IBM OpenPages Capital Modeling Version 7.2.0
Guide d'utilisation
IBM
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Ce document s'applique à IBM OpenPages Capital Modeling version 7.2.0 et peut aussi s'appliquer aux éditions ultérieures de ce produit.
Licensed Materials - Property of IBM Corporation. Eléments sous licence - Propriété d'IBM Corporation.
© Copyright IBM Corporation, 1994, 2015.
Table des matières
Avis aux lecteurs canadiens . . . .. v
Introduction . . . .. vii
Chapitre 1. Nouveautés . . . .. 1
Nouvelles fonctionnalités dans la version 7.2.0 . . . .. 1
Fonctionnalités modifiées dans la version 7.2.0 . . . .. 1
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling . . . .. 3
Démarrage de l'application . . . .. 3
Approche élémentaire . . . .. 3
Calcul du capital risque opérationnel pour l'approche élémentaire . . . .. 4
Approche standard . . . .. 4
Calcul du capital risque opérationnel pour les approches standard ou alternative . . . .. 5
Approche de mesure avancée . . . .. 6
Exploration et analyse des données . . . .. 7
Chargement et édition de la sélection de données . . . .. 7
Onglet Data . . . .. 8
Utilisation de la barre d'outils Options . . . .. 11
Filtrage et interrogation des données . . . .. 13
Rapports de données . . . .. 13
Chapitre 3. Modèles de capital . . . .. 15
Capital à risques. . . .. 15
Mémoire requise pour les modèles de capital . . . .. 15
Sélection de données pour un modèle simple . . . .. 16
Distribution de la fréquence . . . .. 16
Chapitre 4. Distribution de la gravité . . . .. 19
Entrée paramétrique . . . .. 19
Sélection de données pour ajustement de la courbe des données de perte. . . .. 20
Sélection de données pour ajustement de la courbe des données de scénario . . . .. 22
Saisie des détails de la couverture d'assurance . . . .. 23
Ajout d'un rapport de comparaison des modèles simples . . . .. 24
Chapitre 5. Répartition des pertes totales . . . .. 25
Simulations Monte Carlo . . . .. 25
Définition de paramètres facultatifs pour les simulations Monte Carlo . . . .. 26
Simulation Monte Carlo pour la répartition des pertes et modèle de scénario . . . .. 26
Simulation Monte Carlo pour le modèle de simulation de convolution . . . .. 26
Génération d'un calcul et d'un graphique de répartition des pertes . . . .. 26
Modèles corrélés. . . .. 27
Sélection de modèles simples à combiner . . . .. 28
Sélection des paramètres de corrélation . . . .. 28
Allocation d'un capital risque opérationnel à des unités d'activité . . . .. 29
Modèles simples et corrélés . . . .. 30
Enregistrement d'un modèle simple ou corrélé. . . .. 30
Extraction d'un modèle . . . .. 31
Suppression d'un modèle . . . .. 32
Remarques . . . .. 33
Index . . . .. 37 iii
Avis aux lecteurs canadiens
Le présent document a été traduit en France. Voici les principales différences et particularités dont vous devez tenir compte.
Illustrations
Les illustrations sont fournies à titre d'exemple. Certaines peuvent contenir des données propres à la France.
Terminologie
La terminologie des titres IBM peut différer d'un pays à l'autre. Reportez-vous au tableau ci-dessous, au besoin.
IBM France IBM Canada
ingénieur commercial représentant
agence commerciale succursale
ingénieur technico-commercial informaticien
inspecteur technicien du matériel
Claviers
Les lettres sont disposées différemment : le clavier français est de type AZERTY, et le clavier français-canadien de type QWERTY.
OS/2 et Windows - Paramètres canadiens
Au Canada, on utilise :
v les pages de codes 850 (multilingue) et 863 (français-canadien), v le code pays 002,
v le code clavier CF.
Nomenclature
Les touches présentées dans le tableau d'équivalence suivant sont libellées
différemment selon qu'il s'agit du clavier de la France, du clavier du Canada ou du clavier des États-Unis. Reportez-vous à ce tableau pour faire correspondre les touches françaises figurant dans le présent document aux touches de votre clavier.
v
Brevets
Il est possible qu'IBM détienne des brevets ou qu'elle ait déposé des demandes de brevets portant sur certains sujets abordés dans ce document. Le fait qu'IBM vous fournisse le présent document ne signifie pas qu'elle vous accorde un permis d'utilisation de ces brevets. Vous pouvez envoyer, par écrit, vos demandes de renseignements relatives aux permis d'utilisation au directeur général des relations commerciales d'IBM, 3600 Steeles Avenue East, Markham, Ontario, L3R 9Z7.
Assistance téléphonique
Si vous avez besoin d'assistance ou si vous voulez commander du matériel, des logiciels et des publications IBM, contactez IBM direct au 1 800 465-1234.
Introduction
IBM®OpenPages Capital Modeling vous permet de développer des estimations de capital réalistes qui reflètent précisément l'exposition de votre entreprise aux risques opérationnels.
Public visé
Le document IBM OpenPages Capital Modeling - Guide d'utilisation est destiné aux utilisateurs qui souhaitent comprendre et utiliser les objets d'OpenPages Capital Modeling pour développer des estimations de capital réalistes. Le document IBM OpenPages Capital Modeling Installation Guide est destiné aux utilisateurs qui souhaitent installer l'application OpenPages Capital Modeling.
Recherche d'informations
Pour rechercher la documentation des produits sur le Web, y compris toutes les documentations traduites, accédez à la page IBM Knowledge Center
(http://www.ibm.com/support/knowledgecenter).
Fonctions d'accessibilité
Les fonctions d'accessibilité permettent aux utilisateurs souffrant d'un handicap physique, comme une mobilité réduite ou une vision limitée, d'utiliser les produits informatiques. La documentation d'OpenPages Capital Modeling disposent de fonctions d'accessibilité. Les documents PDF sont complémentaires et n'incluent pas de fonctions d'accessibilité.
Instructions prospectives
La présente documentation décrit les fonctionnalités actuelles du produit. Elle peut contenir des références à des éléments qui ne sont pas disponibles actuellement.
Cela n'implique aucune disponibilité ultérieure de ces éléments. De telles références ne constituent en aucun cas un engagement, une promesse ou une obligation légale de fournir un élément, un code ou une fonctionnalité. Le développement, la diffusion et la planification des caractéristiques ou fonctionnalités restent à la totale discrétion d'IBM.
vii
Chapitre 1. Nouveautés
Les fonctionnalités nouvelles et modifiées affectent l'installation et l'utilisation d'IBM OpenPages Capital Modeling. Aidez-vous de ces informations pour planifier vos stratégies de mise à niveau et de déploiement et identifier la formation requise pour vos utilisateurs.
Pour plus d'informations sur les nouvelles fonctionnalités de cette version, reportez-vous au document IBM OpenPages GRC Platform New Features Guide.
Nouvelles fonctionnalités dans la version 7.2.0
Les nouvelles fonctionnalités affectent l'installation et la configuration d'IBM OpenPages Capital Modeling.
