
Kako bi procijenila primjenjuje li institucija u svojem modelu odgovarajuću razinu granularnosti iz članka 28. točke (c), nadležna tijela potvrđuju najmanje:
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;
da institucija pri grupiranju zajedničkih faktora dijeljenja rizika i utvrđivanju kategorija operativnog rizika naprednog pristupa uzima u obzir prirodu, složenost i posebnosti svojih poslovnih aktivnosti i operativnih rizika kojima je izložena;
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;
da institucija opravdava odabir razine granularnosti kategorija operativnog rizika na temelju kvalitativnih i kvantitativnih sredstava te da klasificira kategorije operativnog rizika na temelju homogenih, neovisnih i stacionarnih podataka;
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;
da je odabir razine granularnosti kategorija operativnog rizika institucije realističan i da ne utječe nepovoljno na konzervativnost ishoda modela ili njegovih dijelova;
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.
da institucija redovito preispituje odabir razine granularnosti kategorija operativnog rizika kako bi osigurala da je on i dalje primjeren.
Identification of the loss distributions
Identifikacija distribucija gubitka
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:
Kako bi procijenila ima li institucija odgovarajući proces za identifikaciju učestalosti i težine distribucija gubitka iz članka 28. točke (d), nadležna tijela potvrđuju najmanje:
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;
da institucija primjenjuje dobro utvrđen, dokumentiran i sljediv proces odabira, ažuriranja i preispitivanja distribucija gubitka i ocjenjivanja njihovih parametara;
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:
da proces odabira distribucija gubitka dovodi do dosljednih i jasnih odabira institucije, da pravilno prepoznaje profil rizika u repu i uključuje najmanje sljedeće elemente:
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;
i. proces primjene statističkih alata, uključujući grafikone, mjerenja centra, varijacije, asimetriju i leptokurtozu, za ispitivanje skupa podataka za izračun za svaku kategoriju operativnog rizika radi boljeg razumijevanja statističkog profila podataka i odabira najprimjerenije distribucije;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
odgovarajuće tehnike za procjenjivanje parametara distribucije;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
odgovarajući dijagnostički alati za ocjenjivanje distribucija podataka pri čemu se prednost daje podacima najosjetljivijima na rep;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
da institucija pri odabiru distribucije gubitka pozorno razmatra pozitivnu asimetriju i leptokurtozu podataka;
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;
da se u slučaju velike disperziranosti podataka u repu za procjenjivanje područja repa ne upotrebljavaju empirijske krivulje, već subeksponencijalne distribucije čiji rep propada sporije od eksponencijalnih distribucija, osim ako postoje izvanredni razlozi za primjenu drugih funkcija, koje su u svakom slučaju pravilno usmjerene i u potpunosti opravdane kako bi se spriječilo neopravdano smanjivanje kapitalnih zahtjeva za napredni pristup;
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;
da institucija u slučaju upotrebe zasebnih distribucija gubitka za tijelo i rep pozorno razmotri odabir praga modeliranja tijelo-rep;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
da za odabrani prag modeliranja tijelo-rep postoje dokumentirani statistički dokazi, dopunjeni kvalitativnim elementima ovisno o pojedinom slučaju;
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;
da institucija pri procjenjivanju parametara distribucije navede nepotpunost skupa podataka za izračun zbog prisutnosti najnižih pragova modeliranja u modelu ili da opravda upotrebu nepotpunog skupa podataka za izračun na temelju činjenice da taj skup ne utječe nepovoljno na preciznost procjena parametara i kapitalne zahtjeve za napredni pristup;
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;
da institucija primjenjuje metodologije za smanjivanje varijabilnosti procjena parametara i predvidi vrijednost odstupanja od procjena, uključujući intervale pouzdanosti i p-vrijednosti;
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;
da institucija u slučaju primjene pouzdanih procjenitelja u obliku generalizacija klasičnih procjenitelja s dobrim statističkim svojstvima, uključujući visoku učinkovitost i nisku pristranost za cijelo okruženje nepoznate osnovne distribucije podataka, može dokazati da time nije podcijenila rizik u repu distribucije gubitka;
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;
da institucija procjenjuje prikladnost odabrane distribucije za podatke upotrebom grafičkih i kvantitativnih dijagnostičkih alata, koji su osjetljiviji na rep nego na tijelo podataka, posebno ako su podaci vrlo disperzirani u repu;
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;
da institucija, ovisno o pojedinom slučaju, uključujući i slučaj da dijagnostički alati ne dovedu do jasnog odabira najprikladnije distribucije ili za ublažavanje učinka veličine uzorka i broja procijenjenih parametara u testu primjerenosti modela, upotrebljava modele ocjenjivanja kojima se uspoređuju relativni rezultati distribucija gubitka, uključujući omjer vjerojatnosti, Akaikeov informacijski kriterij i Schwarz-Bayesov kriterij;
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.
