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Modeling operational risk depending on covariates: an empirical investigation

机译：根据协变量建模操作风险：一项实证研究

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The importance of operational risk management in financial and commodity markets has increased significantly over the last few decades. This paper demonstrates the application of a nonhomogeneous Poisson model and dynamic extreme value theory (EVT) incorporating covariates on estimating frequency, severity and risk measures for operational risk. Compared with a classical EVT approach, the dynamic EVT gives a better performance with respect to the statistical fit and realism. It is also flexible enough to handle different types of empirical data. In our model, we include firm-specific covariates associated with internal control weaknesses (ICWs) and show empirically that firms with higher incidences of selected ICWs have higher time-varying severities for operational risk. Our methodology provides risk managers and regulators with a tool that uncovers the nonobvious patterns hidden in operational risk data.
机译：在过去的几十年中，操作风险管理在金融和商品市场中的重要性已大大提高。本文演示了非均一的Poisson模型和动态极值理论（EVT）的应用，该模型结合了协变量来估计操作风险的频率，严重性和风险度量。与传统的EVT方法相比，动态EVT在统计拟合和真实性方面具有更好的性能。它也足够灵活以处理不同类型的经验数据。在我们的模型中，我们包括与内部控制弱点（ICW）相关的特定于公司的协变量，并凭经验表明，选定ICW发生率较高的公司具有较高的时变严重风险。我们的方法为风险管理者和监管者提供了一种工具，可以发现运营风险数据中隐藏的非显而易见的模式。

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