natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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;
faptul că estimările din scenarii sunt generate ținând seama de evenimente de risc operațional eventuale sau probabile care încă nu s-au concretizat, integral sau parțial, într-o pierdere din riscul operațional;
that the scenario process and estimates are subject to a robust independent challenge process and oversight.
faptul că procesul de elaborare a scenariilor și estimările din scenarii sunt supuse unui proces de testare și unei supravegheri solide și independente.
Business Environment and Internal Control Factors
Factori legați de mediul de afaceri și de controlul intern
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
Autoritățile competente evaluează respectarea de către o instituție a standardelor referitoare la factorii legați de mediul de afaceri și de controlul intern, astfel cum se menționează la articolul 20 litera (d) punctul (iv), verificând cel puțin următoarele elemente:
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;
faptul că factorii legați de mediul de afaceri și de controlul intern ai instituției sunt orientați spre viitor și reflectă sursele potențiale de riscuri operaționale, inclusiv creșterea rapidă, introducerea de noi produse, rotația personalului și opririle sistemului;
that the institution has clear policy guidelines that limit the magnitude of reductions in the AMA own funds requirements resulting from BEICF adjustments;
faptul că instituția dispune de orientări de politică clare care limitează amploarea reducerilor cerințelor de fonduri proprii pe baza AMA ce rezultă din ajustările factorilor legați de mediul de afaceri și de controlul intern;
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.
faptul că ajustările factorilor legați de mediul de afaceri și de controlul intern menționate la litera (b) sunt justificate și că adecvarea nivelului lor este confirmată printr-o comparație, în timp, cu direcția și amploarea datelor interne privind pierderile efective, cu condițiile din mediul de afaceri și cu modificările în ceea ce privește eficacitatea validată a controalelor.
Core modelling assumptions of the operational risk measurement system
Principalele ipoteze de modelare ale sistemului de cuantificare a riscului operațional
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:
Autoritățile competente evaluează standardele instituției cu privire la principalele ipoteze de modelare ale sistemului de cuantificare a riscului operațional, astfel cum se menționează la articolul 322 alineatul (2) literele (a) și (c) din Regulamentul (UE) nr. 575/2013, verificând cel puțin următoarele elemente:
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;
faptul că instituția elaborează, pune în aplicare și menține un sistem de cuantificare a riscului operațional care este bine fundamentat din punct de vedere metodologic, eficace în ceea ce privește reflectarea riscului operațional real și potențial al instituției și fiabil și solid în ceea ce privește generarea de cerințe de fonduri proprii pe baza AMA;
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
faptul că instituția dispune de politici adecvate privind crearea setului de date de calcul, în conformitate cu articolul 29;
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
faptul că instituția aplică nivelul adecvat de granularitate în modelul său, în conformitate cu articolul 30;
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
faptul că instituția dispune de un proces corespunzător de identificare a distribuțiilor pierderilor, în conformitate cu articolul 31;
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
faptul că instituția determină distribuțiile pierderilor agregate și cuantificările riscului într-un mod corespunzător, în conformitate cu articolul 32.
Building the calculation data set
Crearea setului de date de calcul
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:
Pentru a evalua dacă o instituție dispune de politici adecvate privind crearea setului de date de calcul, astfel cum se menționează la articolul 28 litera (b), autoritățile competente confirmă cel puțin următoarele elemente:
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;
faptul că instituția definește criterii și exemple specifice pentru clasificarea și tratarea evenimentelor de risc operațional și a pierderilor din riscul operațional în setul de date de calcul și că aceste criterii și exemple oferă un tratament consecvent al datelor privind pierderile la nivelul întregii instituții;
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
faptul că instituția nu utilizează pierderea netă fără recuperările din asigurări și din ORTM în setul de date de calcul;
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;
faptul că instituția a adoptat, pentru categoriile de risc operațional cu o frecvență redusă a evenimentelor, o perioadă de observare mai mare decât cea minimă menționată la articolul 322 alineatul (3) litera (a) din Regulamentul (UE) nr. 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;