da institucija u redovitim ciklusima kontrolira pretpostavke na kojima se temelje odabrane distribucije gubitka te da u slučaju njihove nevaljanosti, uključujući i ako pretpostavke generiraju vrijednosti izvan utvrđenih raspona, testira alternativne metode te pravilno klasificira sve promjene pretpostavki u skladu s Delegiranom uredbom Komisije (EU) br. 529/2014.
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
Utvrđivanje ukupnih distribucija gubitka i mjera rizika
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:
Kako bi procijenila utvrđuje li institucija pravilno ukupne distribucije gubitka i mjere rizika iz članka 28. točke (e), nadležna tijela potvrđuju najmanje:
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
da se tehnikama koje je institucija u tu svrhu razradila osiguravaju odgovarajuće razine preciznosti i stabilnosti mjera rizika;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
da se mjere rizika dopunjavaju informacijama na njihovoj razini preciznosti;
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;
da institucija utvrdi kriterije za ublažavanje pogrešaka povezanih s uzorkom i numeričkih pogrešaka te predvidi njihovu vrijednost, bez obzira na tehnike za agregiranje učestalosti i ozbiljnosti distribucija gubitka, uključujući simulacije Monte Carlo, Fourierove metode povezane s transformacijom, Panjerov algoritam i procjene pojedinačnog gubitka;
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;
da je u slučaju primjene simulacija Monte Carlo broj koraka koje je potrebno proći u skladu s oblikom distribucija i razinom pouzdanosti koju je potrebno postići;
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;
da je u slučaju distribucije gubitaka najviše koncentriranih u repu koja je izmjerena s velikom pouzdanošću, broj koraka dovoljan kako bi se varijabilnost uzorkovanja smanjila na prihvatljivu razinu;
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
da su u slučaju primjene Fourierove transformacije ili ostalih numeričkih metoda pitanja stabilnosti algoritma i generiranja pogrešaka pozorno razmotrena;
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;
da mjera rizika institucije koju je generirao sustav mjerenja operativnog rizika zadovoljava monotono načelo rizika, što je vidljivo u generiranju viših kapitalnih zahtjeva u slučaju povećanja osnovnog profila rizika, odnosno u generiranju nižih kapitalnih zahtjeva u slučaju njegova smanjenja;
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;
da je mjera rizika institucije koju je generirao sustav mjerenja operativnog rizika realistična s upravljačkog i ekonomskog stajališta te da institucija primjenjuje odgovarajuće tehnike kako bi izbjegla ograničavanje najvećeg pojedinačnog gubitka, osim ako predoči jasan i objektivan razlog za postojanje gornje granice i kako bi izbjegla da se nepostojanje prvog statističkog trenutka distribucije podrazumijeva;
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.
da institucija izričito ocjenjuje pouzdanost ishoda sustava mjerenja operativnog rizika provođenjem odgovarajuće analize osjetljivosti ulaznih podataka ili njihovih parametara.
Expected loss and Correlation
Očekivani gubitak i korelacija
Expected losses
Očekivani gubici
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:
Nadležna tijela procjenjuju standarde institucije koji se odnose na očekivane gubitke iz članka 322. stavka 2. točke (a) Uredbe (EU) br. 575/2013 tako da, ako institucija izračunava kapitalne zahtjeve za napredni pristup isključivo u odnosu na neočekivane gubitke, potvrđuju da institucija postupa u skladu s najmanje sljedećim zahtjevima:
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;
da je metodologija institucije za procjenu očekivanih gubitaka usklađena sa sustavom mjerenja operativnog rizika za procjenu kapitalnih zahtjeva za napredni pristup koja uključuje i očekivane i neočekivane gubitke, da se procjena očekivanog gubitka obavlja prema kategoriji operativnog rizika te da je ta procjena dosljedna tijekom vremena;
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;
da institucija definira očekivani gubitak s pomoću statističkih podataka koji su pod manjim utjecajem ekstremnih gubitaka, uključujući srednju vrijednost i modificiranu aritmetičku sredinu, posebno u slučaju podataka koji su u srednjoj ili najvećoj mjeri koncentrirani u repu;