natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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;
hogy az intézmény nem vonja ki az AMA-módszer szerinti számításhoz használt adatkészletből az egyedi vagy kapcsolt események működési kockázati veszteségeire vonatkozó lényeges kiigazításokat, amennyiben e kiigazítások referencia-időpontja a megfigyelési időszakon belül van, és a h) pontban említett eredeti, egyedi esemény vagy alapesemény referencia-időpontján kívül esik ezen az időszakon;
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.
hogy az intézmény minden egyes, a megfigyelési időszakban szereplő referenciaévre vonatkozóan meg tudja különböztetni azokat a veszteségértékeket, amelyek az adott évben felfedezett vagy elszámolt eseményekhez kapcsolódnak, azoktól a veszteségértékektől, amelyek a korábbi években felfedezett vagy elszámolt események kiigazításához vagy csoportosításához kapcsolódnak.
Identification of the loss distributions
Részletezettség
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:
Annak értékelése céljából, hogy az intézmény a 28. cikk c) pontjával összhangban a megfelelő szintű részletezettséget alkalmazza-e modelljében, az illetékes hatóság meggyőződik legalább a következőkről:
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;
hogy az intézmény a közös elemeket tartalmazó kockázatok csoportosítása és az AMA-módszer működési kockázati kategóriáinak meghatározása során figyelembe veszi üzleti tevékenységeinek jellegét, összetettségét és sajátosságait, valamint azon működési kockázatokat, amelyeknek ki van téve;
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:
hogy az intézmény minőségi és mennyiségi eszközök alapján igazolja a működési kockázati kategóriáinak részletezettségére vonatkozó döntését, és hogy a működési kockázati kategóriákat homogén, független és stacionárius adatok alapján osztályozza;
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;
hogy az intézménynek a működési kockázati kategóriák részletezettségére vonatkozó döntése reális, és nem befolyásolja hátrányosan a modelleredmények vagy egyes eredményelemek konzervativitását;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
hogy az intézmény rendszeres jelleggel felülvizsgálja a működési kockázati kategóriák részletezettségének szintjére vonatkozó döntését annak biztosítása érdekében, hogy az továbbra is megfelelő legyen.
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
31. cikk
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
A veszteségeloszlások azonosítása
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;
Annak értékelése céljából, hogy az intézmény megfelelő eljárással rendelkezik a 28. cikk d) pontjában említett veszteségeloszlások gyakoriságának és súlyosságának a meghatározására, az illetékes hatóság meggyőződik legalább a következőkről:
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;
hogy az intézmény jól meghatározott, dokumentált és nyomon követhető eljárást követ a veszteségeloszlások és a paraméterbecslések kiválasztására, aktualizálására és felülvizsgálatára;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
hogy a veszteségeloszlások kiválasztásának folyamata következetes és egyértelmű intézményi döntésekhez vezet, az eloszlások szélén megfelelően méri a kockázati profilt, és legalább a következő elemeket tartalmazza:
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;
i. az egyes működési kockázati kategóriák adatkészletének vizsgálata statisztikai eszközök – többek között grafikonok, illetve a középértékekre, a szórásra, a ferdeségre és a csúcsosságra vonatkozó mérőszámok – használatával, az adatok statisztikai profiljának jobb megértése és a legmegfelelőbb eloszlás kiválasztása érdekében;
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;
az eloszlási paraméterek becslésére szolgáló megfelelő technikák;
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;
megfelelő diagnosztikai eszközök az adatok eloszlásának értékelésére, előnyben részesítve az eloszlások széleire leginkább érzékeny eszközöket;
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;
hogy a veszteségeloszlás kiválasztása során az intézmény gondosan mérlegeli az adatok pozitív ferdeségét és csúcsosságát;
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;
hogy a széleken jelentősen szóródó adatok esetén nem empirikus görbéket használnak a szélek becslésére, hanem szubexponenciális eloszlásokat, amelyek a széleken lassabb ütemben vékonyodnak, mint az exponenciális eloszlások, kivéve, ha kivételes okok állnak fenn más függvények alkalmazására, amelyeket minden esetben megfelelően és teljes mértékben dokumentálni és indokolni kell az AMA-módszer szerinti szavatolótőke-követelmény indokolatlan csökkentésének megelőzése céljából;
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.