faptul că, în momentul creării setului de date de calcul în scopul estimării distribuțiilor frecvenței și gravității, instituția utilizează numai data descoperirii sau numai data de contabilizare și recurge la o dată care nu survine mai târziu de data de contabilizare pentru includerea pierderilor sau a provizioanelor aferente riscului juridic în setul de date de calcul;
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;
faptul că alegerea instituției în ceea ce privește pragul minim de modelare nu are un impact negativ asupra corectitudinii cuantificărilor riscului operațional și că utilizarea de praguri minime de modelare care sunt mult mai mari decât pragurile de culegere a datelor este limitată și, în cazul în care se aplică, este justificată în mod corespunzător prin analizele de sensibilitate ale diferitelor praguri efectuate de către instituție;
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;
faptul că instituția include toate pierderile operaționale peste pragul minim de modelare ales în setul de date de calcul și că le utilizează, indiferent de nivelul lor, pentru a genera cerințe de fonduri proprii pe baza AMA;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
faptul ca instituția aplică rate de ajustare corespunzătoare datelor în cazul cărora efectele în materie de inflație sau de deflație sunt semnificative;
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;
faptul că pierderile cauzate de evenimentul-sursă sub forma unui eveniment de risc operațional comun sau de mai multe evenimente legate de un eveniment de risc operațional inițial care a generat evenimente sau pierderi sunt grupate și incluse în setul de date de calcul ca o singură pierdere de către instituție;
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;
faptul că toate excepțiile posibile de la tratamentul prevăzut la litera (h) sunt bine documentate și justificate pentru a preveni reducerea nejustificată a cerințelor de fonduri proprii pe baza AMA;
that the institution does not discard from the AMA calculation data set material adjustments to operational risk losses of single or linked events, where the reference date of these adjustments falls within the observation period and the reference date of the initial, single event or root event referred to in point (h) falls outside such a period;
faptul că instituția nu elimină din setul de date de calcul pentru AMA ajustările semnificative ale pierderilor din riscul operațional aferente unui eveniment unic sau mai multor evenimente legate între ele, în cazul în care data de referință a acestor ajustări se încadrează în perioada de observare, iar data de referință a evenimentului inițial, a evenimentului unic sau a evenimentului-sursă de la litera (h) se situează în afara acestei perioade;
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.
faptul că instituția este în măsură să distingă, pentru fiecare an de referință inclus în perioada de observare, cuantumurile pierderilor aferente evenimentelor descoperite sau contabilizate în anul respectiv de cuantumurile pierderilor aferente ajustărilor sau grupărilor de evenimente descoperite sau contabilizate în anii precedenți.
Granularity
Granularitatea
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:
Pentru a evalua dacă o instituție aplică nivelul adecvat de granularitate în modelul său, astfel cum se menționează la articolul 28 litera (c), autoritățile competente confirmă cel puțin următoarele elemente:
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;
faptul că instituția ține seama de natura, complexitatea și specificitatea activităților sale economice și a riscurilor operaționale la care este expusă, atunci când grupează riscuri care au factori comuni și atunci când definește categoriile de risc operațional ale unei AMA;
that the institution justifies its choice of level of granularity of its operational risk categories on the basis of qualitative and quantitative means, and that it classifies operational risk categories based on homogeneous, independent and stationary data;
faptul că instituția își justifică alegerea privind nivelul de granularitate a categoriilor sale de risc operațional pe baza unor metode calitative și cantitative și că aceasta clasifică categoriile de risc operațional pe baza unor date omogene, independente și staționare;
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;
faptul că alegerea instituției privind nivelul de granularitate a categoriilor sale de risc operațional este realistă și că nu va avea un impact negativ asupra prudenței rezultatelor modelului sau a unor părți din acesta;
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.
faptul că instituția revizuiește alegerea nivelului de granularitate din categoriile sale de risc operațional în mod periodic, pentru a se asigura că acesta este în continuare adecvat.
