|
|
The use of coherent risk measures in operational risk modeling
Lebovič, Michal ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Doležel, Pavel (oponent)
Debata o metodách modelování operačních rizik byla otevřena teprve počátkem minulého desetiletí a je dodnes živá a plná otevřených otázek. Pro pokročilé metody měření (AMA) v rámci pravidel Basel II je odhad kapitálové přiměřenosti vůči operačnímu riziku zásadně ovlivněn zvolenou metodou měření rizika, která je použita k výpočtu peněžního vyjádření expozice vůči riziku ze simulovaného statistického rozdělení operačních ztrát. Nejčastěji používanou metodou měření rizika je Value-at-Risk (ohrožená hodnota), přestože je v odborné literatuře považována za překonanou. V této práci popisujeme nejvážnější problémy spjaté s metodou VaR a vysvětlujeme, proč může v kontextu modelování operačních rizik vést k zavádějícím závěrům. Jako vhodnou alternativu, či alespoň doplněk, k ohrožené hodnotě pro účely výpočtu kapitálové přiměřenosti potom navrhujeme třídu metod měření rizika známou pod přízviskem koherentní. Konkrétně vybíráme koherentní metodu zvanou Expected Shortfall a v empirické části našeho výzkumu ukazujeme, že produkuje smysluplné a konzistentní výsledky a že je v daném kontextu velmi užitečným nástrojem. Důležitou rovinou práce je ovšem i samotné modelování distribuce operačních ztrát. K tomu využíváme celou řadu statistických metod, přičemž se ukazuje jako nejvhodnější technika teorie extrémních hodnot....
|
|
|
Portfólio Value at Risk a Expected Shortfall s použitím vysoko frekvenčních dat
Zváč, Marek ; Fičura, Milan (vedoucí práce) ; Janda, Karel (oponent)
Hlavním cílem této práce je zjistit, zda vícerozměrné modely s použitím vysokofrekvenčních dat poskytují výrazně přesnější předpovědi Value at Risk a Expected Shortfall než vícerozměrné modely pouze s pomocí denních data. Náš cíl je velmi aktuální, protože v roce 2013 Basilejský výbor oznámil, že se chystá změnit rizikovou míru používanou pro výpočet kapitálových požadavků z Value at Risk na Expected Shortfall. Další zlepšení přesnosti obou rizikových měr může být také dosaženo začleněním vysokofrekvenční údajů, které jsou mnohem více k dispozici vzhledem k významnému technologickému pokroku. Jako reprezentativní model, který využívá vysokofrekvenční data pro modelování realizované kovarianční matice, jsme vybrali heterogenní autoregresi a její asymetrickou verzi. Jako benchmark jsou vybrány dobře zavedené modely DCC-GARCH a EWMA. Výpočet Value at Risk a Expected Shortfall se provádí pomocí parametrické, semi-parametrické metody a Monte Carlo simulace. Vícerozměrné rozdělení ztrát jsou reprezentovány Gaussovým, Studentovým rozdělením, simulovaným rozdělením z copula funkcí a filtrovaných historických simulací. Jako jednorozměrné rozdělení byly použity generalizované Paretovo rozdělení z EVT, empirické a standartní parametrické rozdělení. Hlavním zjištěním je, že heterogenní autoregrese s použitím vysoko frekvenčních dat dodala lepší nebo alespoň stejnou přesnost prognóz Value at Risk jako benchmark modely s použitím denních dat. Nakonec backtesting Expected Shortfall zůstává stále velmi náročný a aplikace testů I. a II. neposkytla věrohodnou validaci předpovědí.
|
|
|
Řízení rizik v komerční pojišťovně
Strýček, Tomáš
Diplomová práce se zabývá aktuální problematikou řízení rizik ve vybrané komerční pojišťovně. Práce je koncepčně rozdělena na dvě části literární rešerši a empirickou část. V první části diplomové práce jsou představeny jednotlivá rizika a základní metody kvantifikace rizik, která působí na činnost komerčních pojišťoven. Dále je popsán nový systém regulace evropského pojišťovnictví Solvency II. V Empirické části diplomové práce je provedena kvantifikace rizik vybrané pojišťovny dle standardního a interního modelu. Výsledným výstupem práce je zhodnocení řízení rizik ve vybrané pojišťovně a vyhodnocení připravenosti pojišťovny na regulatorní režim Solvency II. Na základě provedené kvantifikace jsou uvedena doporučení vedoucí ke zkvalitnění řízení rizik pro konkrétního pojistitele.
|
|
|
Postupy homogenizace pojistného kmene
Hrouz, David
Tato diplomová práce se zabývá přenesením rizika pojišťovny na jiný subjekt. Základním požadavkem je homogenizace vybraného pojistného kmene. Pomocí identifikace a kvantifikace rizika se zjišťuje výše požadovaného kapitálu. Upravený ukazatel ekonomicky přidané hodnoty (EVA) určuje optimální poměr vlastního vrubu a přeneseného rizika. Při určení optima existuje několik faktorů, které mohou ovlivňovat velikost ponechaného rizika. Hlavním cílem je určení výše optimálního vlastního vrubu a výběr vhodného typu zajištění. Doporučení vychází ze sou-časného vývoje nákladů na pojistná plnění.
|
host ::
RSS.