hogy az intézmény gondosan mérlegeli a body–tail modellezési szakaszhatár megválasztását, amennyiben külön veszteségeloszlást alkalmaz az eloszlások középső és szélső értékeire vonatkozóan;
Article 32
hogy a kiválasztott body–tail modellezési szakaszhatár dokumentált statisztikai módszerekkel és adott esetben minőségi elemekkel megalapozott;
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
hogy az eloszlási paraméterek becslése során az intézmény tükrözi a számítási adatkészletnek a minimális modellezési küszöbérték alkalmazása miatti hiányosságát, vagy annak alapján igazolja a hiányos számítási adatok használatát, hogy az nem befolyásolja hátrányosan a paraméterbecslések és az AMA-módszer szerinti szavatolótőke-követelmények pontosságát;
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:
hogy az intézmény meghatározott módszertant alkalmaz a paraméterbecslések ingadozásának csökkentésére, és mérőszámokat képez a paraméterbecslések hibáira, beleértve a konfidencia-intervallumokat és a p-értékeket is;
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
hogy amennyiben az intézmény klasszikus becslőfüggvények általánosításának formájában robusztus becslőfüggvényeket használ, amelyek jó statisztikai tulajdonságokkal rendelkeznek (hatásosságuk magas és torzításuk alacsony az adatok ismeretlen mögöttes eloszlásának egy teljes környezete tekintetében), akkor igazolni tudja, hogy használatuk nem becsüli alá a veszteségeloszlás szélein jelentkező kockázatot;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
hogy az intézmény mind grafikus, mind mennyiségi jellegű diagnosztikai eszközök segítségével értékeli az adatok és a kiválasztott eloszlás közötti illeszkedést, amely eszközök érzékenyebben kezelik az eloszlás széleit, mint a törzsét, különösen abban az esetben, ha a szélen lévő adatok nagyon szórtak;
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;
hogy adott esetben, beleértve azt az esetet is, amikor a diagnosztikai eszközök nem utalnak egyértelműen a legjobb eloszlásra, vagy az illeszkedési próba során a mintanagyság és a becsült paraméterszám hatásának csökkentése érdekében, az intézmény olyan értékelési módszereket alkalmaz, amelyek összehasonlítják a veszteségeloszlások relatív teljesítményét, beleértve a valószínűségi hányadost (likelihood ratio), az Akaike információs kritériumot (AIC) és az Schwarz–Bayesian-kritériumot (SBC);
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;
hogy az intézmény rendszeres ciklusban ellenőrzi a kiválasztott veszteségeloszlás alapjául szolgáló feltevéseket, és hogy amennyiben azokat érvénytelenítik, ideértve azt az esetet is, amikor a megállapított értéktartományokon kívüli értékeket generálnak, az intézmény tesztelt alternatív módszereket, továbbá hogy az intézmény az 529/2014/EU felhatalmazáson alapuló bizottsági rendelettel összhangban megfelelően osztályozta a feltevésekhez kapcsolódó változásokat.
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;
32. cikk
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
Az aggregált veszteségeloszlás és a kockázati mérőszámok meghatározása
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;
Annak értékelése céljából, hogy az intézmény a 28. cikk e) pontjával összhangban megfelelő módon határozza-e meg az aggregált veszteségeloszlást és a kockázati mérőszámokat, az illetékes hatóság meggyőződik legalább a következőkről:
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;
hogy az intézmény által e célból kidolgozott technikák biztosítják a kockázati mérőszámok pontosságának és stabilitásának megfelelő szintjét;
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.