Identification of the loss distributions
Identificarea distribuțiilor pierderilor
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:
Pentru a evalua dacă o instituție dispune de un proces adecvat de identificare a frecvenței și gravității distribuțiilor pierderilor, astfel cum se menționează la articolul 28 litera (d), autoritățile competente confirmă cel puțin următoarele elemente:
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;
faptul că instituția urmează un proces bine definit, documentat și trasabil pentru selecția, actualizarea și revizuirea distribuțiilor pierderilor și pentru estimarea parametrilor acestora;
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:
faptul că selecția distribuțiilor pierderilor duce la alegeri consecvente și clare de către instituție, reflectă în mod corespunzător profilul de risc la nivelul extremităților curbei și include cel puțin următoarele 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;
un proces de utilizare a instrumentelor statistice, inclusiv grafice, măsuri ale centrului, ale variației, ale asimetriei și ale distribuției de tip leptokurtic, pentru a investiga setul de date de calcul pentru fiecare categorie de risc operațional cu scopul de a înțelege mai bine profilul statistic al datelor și a selecta distribuția cea mai adecvată;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
tehnici adecvate pentru estimarea parametrilor de distribuție;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
instrumente adecvate de diagnosticare pentru a evalua distribuțiile în funcție de date, acordându-se prioritate datelor celor mai sensibile în ceea ce privește extremitatea curbelor de distribuție;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
faptul că, în cadrul selectării unei distribuții a pierderilor, instituția examinează cu atenție asimetria pozitivă și caracterul leptokurtic al datelor;
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;
faptul că, în cazul în care datele sunt foarte dispersate la nivelul extremității curbei, nu se utilizează curbe empirice pentru a estima regiunea extremității curbei, utilizându-se în schimb distribuții subexponențiale ale căror extremități descresc mai lent decât distribuțiile exponențiale, cu excepția cazului în care există motive excepționale pentru a aplica alte funcții, motive care sunt, în orice caz, abordate în mod corespunzător și pe deplin justificate pentru a preveni reducerea nejustificată a cerințelor de fonduri proprii pe baza AMA;
that, where separate loss distributions are used for the body and for the tail, the institution carefully considers the choice of the body-tail modelling threshold;
faptul că, în cazul în care se utilizează distribuții separate ale pierderilor pentru partea centrală a distribuției (body) și pentru extremitatea distribuției (tail), instituția examinează cu atenție alegerea pragului de modelare body-tail;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
faptul că pentru pragul de modelare body-tail selectat se pune la dispoziție sprijin statistic documentat, completat, dacă este cazul, de elemente cantitative;
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;
faptul că, în cursul estimării parametrilor distribuției, instituția fie reflectă caracterul incomplet al setului de date de calcul ca urmare a prezenței unor praguri minime de modelare în model, fie justifică utilizarea unui set de date de calcul incomplet, argumentând că acesta nu are un impact negativ asupra corectitudinii estimărilor parametrilor și cerințelor de fonduri proprii pe baza AMA;
that the institution has in place methodologies to reduce the variability of estimates of parameters and provides measures of the error around these estimates including confidence intervals and p-values;
faptul că instituția dispune de metodologii menite să reducă variabilitatea estimărilor parametrilor și furnizează măsuri ale erorilor pentru aceste estimări, inclusiv intervale de încredere și valori p;
that, where the institution adopts robust estimators in the form of generalisations of classical estimators, with good statistical properties including high efficiency and low bias for a whole neighbourhood of the unknown underlying distribution of the data, it can demonstrate that their use does not underestimate the risk in the tail of the loss distribution;
faptul că, în cazul în care adoptă estimatori solizi sub forma unor generalizări ale estimatorilor clasici cu proprietăți statistice bune, inclusiv eficiență ridicată și subiectivitate scăzută, pentru o întreagă vecinătate a distribuției subiacente necunoscute a datelor, instituția poate demonstra că utilizarea lor nu subestimează riscul la extremitatea curbei de distribuție a pierderilor;
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;
faptul că instituția evaluează calitatea ajustării dintre date și distribuția selectată utilizând instrumente de diagnosticare atât grafice, cât și cantitative, care sunt mai sensibile în ceea ce privește extremitatea curbei decât partea centrală a distribuției datelor, mai ales atunci când datele sunt foarte dispersate la nivelul extremității curbei;
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;
faptul că, atunci când este cazul, inclusiv atunci când instrumentele de diagnosticare nu conduc la o alegere clară pentru distribuția cea mai potrivită sau pentru a diminua efectul dimensiunii eșantionului și numărul de parametri estimați în testele de calitate a ajustării, instituția utilizează metode de evaluare care compară performanța relativă a distribuțiilor pierderilor, inclusiv rata de verosimilitate, criteriul de informare Akaike și criteriul Bayesian Schwarz;
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.
faptul că instituția a instituit un ciclu periodic pentru controlarea ipotezelor care stau la baza distribuțiilor pierderilor care au fost selectate și că, în cazul în care ipotezele sunt invalidate, inclusiv acolo unde acestea generează valori care depășesc intervalele stabilite, instituția a testat metode alternative și a clasificat în mod corespunzător eventualele modificări aduse ipotezelor, în conformitate cu Regulamentul delegat (UE) nr. 529/2014 al Comisiei.
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
Determinarea distribuțiilor pierderilor agregate și a cuantificărilor riscului
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:
Pentru a evalua dacă o instituție determină distribuțiile pierderilor agregate și cuantificările riscului în mod adecvat, astfel cum se menționează la articolul 28 litera (e), autoritățile competente confirmă cel puțin următoarele elemente:
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
faptul că tehnicile elaborate de instituție în acest scop asigură un nivel adecvat de precizie și stabilitate a cuantificărilor riscului;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
faptul că cuantificările riscului se completează cu informații privind gradul lor de precizie;