natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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.
že úpravy obchodného prostredia a faktorov vnútornej kontroly uvedené v písmene b) sú opodstatnené a že primeranosť ich úrovne je potvrdená na základe porovnania počas určitého časového obdobia so smerovaním a rozsahom údajov o skutočných interných stratách, s podmienkami v podnikateľskom prostredí a so zmenami vo validovanej účinnosti kontrol.
Core modelling assumptions of the operational risk measurement system
Základné modelovacie predpoklady systému na meranie operačného rizika
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:
Príslušné orgány posudzujú normy inštitúcie týkajúce sa kľúčových predpokladov modelovania systému na meranie operačného rizika, ako sa uvádza v článku 322 ods. 2 písm. a) a c) nariadenia (EÚ) č. 575/2013, a to tak, že overujú minimálne tieto aspekty:
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;
že inštitúcia vypracúva, implementuje a udržiava systém na meranie operačného rizika, ktorý je metodicky dobre podložený, účinný v zachytávaní skutočného a potenciálneho operačného rizika inštitúcie a spoľahlivý a odolný v generovaní požiadaviek na vlastné zdroje podľa AMA;
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
že inštitúcia disponuje primeranými politikami v oblasti budovania súborov údajov na výpočet v súlade s článkom 29;
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
že inštitúcia vo svojom modeli uplatňuje primeranú úroveň podrobnosti v súlade s článkom 30;
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
že inštitúcia má zavedený vhodný proces identifikácie rozdelení strát v súlade s článkom 31;
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
že inštitúcia primeraných spôsobom určuje rozdelenia agregovaných strát a miery rizika v súlade s článkom 32.
Building the calculation data set
Budovanie súborov údajov na výpočet
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:
Na účely posudzovania, či má inštitúcia zavedené vhodné politiky na budovanie súborov údajov na výpočet, ako sa uvádza v článku 28 písm. b), príslušné orgány potvrdzujú minimálne tieto aspekty:
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;
že inštitúcia v rámci súboru údajov na výpočet vymedzila špecifické kritériá a príklady klasifikácie a spracovania udalostí operačného rizika a strát z operačného rizika a že takéto kritériá a príklady poskytujú konzistentný spôsob narábania s údajmi o stratách v celej inštitúcii;
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
že inštitúcia v súbore údajov na výpočet nepoužíva straty očistené o náhrady z poistenia a ďalších mechanizmov prenosu 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;
že inštitúcia pre kategórie operačného rizika s nízkou frekvenciou udalostí prijala obdobie pozorovania, ktoré je dlhšie než minimum uvedené v článku 322 ods. 3 písm. a) nariadenia (EÚ) č. 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;
že inštitúcia v priebehu budovania súboru údajov na výpočet na účely odhadu rozdelení frekvencie a závažnosti používa len dátum objavenia alebo dátum zaúčtovania a že na započítanie strát a rezerv súvisiacich s právnym rizikom do súboru údajov na výpočet používa dátum, ktorý nie je neskorší než dátum zaúčtovania;
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;
že rozhodnutie inštitúcie uplatňovať minimálnu prahovú hodnotu modelovania nemá nepriaznivý vplyv na presnosť merania operačného rizika a že používanie minimálnych prahových hodnôt modelovania, ktoré sú omnoho vyššie než prahové hodnoty zhromažďovania údajov, je obmedzené a ak sa uplatňuje, je náležite opodstatnené analýzou citlivosti rozličných prahových hodnôt, pričom túto analýzu vypracúva inštitúcia;
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;
že inštitúcia do súboru údajov na výpočet zahŕňa všetky operačné straty presahujúce zvolenú minimálnu prahovú hodnotu modelovania a že ich používa – bez ohľadu na ich úroveň – na generovanie požiadaviek na vlastné zdroje podľa AMA;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
že na tie údaje, pri ktorých sú účinky inflácie alebo deflácie významné, inštitúcia uplatňuje primerané korekčné sadzby;
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;
že straty spôsobené základnou udalosťou vo forme spoločnej udalosti operačného rizika alebo viacerými udalosťami prepojenými s prvotnou udalosťou operačného rizika generujúcou udalosti alebo straty inštitúcia zoskupuje a zadáva do súboru údajov na výpočet ako jedinú stratu;
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;
že akékoľvek možné výnimky zo zaobchádzania uvedeného v písmene h) sú náležite zdokumentované a opodstatnené, aby sa predišlo nevhodnému zníženiu požiadaviek na vlastné zdroje podľa 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;
že inštitúcia zo súboru údajov na výpočet podľa AMA nevylučuje významné úpravy strát z operačného rizika jednej udalosti alebo viacerých prepojených udalostí, keď referenčný dátum týchto úprav spadá do obdobia pozorovania a referenčný dátum prvotnej jedinej udalosti alebo základnej udalosti podľa písmena h) spadá mimo takéhoto obdobia;
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.