hogy a kockázati mérőszámokat a pontosságuk szintjére vonatkozó információkkal egészítik ki;
Expected loss and Correlation
hogy a gyakorisági és a súlyossági eloszlások aggregálásához alkalmazott módszerektől függetlenül – beleértve a Monte Carlo szimulációkat, a Fourier-transzformációval kapcsolatos módszereket, a Panjer algoritmust és az egyszeri veszteség közelítéseket (single loss approximation) – az intézmény olyan kritériumokat fogad el, amelyek csökkentik a mintához és a számításokhoz kapcsolódó hibákat, és megadja e hibák nagyságrendjének mérőszámát;
Article 33
hogy amennyiben Monte Carlo szimulációkat alkalmaznak, az elvégzendő lépések száma összhangban áll az eloszlás alakjával és az elérendő konfidenciaszinttel;
Expected losses
hogy amennyiben a veszteségeloszlás szélei vastagok, és az eloszlást magas konfidenciaszinten mérik, a lépések száma kellően nagy ahhoz, hogy elfogadható szintre csökkentse a mintavételi változékonyságot;
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:
hogy amennyiben a Fourier-transzformációt vagy más numerikus módszert alkalmaznak, az algoritmus stabilitását és a hibaterjedéssel kapcsolatos problémákat gondosan figyelembe kell venni;
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;
hogy a működési kockázat mérésére szolgáló rendszer által generált kockázati mérőszám megfelel a monotonitás elvének, amely abban látható, hogy az alapul szolgáló kockázati profil növekedésével a modell magasabb szavatolótőke-követelményeket, és az alapul szolgáló kockázati profil csökkenésével alacsonyabb szavatolótőke-követelményeket generál;
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;
hogy az intézménynek a működési kockázat mérésére szolgáló rendszer által létrehozott kockázati mérőszáma irányítási és gazdasági szempontból reális, és még inkább, hogy az intézmény megfelelő módszereket alkalmaz egyrészt a legnagyobb egyedi veszteségre vonatkozó felső határ alkalmazásának elkerülésére, kivéve, ha a felső határ alkalmazásának egyértelmű objektív indokolását adja, másrészt annak elkerülésére, hogy implikálja az eloszlás első statisztikai momentumának hiányát;
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;
hogy az intézmény a bemeneti adatokra vagy paramétereire vonatkozó megfelelő érzékenységi elemzés elvégzésével kifejezetten értékeli a működési kockázat mérésére szolgáló rendszer eredményeinek robusztusságát.
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;
Várható veszteség és korreláció
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;
33. cikk
that the institution does not use specific reserves for exceptional operational risk loss events that have already occurred as expected loss offsets;
Várható veszteség
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).
Az 575/2013/EU rendelet 322. cikke (2) bekezdésének a) pontjában említett várható veszteséggel kapcsolatos intézményi standardok értékelése körében az illetékes hatóság, amennyiben az intézmény az AMA-módszer szerinti szavatolótőke-követelményeket csak a váratlan veszteségekkel kapcsolatban számítja ki, meggyőződik legalább a következőkről:
Article 34
hogy az intézménynek a várható veszteségek becslésére alkalmazott módszertana összhangban áll a működési kockázatot mérő, az AMA-módszer szerinti szavatolótőke-követelmények becslésére szolgáló rendszerrel, amely kiterjed mind a várható veszteségek, mind a váratlan veszteségek becslésére, továbbá hogy a várható veszteség becslése működési kockázati kategóriánként történik, és időben következetes;
Correlation
hogy az intézmény olyan statisztikai eszközök, egyebek között medián és csonkolt átlag használatával határozza meg a várható veszteséget, amelyeket kisebb mértékben befolyásolnak a szélsőséges veszteségek, különösen a közepes vagy vastag szélű eloszlások esetében;
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:
hogy a várható veszteségnek az intézmény által alkalmazott maximális ellentételezését a várható teljes veszteség értéke korlátozza, és hogy az egyes működési kockázati kategóriákban a várható veszteség maximális ellentételezését az intézmény működési kockázatmérési rendszerének alkalmazásával az adott kategória esetében számított várható veszteség korlátozza;