Nouveaux rapports
Cette version contient les fonctionnalités de génération de rapports mises à jour pour l'analyse des données de perte et les modèles simples.
Distributions décalées
Lorsque vous sélectionnez des données pour ajustement de la courbe des données de perte, vous pouvez créer des distributions décalées. Les points de gravité des pertes sont automatiquement décalés de sorte que le point de gravité le plus faible commence à zéro.
Nuages de points
Lorsque vous sélectionnez les paramètres de corrélation de vos modèles, vous pouvez afficher un nuage de points qui décrit la relation entre les modèles. Pour afficher un nuage de points, cliquez sur une cellule de la matrice à l'aide du bouton droit de la souris, puis sélectionnez Plot scatterplot graph.
Fonctionnalités modifiées dans la version 7.2.0
Les rubriques ci-après décrivent les fonctionnalités qui ont été modifiées depuis la dernière version d'IBM OpenPages Capital Modeling.
Les prérequis ont été mis à jour
v IBM OpenPages GRC Platform
v IBM Runtime Environment for Java™pour IBM OpenPages GRC Platform v IBM Installation Manager
Ajustement de la mise à l'échelle des données
Les fonctions de mise à l'échelle ne sont plus disponibles.
1
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling
IBM OpenPages Capital Modeling permet aux institutions financières de développer des estimations de capital réalistes qui reflètent précisément l'exposition de leur entreprise aux risques opérationnels.
Vous pouvez utiliser trois méthodes pour calculer le capital risque opérationnel : v Approche élémentaire
v Approche standard
v Approche de mesure avancée
Lorsque vous démarrez l'application, trois onglets s'affichent : Basic Indicator Approach, Standardized Approach et Advanced Measurement Approach. Ces onglets correspondent aux trois méthodes de calcul.
Démarrage de l'application
Avant de démarrer l'application IBM OpenPages Capital Modeling, vous devez vous assurer qu'elle est installée et configurée.
Procédure
1. Cliquez sur Démarrer > Programmes > IBM OpenPages Capital Modeling.
2. Entrez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe OpenPages dans la boîte de dialogue de connexion, puis cliquez sur OK. Les catégories de risque sont chargées et, si vous le souhaitez, vous pouvez créer des modèles à l'aide de la fonction Import Data, sans charger les données de perte.
Résultats
L'application démarre.
Si une erreur se produit au démarrage, vérifiez la configuration.
Si le chemin d'accès du paramètre MODELING_JAVA n'est pas défini correctement dans le fichier RunModeling.bat, l'application envoie l'erreur suivante :
Please set MODELING_JAVA variable in this script.
Si le chemin d'accès du paramètre SPSS_PATH n'est pas défini correctement dans le fichier RunModeling.bat, l'application envoie l'erreur suivante :
Please set SPSS_PATH variable in this script.
Pour définir correctement ces paramètres, reportez-vous au document IBM OpenPages Capital Modeling Installation Guide.
Approche élémentaire
Dans l'approche élémentaire (BIA), l'application IBM OpenPages Capital Modeling calcule le capital risque opérationnel comme étant égal à la moyenne des trois années précédentes d'un pourcentage fixe du bénéfice annuel brut.
3
Conformément aux exigences Basel II de l'approche élémentaire, le capital requis pour le risque opérationnel est égal à 15 % de la moyenne sur trois ans de la somme des intérêts nets créditeurs et des bénéfices nets non productifs d'intérêt.
Les montants négatifs et nuls ne sont pas pris en compte dans le calcul de la moyenne sur trois ans.
Calcul du capital risque opérationnel pour l'approche élémentaire
Vous pouvez utiliser l'onglet Basic d'IBM OpenPages Capital Modeling pour calculer le capital risque opérationnel de l'approche élémentaire.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
L'onglet Basic est divisé en trois sections :
v Utilisez la première section pour entrer la plage d'années et importer et exporter les données du bénéfice annuel brut.
v Utilisez la deuxième section pour entrer le bénéfice annuel brut de la plage d'années sélectionnée et afficher le capital risque opérationnel calculé par année.
v Utilisez la dernière section pour afficher le bénéfice annuel brut et le capital risque opérationnel sous forme graphique.
Procédure
1. Sélectionnez une plage d'années et cliquez sur Update. Vous devez sélectionner au moins trois années pour le calcul du capital risque opérationnel.
2. Entrez le bénéfice annuel brut de chaque année ou importez les données en cliquant sur Import.
Résultats
L'application calcule automatiquement le capital risque opérationnel à l'aide des trois dernières années du bénéfice annuel brut. L'application alimente
automatiquement les histogrammes en fonction des estimations du bénéfice annuel brut.
Approche standard
Dans l'approche standard (TSA), l'application IBM OpenPages Capital Modeling calcule le capital risque opérationnel en divisant les activités d'une banque en huit secteurs d'activité : finance d'entreprise, transactions et ventes, banque de détail, banque commerciale, paiements et règlements, services d'agence, gestion d'actifs et courtage de détail.
Les charges de capital risque opérationnel de chaque secteur d'activité sont calculées en multipliant les revenus bruts par un facteur (bêta) affecté à ce secteur d'activité. Le facteur bêta sert de proxy pour la relation à l'échelle du secteur d'activité entre l'expérience des pertes liées au risque opérationnel d'un secteur d'activité et le niveau d'agrégation des revenus bruts de ce secteur d'activité.
Le tableau suivant affiche les facteurs bêta, tels que déterminés par Basel II : Tableau 1. Facteurs bêta tels que déterminés par Basel II
Secteur d'activité Facteur bêta
Finance d'entreprise 18,00 %
Tableau 1. Facteurs bêta tels que déterminés par Basel II (suite)
Secteur d'activité Facteur bêta
Transactions et ventes 18,00 %
Banque de détail 12,00 %
Banque commerciale 15,00 %
Paiements et règlements 18,00 %
Services d'agence 15,00 %
Gestion d'actifs 12,00 %
Courtage de détail 12,00 %
Les charges totales de capital sont calculées comme la moyenne sur trois ans de la somme des charges de capital réglementaires annuelles dans chacun des secteurs d'activité.
En plus de l'approche TSA, vous pouvez utiliser l'approche standard alternative (ASA). ASA calcule le capital risque opérationnel de la même manière que TSA, excepté pour deux secteurs d'activité : Banque de détail et Banque commerciale.
Pour ces deux secteurs d'activité, le total des prêts et avances en attente est
multiplié par le facteur bêta TSA, puis par une valeur m de 0,035. Les valeurs bêta de la banque de détail et de la banque commerciale sont inchangées par rapport à l'approche TSA.
Calcul du capital risque opérationnel pour les approches standard ou alternative
Vous pouvez utiliser l'onglet Basic d'IBM OpenPages Capital Modeling pour calculer le capital risque opérationnel des approches standard ou alternatives.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
L'onglet Standardized est divisé en trois sections :
v Utilisez la première section pour sélectionner TSA ou ASA, entrer la plage d'années et importer et exporter les données du bénéfice annuel brut.
v Utilisez la deuxième section pour entrer le bénéfice annuel brut de la plage d'années sélectionnée pour chaque secteur d'activité et afficher le capital risque opérationnel calculé par année.
v Utilisez la dernière section pour afficher la table de données, qui affiche le bénéfice annuel brut et le capital risque opérationnel sous forme graphique.
