Abstract
Operational risk is defined as the risk of loss resulting from inadequate or failed internal processes, people and systems, or external events. The advanced measurement approach proposed by Basel committee uses loss distribution approach(LDA) which quantifies operational loss based on bank's own historical data and measurement system. LDA involves two distribution fittings(frequency and severity) and then generates aggregate loss distribution by employing mathematical convolution. An objective validation for the operational risk measurement is essential because the operational risk measurement allows flexibility and subjective judgement to calculate regulatory capital. However, the methodology to verify the soundness of the operational risk measurement was not fully developed because the internal operational loss data had been extremely sparse and the modeling of extreme tail was very difficult. In this paper, we propose a methodology for the validation of operational risk measurement based on bootstrap confidence intervals of operational VaR(value at risk). We derived two methods to generate confidence intervals of operational VaR.
본 논문은 금융기관에서 활용하고 있는 운영리스크 측정모형에 대한 적합성검증 방법 중 안정성 검증에 관한 것이다. 신용리스크와는 달리 운영리스크는 손실자료의 특징, 과거 자료의 부족 그리고 적합성검증을 위한 이론적 도구의 부족 등으로 인해 현재 적절한 적합성검증 방안에 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 운영리스크 VaR(Value at Risk) 추정값의 안정성을 평가하는 적합성검증 방법을 제시하고 이를 활용한 실증분석을 통해 제안된 방법에 대한 실제적 활용 가능성을 확인해 보고자 한다. 구체적으로 본 논문에서는 붓스트랩 방법을 활용하여 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 생성함으로써 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 검증하는 기법을 제안하였으며, 이를 토대로 적합에 따른 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 측정하는 방안도 제시하였다.