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;
hogy az intézmény által az egyes működési kockázati kategóriákban a várható veszteség tekintetében engedélyezett ellentételezések tőkehelyettesítők, vagy egyéb módon, magas fokú bizonyossággal rendelkezésre állnak az egyéves időszak során a várt veszteség fedezetére;
that the institution supports its correlation assumptions, to the greatest extent possible, on an appropriate combination of empirical data analysis and expert judgement;
hogy amennyiben az ellentételezés nem céltartalék, az intézmény korlátozza annak lehetőségét, hogy az ellentételezés a nagy mértékben kiszámítható, stabil és rendszeres veszteségekkel járó műveletek rendelkezésére álljon;
that losses within each operational risk category are independent of each other;
hogy az intézmény nem alkalmaz várható veszteségek ellentételezéseként olyan kivételes működési kockázati eseményekre előirányzott különleges tartalékokat, amelyekre már bekövetkeztek;
that where the condition of point (c) is not met, dependent losses are aggregated together;
hogy az intézmény egyértelműen dokumentálja a várható veszteség mérésének és rögzítésének módját, ideértve azt is, hogy a várható veszteségek ellentételezései hogyan teljesítik az a)–f) pontban vázolt feltételeket.
that, only where neither of the conditions of points (c) or (d) can be met, dependence within the operational risk categories is appropriately modelled;
34. cikk
that the institution carefully considers dependence between tail events;
Korreláció
that the institution does not base the dependence structure on Gaussian or Normal-like distributions;
Az 575/2013/EU rendelet 322. cikke (2) bekezdésének d) pontjában említett korrelációval kapcsolatos intézményi standardok értékelése körében az illetékes hatóság, amennyiben az intézmény az AMA-módszer szerinti szavatolótőke-követelmények számítása során tekintetbe veszi az egyes működési kockázati becslések közötti teljes korrelációnál kisebb korrelációkat, meggyőződik legalább a következőkről:
that all assumptions regarding dependence used by the institution are conservative given the uncertainties relating to dependence modelling for operational risk, and that the degree of conservatism used by the institution increases as the rigour of the dependence assumptions and the reliability of the resulting own funds requirements decrease;
hogy az intézmény gondosan mérlegeli a két vagy több működési kockázati kategórián belüli vagy az egy működési kockázati kategórián belüli lineáris vagy nem lineáris korrelációk bármely formáját az adatok egésze, valamint az eloszlás szélső és középső értékei vonatkozásában;
that the institution properly justifies the dependence assumptions it uses and that it regularly performs sensitivity analyses with the view to assessing the effect of the dependence assumptions on its AMA own funds requirements.
hogy az intézmény korrelációs feltevései a lehető legnagyobb mértékben támaszkodnak a tapasztalati adatelemzés és a szakértői mérlegelés megfelelő kombinációjára;
Capital allocation mechanism
hogy az egyes működési kockázati kategóriákon belüli veszteségek függetlenek egymástól;
Article 35
hogy amennyiben a c) pontban foglalt feltétel nem teljesül, az egymástól függő veszteségeket aggregálják;
Consistency of the operational risk measurement system
hogy, kizárólag abban az esetben, ha sem a c) pont, sem a d) pont nem teljesíthető, a működési kockázati kategóriákon belüli korrelációkat megfelelően modellezik;
Competent authorities shall assess an institution's standards relating to the internal consistency of the operational risk measurement system, as referred to in point (e) of Article 322(2) of Regulation (EU) No 575/2013, by confirming at least the following:
hogy az intézmény gondosan mérlegeli az extrém kockázati események közötti függőséget;
that the institution's capital allocation mechanism is consistent with the institution's risk profile and with the overall design of the operational risk measurement system;
hogy az intézmény nem alapozza korrelációs struktúráit normális vagy normálishoz hasonló eloszlásra;