že inštitúcia dokáže pri každom referenčnom roku zahrnutom do obdobia pozorovania rozlišovať medzi výškami straty vzťahujúcimi sa na udalosti objavené alebo zaúčtované v uvedenom roku a výškami straty vzťahujúcimi sa na úpravy alebo zoskupenie udalostí objavené alebo zaúčtované v predchádzajúcich rokoch.
Granularity
Podrobnosť údajov
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:
Na účely posudzovania, či inštitúcia uplatňuje primeranú úroveň podrobnosti údajov vo svojom modeli, ako sa uvádza v článku 28 písm. c), príslušné orgány potvrdzujú minimálne tieto aspekty:
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;
že inštitúcia zohľadňuje povahu, zložitosť a špecifiká svojich obchodných činností a operačné riziká, ktorým je vystavená, keď zoskupuje spolu riziká majúce rovnaké faktory a vymedzuje kategórie operačného rizika 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;
že inštitúcia zdôvodňuje svoj výber úrovne podrobnosti údajov svojich kategórií operačného rizika na základe kvalitatívnych a kvantitatívnych prostriedkov a že klasifikuje kategórie operačného rizika na základe homogénnych, nezávislých a stacionárnych údajov;
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;
že výber úrovne podrobnosti údajov kategórií operačného rizika inštitúcie je realistický a nemá nepriaznivý vplyv na konzervativizmus výsledkov modelu alebo jeho častí;
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.
že inštitúcia pravidelne preskúmava výber úrovne podrobnosti údajov svojich kategórií operačného rizika s cieľom zabezpečiť, aby bola nepretržite vhodná.
Identification of the loss distributions
Identifikácia rozdelení straty
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:
Na účely posudzovania, či má inštitúcia zavedený vhodný proces na identifikáciu frekvencie a závažnosti rozdelení straty, ako sa uvádza v článku 28 písm. d), príslušné orgány potvrdzujú minimálne tieto aspekty:
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;
že inštitúcia sa riadi dobre vymedzeným, zdokumentovaným a odsledovateľným procesom výberu, aktualizácie a preskúmania rozdelení straty a odhadovania ich parametrov;
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:
že proces výberu rozdelení straty vedie ku konzistentným a jasným rozhodnutiam inštitúcie, náležite zachytáva rizikový profil v okrajových oblastiach a zahŕňa minimálne tieto prvky:
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;
proces na využívanie štatistických nástrojov vrátane grafov, meraní stredu, variácií, nepravidelnosti a leptokurtózy na prešetrovanie súboru údajov na výpočet pre každú kategóriu operačného rizika s cieľom lepšie pochopiť štatistický profil údajov a vybrať najvhodnejšie rozdelenie;
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
vhodné techniky na odhadovanie parametrov rozdelení;
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
vhodné diagnostické nástroje na vyhodnocovanie rozdelení podľa údajov, pričom sa preferujú tie údaje, ktoré sú najcitlivejšie na okraji krivky;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
že v priebehu vyberania rozdelení straty inštitúcia starostlivo zvažuje pozitívnu nepravidelnosť a leptokurtózu údajov;
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;
že ak sú údaje na okraji krivky výrazne rozptýlené, na odhad okrajovej oblasti sa nepoužívajú empirické krivky, ale namiesto nich sa používajú subexponenciálne rozdelenia, ktorých okrajová oblasť sa rozkladá pomalšie než exponenciálne rozdelenia, s výnimkou prípadu, keď existujú výnimočné dôvody na uplatnenie iných funkcií, ktoré sú v každom prípade náležite riešené a plne opodstatnené, aby sa predišlo nevhodnému zníženiu požiadaviek na vlastné zdroje podľa 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;
že ak sa na hlavnú a okrajovú oblasť krivky používajú oddelené rozdelenia straty, inštitúcia starostlivo zváži výber hraničnej hodnoty pre hlavné a okrajové oblasti krivky;
that documented statistical support, supplemented as appropriate by qualitative elements, is provided for the selected body-tail modelling threshold;
že pre vybratú hraničnú hodnotu pre hlavné a okrajové oblasti je poskytnutá zdokumentovaná štatistická podpora, doplnená podľa potreby o kvalitatívne prvky;
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;
že v priebehu odhadovania parametrov rozdelenia inštitúcia buď zohľadní neúplnosť súboru údajov na výpočet v dôsledku prítomnosti minimálnych prahových hodnôt modelovania v danom modeli, alebo že opodstatní použitie neúplného súboru údajov na výpočet tým, že nemá nepriaznivý vplyv na presnosť odhadov parametrov a požiadavky na vlastné zdroje podľa 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;
že inštitúcia má zavedené metodiky na zníženie variability odhadov parametrov a poskytuje miery chybovosti okolo týchto odhadov vrátane intervalov spoľahlivosti a hodnôt 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;
že ak inštitúcia prijme odolné odhady vo forme zovšeobecnení klasických odhadov, s dobrými štatistickými vlastnosťami vrátane vysokej efektívnosti a nízkej zaujatosti pre celé prostredie neznámeho podkladového rozdelenia údajov, dokáže preukázať, že ich použitím sa nepodhodnocuje riziko na okraji rozdelenia straty;
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;
že inštitúcia posudzuje vhodnosť medzi údajmi a vybratým rozdelením tak, že používa diagnostické nástroje grafickej i kvantitatívnej povahy, ktoré sú citlivejšie na okrajové oblasti než na hlavnú oblasť údajov, najmä ak sú údaje v okrajovej oblasti veľmi rozptýlené;
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;
že inštitúcia – ak je to vhodné, a to aj v prípade, že diagnostické nástroje nevedú k jasnému výberu najvhodnejšieho rozdelenia, alebo s cieľom zmierniť účinok veľkosti vzorky a počet odhadovaných parametrov v testoch vhodnosti – používa metódy vyhodnocovania, ktorými sa porovnáva relatívna výkonnosť rozdelení strát vrátane miery pravdepodobnosti, Akaikeovho informačného kritéria a Schwarz-Bayesovho kritéria;
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.