Procédure
1. Sélectionnez l'approche Standardized ou Alternative.
2. Sélectionnez une plage d'années et cliquez sur Update. Vous devez sélectionner au moins trois années pour le calcul du capital risque opérationnel. Entrez le bénéfice annuel brut de chaque année, pour chaque secteur d'activité, ou importez les données en cliquant sur Import.
3. Pour mapper les secteurs d'activité de Bâle au secteur d'activité de la banque, sélectionnez Basel Business Line dans une liste, puis entrez le nom du secteur d'activité de la banque dans la colonne qui suit. Pour ajouter davantage de lignes de revenu annuel brut pour un secteur d'activité, cliquez sur Add Business Line. Pour supprimer la ligne de revenu annuel brut non souhaitée pour un secteur d'activité, sélectionnez-la et cliquez sur Remove Business Line.
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling 5
Résultats
L'application calcule automatiquement le capital risque opérationnel à l'aide des trois dernières années du bénéfice annuel brut et du facteur bêta affecté à chaque secteur d'activité.
L'application alimente automatiquement les histogrammes en fonction des estimations du bénéfice annuel brut et du capital risque opérationnel calculé.
Approche de mesure avancée
A l'aide des techniques Monte Carlo, l'application IBM OpenPages Capital Modeling offre une méthode actuarielle ascendante pour calculer le capital risque opérationnel. Les données de perte internes, les données de perte externes et les données de scénario structurées peuvent être utilisées pour générer des estimations de capital risque opérationnel en développant les estimations de fréquence et de gravité les plus adaptées.
Le modèle de base comprend trois composants : v La fréquence des événements de perte
v La gravité des événements de perte
v La perte totale d'une compilation d'événements de perte
Fréquence
La distribution de la fréquence fournit la distribution du nombre d'événements au cours d'un intervalle. Vous avez le choix entre deux distributions de fréquence paramétriques :
v Distribution de Poisson v Loi binomiale négative
La distribution de Poisson est plus largement utilisée dans le monde actuariel, notamment en raison de sa simplicité et de sa facilité d'utilisation. Les
modélisateurs n'ont besoin que d'une estimation de la fréquence moyenne annuelle pour paramétrer intégralement la distribution de Poisson.
Gravité
La distribution de la gravité permet de distribuer les montants de perte en cas d'événement de perte. Vous pouvez traiter les distributions de gravité de deux manières :
v Vous pouvez spécifier les paramètres de diverses distributions paramétriques.
L'application renvoie alors un mappage PDF et CDF de la distribution, ainsi qu'un échantillon de variables aléatoires de la distribution spécifiée. Vous pouvez utiliser ces données pour les distributions suivantes : De Gauss inverse, Pareto, Normale, Normale logarithmique, Gamma, Exponentielle et Weibull.
v Vous pouvez charger des données empiriques et ajuster une distribution paramétrique à ces données à l'aide d'une estimation de probabilité maximale.
Vous pouvez utiliser ce type d'estimation pour les distributions suivantes : De Gauss inverse, Pareto, Normale, Normale logarithmique, Exponentielle, Gamma et Weibull.
Vous pouvez ensuite procéder à une évaluation quantitative et qualitative de la qualité d'ajustement pour choisir une distribution paramétrique. Vous avez le choix
entre deux statistiques de qualité d'ajustement différentes : Anderson-Darling et Kolmogorov-Smirnov.
Répartition des pertes totales
La répartition des pertes totales est la distribution de la perte totale en dollars de tous les événements qui se sont produits au cours d'une période d'un an. Elle combine les résultats de ses sous-composants, la distribution de la fréquence et la distribution de la gravité. La manière principale de combiner la fréquence et la gravité consistent à exécuter une simulation Monte Carlo.
Exploration et analyse des données
Vous pouvez utiliser l'application IBM OpenPages Capital Modeling pour analyser les données de perte liées au risque opérationnel. Il s'agit d'une étape primordiale que vous devez effectuer pour pouvoir construire votre modèle. Il est important d'analyser ces données pour évaluer les déficiences, répétitions et classifications incorrectes des données car ces types de problème de données ont un impact sur l'estimation globale de votre capital.
Par exemple, la duplication d'événements signalés augmente les estimations de fréquence et peut éventuellement avoir un impact considérable sur la gravité. La plupart des problèmes liés aux résultats de modélisation sont dus à des problèmes de données. En outre, votre compréhension de vos données détermine la manière dont vous les modélisez. Par exemple, les données de certaines catégories peuvent être insuffisantes, ce qui vous oblige à consolider ces catégories en une unité de mesure pour la modélisation. Ces considérations doivent être prises ne compte avant que vous ne créiez votre modèle.
Vous chargez les données d' IBM OpenPages dans l'application. Ensuite, vous pouvez afficher les hiérarchies de classification et créer des sélections
personnalisées d'ensembles de données.
Cette fonctionnalité permet aux gestionnaires de risques de mieux comprendre et mesurer le risque opérationnel. La flexibilité de l'application vous permet d'ajuster au mieux le logiciel en fonction des besoins de votre organisation en matière d'évaluation des risques. Vous pouvez effectuer les tâches suivantes :
v Réorganiser les hiérarchies de classification de Business Unit et Risk Category.
v Afficher les données de perte par histogramme, graphique circulaire ou au format de table.
v Afficher des rapports.
v Effectuer des recherches de mot clé.
Vous pouvez utiliser la fonction de sélection de données pour naviguer
graphiquement et analytiquement dans les bases de données des événements de perte structurées en fonction des normes de l'application. Vous pouvez utiliser les types de fonctions clés suivants :
v Critères de sélection de la période des événements de perte.
v Critères de sélection des pertes minimale et maximale, en dollars.
v Classification hiérarchique, unité d'activité et catégorie de risque.
Chargement et édition de la sélection de données
L'application IBM OpenPages Capital Modeling est installée en local sur chaque machine client. Elle est connectée à IBM OpenPages Operational Risk Management
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling 7
avec une API. Les données de perte internes et les données de perte FIRST peuvent être chargées dans l'application, ainsi que les classifications Entité métier et
Catégorie de risque associées.
Procédure
1. Ouvrez l'application, comme décrit dans la rubrique Démarrage de
l'application, puis connectez-vous à l'aide de votre nom d'utilisateur et de votre mot de passe OpenPages.
2. Cliquez sur File > Load Data.
3. Sélectionnez FIRST Data ouLoss Data. Dans la boîte de dialogue de connexion, l'URL d'OpenPages doit être configurée dans le cadre de la procédure
d'installation.
4. Si vous sélectionnez FIRST data, effectuez les étapes suivantes :
a. Vous pouvez limiter les données chargées par Basel Event Type, Basel Business Line, Event Trigger et Loss Date.
b. Vous pouvez également limiter les données par Loss Date et Loss Amount.
Conseil : Si vous ne limitez pas FIRST data, les performances risquent d'être affectées car il existe plus de 13 000 événements FIRST data.
