The article concerns the issue of modelling of operational risk in a bank. The area of analysis is related to two separate analytical areas composed of certain combinations of the Basel Matrix risk categories. The focus of interest is in the modelling of loss severity distributions in LDA models and in consideration of the power and character of dependences among the studied analytical areas. To model a single loss severity distribution, the authors used the approach based on extreme values theory EVT. GPD distribution was used to model the right tail. The t-Student copula function was used in the cases of consideration of power and character of dependences. The determined values describe the effects of the applied approach in relative scale.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule zaprezentowano wybrane podstawy, metodykę oraz przykłady zastosowania metody Monte Carlo (MC) do tworzenia hydrogramów fal powodziowych. U podstaw tej metody znajdują się funkcje gęstości prawdopodobieństwa wielowymiarowej zmiennej losowej budowanej z zastosowaniem spinających funkcji copula. Niewątpliwą zaletą stosowanych rozkładów wielowymiarowej zmiennej losowej, budowanej z wykorzystaniem funkcji copula przy enerowaniu parametrów fal powodziowych jest ich zgodność (w innych warunkach trudna do osiągnięcia) z rozkładami brzegowymi wielowymiarowej zmiennej losowej. Aplikacja metody MC została wykonana z zastosowaniem statystyk próby opisywanej przez podstawowe parametry fali powodziowej: kulminację i objętość. Pozostałe parametry fali, czas trwania oraz czas pojawienia się kulminacji, obliczane są z zależności korelacyjnych. Wyniki analiz w artykule zostały przedstawione w postaci tabelarycznej i graficznej. Dodatkowo na przykładzie wygenerowanego zbioru hydrogramów dopływów przedstawiono możliwości testowania reguły sterowania rzeczywistym zbiornikiem retencyjnym.
EN
The paper presents some basis, methodology and the examples of the Monte Carlo (MC) method application for creation flood wave hydrographs. The discussed method is based on a density function of probability of a multi-dimensional random variable created with the help of a copula function. For the MC method application the flood wave was described by its basic statistical parameters: peak value and flood wave volume. Other parameters: time of duration and the time of appearance of the wave peak are calculated from correlation interdependence. The results were presented in tables and diagrams. The final example illustrates possibility to use a generated set of hydrographs of inflows to a storage reservoir for testing some reservoir operation schemes.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.