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A review of methods for combining internal and external data

机译：审查组合内部和外部数据的方法

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摘要

In recent years, the occurrence of operational losses in financial institutions has increased the interest of academics and policy makers in operational risk. One of the main problems regarding the economic capital required to cover operational risk is the lack of sufficiently large databases. We present a set of models mixing internal and external data to predict both the severity and the frequency of operational losses. We show that, rather than a one-size-fits-all solution, there are several approaches, each presenting opportunities and limitations in the logical framework. Our findings offer useful insights for enhanced risk practice and prudential supervision.
机译：近年来，在金融机构中发生操作损失增加了学者和决策者对操作风险的兴趣。涉及运营风险所需的经济资本的主要问题之一是缺少足够大的数据库。我们提供了一组将内部和外部数据混合在一起的模型，以预测运营损失的严重性和发生频率。我们证明，有几种方法，而不是一种千篇一律的解决方案，每种方法都在逻辑框架中提出了机会和局限性。我们的发现为增强风险实践和审慎监管提供了有用的见识。

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  • 来源
    《The Journal of Operational Risk》 |2014年第4期|83-103|共21页
  • 作者

    Giuseppe Galloppo; Daniele Previati;

  • 作者单位

    Department of Economy and Enterprise (DEIM), Faculty of Economics, 'La Tuscia' University of Viterbo, Via del Paradiso 47, 01100 Viterbo, Italy;

    Department of Business Science and Economic Law (SAEG), University of Rome Ⅲ, Via Silvio D'Amico 77, 00145 Rome, Italy;

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