5. Si vous sélectionnez Loss Data, effectuez les étapes suivantes :
a. Dans l'écran OpenPages Mapping, sélectionnez les zones OpenPages à mapper aux zones Loss Date, Loss Amount et Recovery Amount utilisées dans IBM OpenPages Capital Modeling.
b. Une fois que le mappage est terminé, vous pouvez limiter les données chargées en utilisant des filtres avec les classifications Business Entity et Risk Category. Ces catégorisations sont chargées à partir d'OpenPages.
c. Vous pouvez également limiter les données par Loss Date et Loss Amount.
d. Pour charger les données de perte, cliquez sur OK. Si vous n'avez
sélectionné aucune option, tous les événements de perte d'IBM OpenPages Operational Risk Management au statut Approved sont chargés.
Onglet Data
L'onglet Data de l'application IBM OpenPages Capital Modeling offre une vue récapitulative des données sous-jacentes.
L'onglet Data est divisé en quatre sections.
v La sous-fenêtre des hiérarchies affiche les données que vous pouvez sélectionner pour le graphique circulaire, l'histogramme et la table de données.
v Le graphique circulaire affiche les statistiques de gravité et de fréquence des données sélectionnées sous-jacentes.
v L'histogramme affiche la fréquence ou la gravité des données sélectionnées sous-jacentes.
v La table de données affiche les informations détaillées relatives à chaque événement de perte dans les données sélectionnées sous-jacentes.
Pour redimensionner les sous-fenêtres, cliquez sur la ligne blanche qui délimite chaque section.
Utilisez les mots magiques de la barre d'outils pour accéder aux fonctionnalités suivantes :
Options
Définit les préférences utilisateur de la session et du démarrage.
3D Bascule entre une vue 2D et 3D de l'histogramme.
Log Scale
Bascule l'histogramme (gravité) entre une échelle linéaire et une échelle de journal.
2 Pies Affiche simultanément les graphiques circulaires des montants et des événements.
Amounts
Affiche le graphique circulaire des montants.
Events
Affiche le graphique circulaire du nombre d'événements.
Amount Buckets
Affiche l'histogramme des compartiments de montants de perte (gravité).
Time Buckets
Affiche l'histogramme des compartiments de temps. Pour plus d'informations, voir «Affichage des histogrammes», à la page 10.
Affichage par hiérarchie
Vous pouvez commencer la sélection et l'analyse des données dans la sous-fenêtre Hierarchy d'IBM OpenPages Capital Modeling.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
La sous-fenêtre Hierarchy affiche les hiérarchies de classification des données avec éventuellement Business Entity et Risk Category pour les données de perte
internes et Basel Event Type, Basel Business Line et Event Trigger pour les données FIRST.
Procédure
1. Pour passer d'une hiérarchie à une autre, cliquez sur Options dans la barre d'outils.
2. Dans l'onglet General, sélectionnez une autre hiérarchie à partir du menu Hierarchy(Business Entity ou Risk Category).
3. Développez ou réduisez les branches de la hiérarchie en cliquant sur la clé en regard de chaque catégorisation ou en cliquant à l'aide du bouton droit de la souris et en sélectionnant Expand Selected/All ou Collapse Selected/All.
4. Une fois que vous avez sélectionné une branche, qu'elle soit développée ou non, l'application affiche simultanément tous les événements associés à la sélection dans le graphique circulaire, l'histogramme et la table de données.
Toutes les données qui apparaissent dans les graphiques et les fenêtres suivants sont les événements associés aux données sélectionnées dans la hiérarchie.
Affichage des graphiques circulaires
Dans la sous-fenêtre Pie Chart d'IBM OpenPages Capital Modeling, le graphique circulaire affiche les secteurs de toutes les branches et feuilles visibles sous le parent sélectionné dans l'arborescence de hiérarchie.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Si un parent est sélectionné dans l'arborescence, mais que la branche n'est pas développée, un seul secteur est visible dans le graphique circulaire, mais il
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling 9
représente le total du parent et de toutes les branches sous-jacentes. Si la branche est développée, mais qu'aucun des membres de ce parent n'est développé, il existe un secteur par membre. Si le membre possède des feuilles, chaque secteur affiche le total de ce membre et des feuilles subordonnées.
Si un secteur contient un montant inférieur au seuil, par exemple, 20 % du total, il est regroupé dans un secteur Other. Pour modifier le montant seuil, cliquez sur Options> Pie Chart, puis entrez une valeur dans Maximum % of each category in 'Other'.
Lorsque vous sélectionnez un secteur de graphique circulaire, vous le détachez du reste du graphique. La sélection détachée est ensuite illustrée uniquement dans l'histogramme. Cette fonction offre un filtre supplémentaire sur les événements affichés dans l'histogramme et la table d'événements.
Procédure
1. Pour contrôler si le graphique circulaire affiche le montant total des pertes en dollars ou le nombre total d'événements, cliquez sur les boutons Amount et Events. Ces boutons se trouvent dans la barre d'outils.
2. Pour afficher simultanément les événements de perte par montant en dollars et nombre d'événements, cliquez sur le bouton 2 Pies.
Remarque : Lorsque vous survolez les pourcentages détaillés dans le graphique circulaire, la somme des valeurs peut dépasser les 100 %. Cet écart peut se produire lorsque les secteurs Event réussissent le test de seuil, mais que les secteurs Amount correspondants sont trop petits et sont inclus dans Other.
Affichage des histogrammes
Dans la sous-fenêtre Histogram d'IBM OpenPages Capital Modeling,
l'histogramme affiche les compartiments d'événements qui appartiennent à des plages de montants de perte pour Amount Buckets et à des plages trimestrielles pour Time Buckets.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
La hauteur de chaque barre correspond au nombre d'événements de ce
compartiment. Par exemple, pour Amount Buckets, s'il existe 50 compartiments, la première barre affiche le nombre d'événements dont les pertes appartiennent aux 2 % les plus faibles de la plage totale des pertes. Le journal de la perte peut déterminer les compartiments. Les événements affichés sont déterminés par les sélections dans les arborescences de hiérarchie, puis dans le graphique circulaire.
Un secteur du graphique circulaire peut représenter un parent avec de nombreux éléments dépendants. Par conséquent, l'histogramme peut montrer de nombreuses causes bien qu'un seul secteur ait été sélectionné. Sélectionnez une barre unique pour limiter les événements de la table d'événements aux événements de ce compartiment.
Procédure
1. Pour afficher les événements par montant, cliquez sur Amount Buckets dans la barre d'outils. Pour afficher les événements par trimestre, cliquez sur Time Buckets.
2. Pour afficher les événements en 3D, cliquez sur 3D. Pour modifier cette option, cliquez sur l'icône Options.
3. Pour retourner à la vue 2D empilée, cliquez de nouveau sur 3D.
Affichage de la table d'événements
La table de données de la sous-fenêtre Event Table d'IBM OpenPages Capital Modeling affiche les événements de perte individuels importés d'OpenPages.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Pour les données de perte internes, les zones Loss Amount, Loss Data, Description, Business Entity et Risk Category sont affichées pour chaque événement.