že inštitúcia má pravidelný cyklus na kontrolovanie predpokladov tvoriacich podklad k vybratým rozdeleniam strát a že ak sú predpoklady zneplatnené – vrátane prípadu, keď generujú hodnoty mimo stanovených rozsahov – inštitúcia otestovala alternatívne metódy a že náležite klasifikovala akékoľvek zmeny v predpokladoch v súlade s delegovaným nariadením Komisie (EÚ) č. 529/2014.
Determination of aggregated loss distributions and risk measures
Určenie rozdelení agregovaných strát a mier 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:
Na účely posudzovania, či inštitúcia primeraným spôsobom určuje rozdelenia agregovaných strát a miery rizika, ako sa uvádza v článku 28 písm. e), príslušné orgány potvrdzujú minimálne tieto aspekty:
that the techniques elaborated by the institution for that purpose ensure appropriate levels of precision and stability of the risk measures;
že technikami, ktoré vypracovala inštitúcia na tieto účely, sa zabezpečujú primerané úrovne presnosti a stability mier rizika;
that the risk measures are supplemented with information on their level of accuracy;
že miery rizika dopĺňajú informácie o ich úrovni presnosti;
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;
že bez ohľadu na techniky používané na agregáciu frekvencie a závažnosti rozdelení straty vrátane simulácií Monte Carlo, metód súvisiacich s Fourierovou transformáciou, Panjerovho algoritmu a aproximácií jedinej straty inštitúcia prijíma kritériá, ktorými sa zmierňujú chyby súvisiace so vzorkou a numerické chyby a ktorými sa poskytuje miera rozsahu týchto chýb;
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;
že ak sa používajú simulácie Monte Carlo, počet krokov, ktoré sa majú vykonať, je v súlade s tvarom rozdelení a so stupňom spoľahlivosti, ktorý sa ma dosiahnuť;
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;
že ak má rozdelenie strát silnú okrajovú oblasť a meria sa s vysokým stupňom spoľahlivosti, počet krokov je dostatočne veľký na zníženie variability vzorky na prijateľnú úroveň;
that, where Fourier Transform or other numerical methods are used, algorithm stability and error propagation issues are carefully considered;
že ak sa používa Fourierova transformácia alebo iné numerické metódy, starostlivo sa zváži problematika stability algoritmov a propagácie chýb;
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;
že miera rizika inštitúcie generovaná systémom na meranie operačného rizika spĺňa monotonickú zásadu rizika, ktorú možno pozorovať v generovaní vyšších požiadaviek na vlastné zdroje, ak sa podkladový rizikový profil zvýši, a v generovaní nižších požiadaviek na vlastné zdroje, ak sa podkladový rizikový profil zníži;
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;
že miera rizika inštitúcie generovaná systémom na meranie operačného rizika je realistická z manažérskeho i ekonomického hľadiska a ďalej že inštitúcia uplatňuje primerané techniky, aby zabránila hornému ohraničovaniu maximálnej jedinej straty, s výnimkou prípadu, že poskytuje jasné a objektívne zdôvodnenie existencie horného pásma, a aby zabránila tomu, že sa bude predpokladať, že prvý štatistický moment rozdelenia neexistuje;
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.
že inštitúcia explicitne vyhodnocuje odolnosť výsledku systému na meranie operačného rizika tak, že vykonáva primeranú analýzu citlivosti vstupných údajov alebo ich parametrov.
Expected loss and Correlation
Očakávaná strata a korelácia
Expected losses
Očakávané straty
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:
Príslušné orgány posudzujú normy inštitúcie týkajúce sa očakávaných strát, ako sa uvádza v článku 322 ods. 2 písm. a) nariadenia (EÚ) č. 575/2013, a to tak, že potvrdzujú, že ak inštitúcia vypočítava požiadavky na vlastné zdroje podľa AMA len vo vzťahu k neočakávaným stratám, spĺňa minimálne tieto požiadavky: