Resumen

Es generalmente aceptado que la elección de la distribución de severidad en el enfoque de distribución de pérdidas tiene un efecto significativo en la estimación del capital de riesgo operativo. Sin embargo, los enfoques paramétricos usualmente utilizados con suposiciones de distribución predefinidas podrían no ser capaces de ajustar con precisión la distribución de severidad. El objetivo de este artículo es proponer un enfoque de modelado de riesgo operativo no paramétrico basado en la expansión de Cornish-Fisher. En este enfoque, las muestras de severidad son generadas mediante la expansión de Cornish-Fisher y luego utilizadas en la simulación de Monte Carlo para esbozar la distribución anual de pérdidas operativas. En el experimento, el enfoque propuesto se emplea para calcular el cargo de capital por riesgo operativo para la banca china en general. El conjunto de datos del experimento es el conjunto de datos de riesgo operativo más completo en China que conocemos. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de utilizar la

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Elección; Distribución de severidad; Estimación de capital de riesgo operativo; Enfoque no paramétrico; Expansión de Cornish-Fisher; Simulación de Monte Carlo
• Keywords:Choice; Severity distribution; Operational risk capital estimation; Nonparametric approach; Cornish-Fisher expansion; Monte Carlo simulation