Pour les données FIRST, les zones Loss Amount, Loss Date, Description, Basel Event Type, Basel Business Unit, Event Trigger et Loss Type sont affichées pour chaque événement.
Procédure
1. Si une barre est sélectionnée dans l'histogramme, seuls les événements de cette barre sont affichés. Cliquez sur Options pour contrôler les informations affichées dans la table de données et définir les autres préférences.
2. Cliquez sur un titre de colonne pour trier les données de cette colonne.
3. Cliquez de nouveau pour effectuer le tri dans l'autre sens.
4. Le tri d'une autre colonne conserve le tri précédent dans la nouvelle colonne.
Utilisation de la barre d'outils Options
Vous pouvez personnaliser les paramètres d'IBM OpenPages Capital Modeling dans les trois zones suivantes : General, Histogram et Pie Chart.
Procédure
Cliquez sur le bouton Options de la barre d'outils ou sur View > Options.
Résultats
La boîte de dialogue Options s'affiche.
Options générales
Vous pouvez définir les paramètres de démarrage du logiciel et de la session dans IBM OpenPages Capital Modeling, dans l'onglet General.
Ces paramètres peuvent être définis pour chaque utilisateur du logiciel.
v Pour enregistrer les paramètres de démarrage, cliquez sur Save.
v Si les paramètres de session doivent être modifiés, cliquez sur OK.
Les paramètres suivants sont disponibles dans l'onglet General : v Dans Hierarchy, définissez la hiérarchie qui s'ouvre à l'origine.
v Dans Delimiter, définissez la variable qui sépare les zones lorsque vous enregistrez des rapports. Le délimiteur ne peut comporter qu'un seul caractère.
v Dans Decimals, définissez le nombre de décimales affichées dans la table de données, les rapports, l'histogramme et le graphique circulaire.
v Si vous sélectionnez Include Recovery Amounts, le montant des pertes est net des recouvrements et indemnités d'assurance.
v Si vous sélectionnez Include Negative Losses, le montant des pertes inclut les pertes négatives.
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling 11
v Dans Select Table Columns, définissez les zones de données qui s'affichent dans la sous-fenêtre de la table de données. Vous pouvez ensuite ajouter des colonnes à partir de la liste des colonnes disponibles, supprimer des colonnes de la liste des colonnes utilisées ou déplacer des éléments vers le haut ou vers le bas dans la liste des colonnes utilisées.
Options de l'histogramme
Vous pouvez définir la manière dont l'histogramme est affiché dans IBM OpenPages Capital Modeling, dans l'onglet Histogram.
Les paramètres suivants sont disponibles :
v Sélectionnez Amount Buckets pour afficher l'histogramme des événements qui appartiennent à une plage de montants particulière. Sélectionnez Time Buckets pour afficher les événements d'un trimestre particulier.
v Sélectionnez Log Scale pour afficher la gravité sur l'axe des X. Désélectionnez-le pour regrouper les événements de manière linéaire.
v Sélectionnez 3D bars pour afficher les barres de l'histogramme non empilées et en trois dimensions. Désélectionnez-le pour les afficher empilées et en deux dimensions.
v Sélectionnez Show Legend pour afficher la légende de la hiérarchie dans la sous-fenêtre de l'histogramme.
v Sélectionnez Fixed Domain pour fixer l'échelle de gravité (axe des X) utilisée sur l'histogramme.
v Entrez le nombre de barres de l'histogramme dans Buckets. La valeur par défaut est 20.
Options du graphique circulaire
Définissez la manière dont le graphique circulaire est affiché dans IBM OpenPages Capital Modeling, dans l'onglet Pie Chart.
Vous pouvez utiliser l'onglet d'options Pie Chart pour afficher les graphiques circulaires de différentes manières.
v Sélectionnez Two Pies pour afficher deux graphiques circulaires distincts qui représentent le Montant des pertes et le Nombre d'événements d'un jeu de données sélectionné.
v Sélectionnez Loss Amount pour afficher les montants totaux des pertes dans le graphique circulaire. Chaque catégorie sélectionnée, qu'il s'agisse de Business Entityou Risk Category, est représentée par un secteur du graphique circulaire.
Lorsque vous survolez ce secteur du graphique circulaire, vous pouvez voir les montants totaux des pertes de cette catégorie spécifique et le pourcentage du montant total qu'ils représentent. Lorsque vous cliquez sur un secteur spécifique du graphique circulaire, vous le détachez. Les sections Histogram et Loss Event Detailsn'affichent que les événements de perte associés au secteur détaché du graphique circulaire.
v Sélectionnez Number of Events pour afficher la somme totale des événements dans le graphique circulaire. Chaque catégorie sélectionnée, qu'il s'agisse de Business Entityou Risk Category, est représentée par un secteur du graphique circulaire. Lorsque vous survolez ce secteur du graphique circulaire, vous pouvez voir le nombre total de pertes de cette catégorie spécifique et le pourcentage du nombre total de pertes qu'il représente. Lorsque vous cliquez sur un secteur spécifique du graphique circulaire, vous le détachez. Les sections Histogramet Loss Event Details n'affichent que les événements de perte associés au secteur détaché du graphique circulaire.
v Les autres options de Slices sont Loss Amounts et Number of Events.
v Entrez une valeur dans Maximum % of each category in 'Other' pour la limite de pourcentage. Si une valeur est inférieure à cette valeur, la hiérarchie
sélectionnée est agrégée dans le secteur Other du graphique circulaire.
Filtrage et interrogation des données
A partir du menu Edit d'IBM OpenPages Capital Modeling, vous pouvez filtrer et interroger vos données.
Limitation des données
Vous pouvez utiliser la fonctionnalité Sélection d'IBM OpenPages Capital Modeling pour limiter le nombre d'éléments de données en fonction de la combinaison de critères et des sous-catégories choisies. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour limiter le jeu de données de modélisation en imposant divers seuils de catégorie, de montant et de durée.
Procédure
1. Cliquez sur Edit > Selection.
2. Entrez les valeurs Min et Max de Loss Date, Loss Amount (négatives et positives) et Modified Date. Sélectionnez ces options pour afficher les données au cours d'une période spécifiée et imposer des seuils de montant de perte sur l'ensemble de données. Ces sélections filtrent les données de l'onglet Data Browsinget des onglets de modélisation de Single Model.
3. Cliquez sur Toggle Override pour inclure ou exclure un événement de manière individuelle. Pour exclure un point de données existant, cochez la case de la colonne I. Pour inclure un point de données précédemment exclus, cliquez sur la zone vide de la colonne I.
4. Cliquez de nouveau sur Toggle Override pour quitter ce mode. Les sélections de l'activation/la désactivation de la substitution ne sont pas enregistrées. Vous pouvez basculer entre les hiérarchies Business Entity et Risk Categorypour filtrer les événements de perte. Vous pouvez sélectionner plusieurs options sur la même hiérarchie. Utilisez les touches Ctrl et Maj pour sélectionner
rapidement ce que vous souhaitez.
5. Pour enregistrer une sélection personnalisée, cliquez sur Save Selection, enregistrez un nom de fichier et cliquez sur Save.
6. Cliquez sur OK pour quitter la boîte de dialogue.
7. Enregistrez et chargez la sélection avec la boîte de dialogue à la fin de l'écran de l'éditeur.
Recherche de données
Pour rechercher rapidement un événement spécifique dans IBM OpenPages Capital Modeling, vous pouvez rechercher un mot ou une chaîne de mots dans la base de données.
Procédure
1. Cliquez sur Edit > Find in Table.
2. Entrez un mot clé ou une chaîne de mots dans la zone de texte Find what.
3. Sélectionnez l'emplacement Look in. Model Description effectue la recherche dans la brève description, comme décrit dans la table de base de données.
Rapports de données
Vous pouvez utiliser la fonctionnalité des rapports d'IBM OpenPages Capital Modeling pour personnaliser des rapports et les afficher à l'écran ou les enregistrer sous forme de fichiers.
Chapitre 2. Présentation d'IBM OpenPages Capital Modeling 13
Si les données de perte sont chargées à partir d'OpenPages, vous pouvez afficher les rapports ci-après. Toues les rapports sont exportables au format CSV.
Statistics Report
Affiche les statistiques sur les données de perte. Vous pouvez choisir d'afficher #of Impacts, Sum of Losses, Mean, Standard Deviation, Min, Max, Kurtosis et Skew, mensuellement, trimestriellement ou
annuellement.
Summary Report
Affiche les informations récapitulatives sur les données de perte, telles que le nombre total de pertes ou les montants totaux des pertes, pour les unités d'activité sélectionnées. Vous pouvez sélectionner les entités métier, ainsi que l'année et la période (mensuellement ou trimestriellement)
Loss Summary Report
Affiche les données récapitulatives d'une catégorie de risque ou d'une entité métier individuelle. Vous pouvez sélectionner les entités métier et les années pour lesquelles les données sont affichées. Les données affichées sont le nombre total de pertes, le montant total des pertes en dollars et la fréquence annuelle pour chacune des catégories.
Detail Report
Affiche les informations récapitulatives de chaque catégorie de risque et notamment # Losses, Sum of Losses, Mean, Standard Deviation, Min Loss, Max Loss et Kurtosis pour une plage de données annuelle sélectionnée.
Data Export
Permet d'exporter toutes les données de perte affichées à l'écran au format CSV.
Remarque : Si les données de perte ne sont pas chargées à partir d'OpenPages, l'option de menu Reports n'est pas disponible.
Chapitre 3. Modèles de capital
En général, il existe une certaine incertitude quant à la durée, au nombre et à la gravité des pertes opérationnelles. Pour cette raison, il n'est pas possible de prévoir les pertes opérationnelles totales exactes supportées par une institution financière au cours d'une période prédéfinie.
Le niveau des pertes opérationnelles totales est une variable aléatoire. Les propriétés de cette variable aléatoire sont décrites par la répartition des pertes totales. Si cette dernière est connue, toutes les mesures concevables du risque opérationnel peuvent en être déduites.
Capital à risques
Le capital à risques (CaR) est une mesure utile du risque opérationnel. Le capital à risques opérationnel représente la perte maximale (totale) qui peut se produire au cours d'une période préspécifiée et pour une probabilité particulière. L'horizon temporel peut correspondre à toute période liée à la budgétisation ou la planification. Il s'agit généralement d'une période d'un an.
La quantification des risques opérationnels a pour objectif de déterminer la distribution totale des pertes opérationnelles qui se produisent au cours d'une période particulière. Une fois que la distribution des pertes totales a été obtenue, il est possible de calculer les mesures de performances ajustées en fonction du risque et de prendre des décisions sur l'allocation de capitaux et la couverture des risques.
Vous pouvez utiliser l'application IBM OpenPages Capital Modeling pour calculer le capital risque opérationnel à l'aide de l'approche de mesure avancée. Sous l'approche AMA, le capital requis est calculé à l'aide du modèle interne de mesure des risques opérationnels de la banque, en fonction de quatre éléments (données internes et externes, analyse du scénario, environnement métier et facteurs de contrôle internes). L'une des méthodes courantes de calcul du capital dans le cadre de l'approche AMA est l'approche de distribution des pertes (LDA). Avec cette méthode, les banques quantifient les distributions de fréquence et de gravité du risque opérationnel sur une période d'un an.
L'application génère les distributions de fréquence et de gravité, suppose que les pertes sont indépendantes et distribuées de manière identique et que la
distribution de fréquence et la distribution de gravité sont indépendantes. En terminologie d'assurance, cette hypothèse est appelée modèle de risque collectif.
La gravité des pertes individuelles et le nombre total de pertes sont des variables aléatoires modélisées par les distributions de gravité et de fréquence. La
distribution des pertes totales est obtenues en cumulant ces distributions.
Mémoire requise pour les modèles de capital
Dans IBM OpenPages Capital Modeling, les calculs requièrent au moins 512 Mo de mémoire. En plus des informations sur chaque noeud stockées en mémoire, le système a besoin d'espace pour créer des tableaux temporaires, si nécessaire.
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Sélection de données pour un modèle simple
Un modèle simple dans IBM OpenPages Capital Modeling se compose d'une distribution de la gravité et d'une distribution de la fréquence pour les données de perte, les données de perte FIRST et les données de scénario.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Un modèle simple peut être élaboré à l'aide des trois types de données d'une unité de mesure particulière, telle qu'Entité métier ou Catégorie de risque. Les étapes requises pour créer un modèle simple sont les suivantes : sélection des données, calcul de la distribution de la fréquence, calcul de la distribution de la gravité, puis création d'une répartition des pertes totales à l'aide de la simulation Monte Carlo.
Vous pouvez importer les données des calculs ou les déduire des données de la base de données IBM OpenPages .
Procédure
1. Cliquez sur le bouton Get Data dans les onglets Frequency ou Severity. Les informations définies par les sélections de données dans l'onglet Data sont insérées. Il s'agit des données de perte internes et des données FIRST d'IBM OpenPages Operational Risk Management.
Remarque : Les données doivent être définies sur Amount Buckets dans l'onglet Data avant que vous ne cliquiez sur Get Data. Le bouton d'option Lossesdoit être sélectionné dans l'onglet Severity.
Les données de perte provenant d'autres sources (et non d'OpenPages) peuvent être importées manuellement en cliquant sur le bouton Import Data. Les données doivent être au format csv et être réparties en deux colonnes intitulées Amountet Occurrences. Les montants de perte ne doivent pas contenir de décimales ou de virgules (pour représenter les milliers) et la colonne Occurrencesdoit posséder la valeur 1 pour chaque montant de perte.
Les données de scénario ne peuvent pas être importées directement d'OpenPages et doivent l'être manuellement.
2. Cliquez sur le bouton d'option Scenario de l'onglet Severity. Cliquez sur Import data ; une boîte de dialogue de recherche de fichier s'ouvre.
Sélectionnez le format de fichier approprié (CSV) pour importer les données de scénario. Ces données doivent être au format représenté dans l'écran Scenario ; une colonne pour Label, des valeurs numériques pour les colonnes From et Up Toet des valeurs numériques pour la colonne Frequency.
Distribution de la fréquence
La distribution de la fréquence fournit la distribution du nombre d'événements au cours d'un intervalle (généralement un an). Dans IBM OpenPages Capital
Modeling, vous avez le choix entre deux distributions : la distribution de Poisson et la loi binomiale négative.
Vous avez le choix entre deux distributions : la distribution de Poisson et la loi binomiale négative (Negative Binomial).
Poisson
Distribution par défaut. La distribution de Poisson est largement utilisée, notamment en raison de sa simplicité et de sa facilité d'utilisation. Les
modélisateurs n'ont besoin que d'une estimation de la fréquence moyenne annuelle (moyenne) pour paramétrer intégralement la distribution de Poisson.
Negative Binomial
Extension de la distribution de Poisson. Décrite par deux paramètres : la moyenne et Sigma (écart type).
Lorsque vous cliquez sur Get Data, la fréquence est calculée en fonction du type de données et du type de distribution de fréquence sélectionné :
Override Mean
Affiche le résultat de la fréquence des données de perte (données de perte internes, pertes FIRST). Si Poisson est sélectionné, la fréquence est calculée selon la formule suivante : nombre d'événements/nombre d'années * nombre d'organisations. Cette valeur peut également être remplacée en saisissant une valeur de moyenne. Le calcul de la moyenne s'applique également si la loi binomiale négative est sélectionnée.
Annual Total Frequency
Calcule la fréquence des données de scénario. Une fois que les données de scénario ont été entrées dans l'onglet Severity, cette loi calcule la fréquence en totalisant les estimations de fréquence des plages de compartiments pour une période d'un an.
Sigma Si la loi binomiale négative est sélectionnée comme distribution de fréquence, un paramètre Sigma supplémentaire est calculé. Sigma représente l'écart type du nombre d'événements au cours d'une période spécifiée.
Chapitre 3. Modèles de capital 17
Chapitre 4. Distribution de la gravité
L'ajustement de courbe utilise la technique de l'estimation de probabilité maximale pour ajuster les distributions théoriques aux données de perte et de scénario empiriques. Cette technique est considérée comme la technique d'ajustement la plus appropriée pour les pertes opérationnelles.
L'étape suivante de la construction d'un modèle consiste à définir la distribution de la gravité. Il existe deux types de fonctionnalité pour les distributions de la
gravité : entrée paramétrique et ajustement de courbe. Pour l'entrée paramétrique, les utilisateurs peuvent spécifier les paramètres de diverses distributions
paramétriques, avec l'application renvoyant un mappage pdf et cdf de la distribution, ainsi qu'un échantillon de variables aléatoires de la distribution spécifiée. Cette fonctionnalité n'est utilisée que si les paramètres ajustés d'un ensemble de données sont connus. Par conséquent, la plupart des utilisateurs utiliseront l'option d'ajustement de courbe.
Pour l'ajustement de courbe, les utilisateurs peuvent charger des données empiriques et ajuster une distribution paramétrique à ces données à l'aide d'une estimation de probabilité maximale. Il s'agit de l'approche standard pour la plupart des utilisateurs.
Entrée paramétrique
Vous pouvez définir les paramètres de la distribution de la gravité dans IBM OpenPages Capital Modeling directement par l'intermédiaire d'une entrée paramétrique.
Procédure
1. Cliquez sur Parametric et sélectionnez Specify Curve. La boîte de dialogue Distribution Selector s'ouvre.
2. Sélectionnez l'une des distributions de gravité paramétriques dans la liste. Les options de distribution paramétrique sont Exponential, Gamma, Inverse Gaussian, Lognormal, Normal, Pareto et Weibull. Les paramètres de cette distribution sont affichés et modifiés. Par exemple, si la distribution Lognormal est sélectionnée, les zones de paramètre de la moyenne et de cv sont affichées.
3. Entrez les valeurs de chaque paramètre associé à une distribution.
4. Vous pouvez également entrer les valeurs minimale et maximale associées à chaque distribution.
5. Choisissez d'afficher la fonction CDF ou PDF de la distribution et cliquez sur Calc.
Résultats
Les fonctions CDF et PDF de la distribution sélectionnée sont affichées, ainsi que des valeurs de paramètre ajustées supplémentaires.
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Sélection de données pour ajustement de la courbe des données de perte
Dans IBM OpenPages Capital Modeling, vous pouvez sélectionner deux types de données pour l'ajustement de courbe : données de perte (données de perte internes et données de perte FIRST) et données de scénario. Sélectionnez l'une de ces deux options dans l'écran Severity.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Pour l'ajustement des données de perte, les données empiriques sont initialement affichées dans une table de l'écran Severity. Comme il s'agit de vos données d'événement de perte empiriques, la queue de la distribution ne peut pas s'étendre au delà de l'événement de perte le plus important. Dans le cadre du processus d'ajustement, l'application étend la queue de la gravité au delà de celle rencontrée dans vos données empiriques, via une estimation de probabilité maximale.
Sélectionnez la distribution théorique qui correspond le mieux aux données empiriques.
Le meilleur ajustement peut être déterminé visuellement, en examinant les
graphiques CDF, PDF et Error. La ligne noire représente vos données empiriques et chaque distribution théorique est représentée par une couleur différente.
Le meilleur ajustement peut également être déterminé en examinant les résultats des tests de qualité de l'ajustement, les tests Anderson-Darling (AD) et
Kolmogorov-Smirnoff (KS), ainsi qu'en mesurant la distance. Les tests AD et KS sont tous deux des tests statistiques indiquant si un échantillon donné (vos
données empiriques) provient d'une distribution de probabilité donnée. Le meilleur ajustement est généralement représenté par une valeur p KS ou AD élevée (niveau de confiance élevé) et une distance plus faible.
Procédure
1. Sélectionnez les données à modéliser. Pour plus d'informations, voir
«Chargement et édition de la sélection de données», à la page 7.
2. Sélectionnez l'onglet Single Model.
3. Sélectionnez l'onglet Severity.
4. Sélectionnez Losses.
5. Cliquez sur Get Data. L'application alimente le tableau des pertes avec les événements sélectionnés. Vous pouvez cliquer sur l'en-tête de colonne Amountpour trier les données suivant l'ordre croissant ou décroissant.
6. Cochez la case Exclude from Fit pour exclure les événements qui ne doivent pas être intégrés dans l'ajustement de courbe, par exemple, les pertes
négatives ou les anomalies.
7. Vous pouvez ajouter ou supprimer des points de données de gravité. Cliquez sur Add afin d'ajouter des lignes supplémentaires pour capturer des points de gravité supplémentaires pour l'ajustement. Cliquez sur Remove pour
supprimer des points de gravité. Cliquez sur Remove All pour supprimer tous les points de données de gravité.
8. Vous pouvez importer des points de gravité d'autres sources de données (et non d' IBM OpenPages ) pour l'ajustement de courbe. Les données doivent être au format csv et être réparties en deux colonnes : Amountet Occurrences. Les montants de perte ne doivent pas contenir de décimales ou de virgules
(pour représenter les milliers) et la colonne Occurrences doit posséder la valeur 1 pour chaque montant de perte.
9. Vous pouvez exporter les points de gravité de la table dans Microsoft Excel en cliquant sur le bouton Export data.
10. Cliquez sur Fit Losses pour accéder à la fonction d'ajustement de courbe dans la boîte de dialogue d'ajustement de courbe.
Remarque : Vous ne pouvez pas ajuster ensemble des pertes négatives et positives. L'application générerait un message d'erreur. Sélectionnez Exclude from Fitpour exclure les pertes négatives de l'ajustement de courbe.
11. Vous pouvez voir plusieurs options dans la boîte de dialogue d'ajustement de courbe :
v Fonction de distribution cumulée (CDF) des données empiriques sélectionnées.
v Fonction de distribution de probabilité (PDF) des données empiriques.
v Erreur ajustée qui est alimentée une fois que les données empiriques ont été ajustées.
12. Cliquez sur Options, puis sur l'onglet Distributions pour sélectionner les distributions théoriques à ajuster aux données empiriques. Choisissez les distributions individuelles de votre choix en sélectionnant chaque type de distribution ou cliquez sur Select All pour un ajustement avec la liste complète des distributions.
13. Cliquez sur l'onglet Best Fit Criteria pour spécifier la qualité de l'ajustement.
Il existe deux tests de qualité de l'ajustement : les tests Kolmogorov-Smirnoff et Anderson-Darling. Une fois que la fonction d'ajustement de courbe a été exécutée, chaque test de qualité de l'ajustement génère des statistiques en vue d'autres analyses.
14. Cliquez sur Truncation Level pour entrer une valeur minimale. Cette valeur représente le point de départ de la distribution. Le Truncation Level doit être inférieur au montant de perte minimal dans les données empiriques.
Lorsqu'elles sont spécifiées, les estimations de probabilité maximale s'avèrent conditionnelles lors de l'observation des seules données supérieures à cette valeur. Cliquez sur OK pour accepter les sélections.
15. Cliquez sur Fit Data pour commencer le processus d'ajustement. Ce processus peut prendre un certain temps en fonction du nombre de points de données ajustés. Les distributions théoriques sont ensuite superposées aux données empiriques. Les vues CDF, PDF et Error peuvent être affichées. La vue Error affiche la variance de chacune des distributions théoriques sélectionnées à partir des données empiriques de la fonction CDF.
16. Lorsque vous cliquez sur le bouton Parametric, la table de la page Severity affiche les points de données ajustés résultant de la simulation. Cliquez sur le bouton Losses pour afficher les points de données empiriques.
17. Cliquez sur Results pour afficher les paramètres et les détails de l'ajustement.
Les détails suivants sont affichés : Distribution
Nom de la distribution théorique.
Parameter
Description de la valeur de paramètre indiquée dans la colonne Value.
Value Valeur des paramètres de chaque type de distribution.
Kolmogorov Smirnov (KS p-value)
Valeur p du test Kolmogorov-Smirnov de qualité de l'ajustement.
Chapitre 4. Distribution de la gravité 21
Anderson Darling (AD p-value)
Valeur p du test Anderson-Darling de qualité de l'ajustement.
AD Statistics
Mesure le carré des différences de la moyenne pondérée entre la fonction cumulée empirique et la fonction cumulée ajustée. En général, plus la valeur est faible, meilleur est l'ajustement.
KS Distance
Mesure la distance entre la fonction de distribution empirique des données d'échantillon et la fonction de distribution cumulée de la distribution de référence. En général, plus la valeur est faible, meilleur est l'ajustement.
18. Enregistrez les résultats en cliquant sur le bouton Save as CSV. Les valeurs p des tests de qualité de l'ajustement sont comprises dans la plage (0,1) : plus la valeur est proche de 1, plus il y a de chance que les données proviennent de la distribution spécifiée.
19. Fermez la fenêtre et retournez à l'écran d'ajustement de courbe. Sélectionnez la distribution à utiliser dans la liste déroulante. Cliquez sur Apply Fit. L'écran d'ajustement de courbe se ferme et la distribution sélectionnée est insérée avec ses paramètres comme distribution paramétrique dans l'onglet Severity du modèle simple.
20. Si des ajustements de la distribution sont requis pour tronquer la distribution, cliquez sur le bouton Specify Curve de l'onglet Severity et modifiez les valeurs Min et/ou Max.
21. Pour créer des distributions décalées, cliquez sur le bouton Shifted. Les points de gravité des pertes sont automatiquement décalés de sorte que le point de gravité le plus faible commence à zéro.
Sélection de données pour ajustement de la courbe des données de scénario
L'application IBM OpenPages Capital Modeling calcule le capital risque
opérationnel à l'aide des données de scénario. Le processus est similaire à celui de la construction d'un modèle de capital risque opérationnel basé sur les pertes.
Lorsque les données de scénario sont sélectionnées, la fréquence est calculée en fonction de la fréquence annuelle totale des entrées et la distribution de gravité la mieux adaptée est sélectionnée, comme pour le processus d'ajustement des données de perte.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche Procédure
1. Sélectionnez l'onglet Single Model.
2. Sélectionnez l'onglet Severity.
3. Sélectionnez le bouton d'option Scenario.
4. Les données de scénario ne peuvent pas être importées directement à partir d' IBM OpenPages . Elles peuvent l'être de deux manières.
v Pour ajouter manuellement des compartiments de scénario, cliquez sur Add pour ajouter des compartiments qui capturent les données de scénario.
Sélectionnez Add autant de fois que nécessaire. Au moins deux
compartiments sont requis pour ajuster les données de scénario ; quatre
compartiments sont requis pour ajuster les données de scénario à la distribution Bêta transformée. Toutes les valeurs numériques doivent être positives.
v Pour importer les données de scénario d'un fichier csv, cliquez sur Import.
Téléchargez le fichier. Le format du fichier doit correspondre à l'écran d'entrée des scénarios :
– La colonne Label est facultative et peut être utilisée pour décrire chaque compartiment. Par exemple, Likely, Unlikely et Certain sont couramment utilisés.
– Les zones From et Up To sont obligatoires et les plages des compartiments doivent être séquentielles et non répétitives. Par exemple, si la plage du premier compartiment est 0 à 10 000, la plage du prochain compartiment ne peut pas être inférieure à 10 000.
– La colonne Frequency capture la fréquence d'occurrence d'un compartiment défini pour une année particulière. Un montant de fréquence est requis pour chaque compartiment défini et doit correspondre à un nombre positif.
La fréquence annuelle totale de l'onglet Frequency est calculée
automatiquement comme la somme de toutes les fréquences répertoriées pour chaque compartiment défini.
5. Cliquez sur Fit Losses pour accéder à la fonction d'ajustement de courbe. Le processus d'ajustement est le même que celui des pertes. Pour plus
d'informations, voir «Sélection de données pour ajustement de la courbe des données de perte», à la page 20.
6. Facultatif : Vous pouvez entrer le nombre de catégories de gravité. Lorsque vous utilisez Get Data et Scenario ou CDF, vous entrez le nombre de catégories de gravité qui définissent la distribution avec la méthodologie de répartition des informations. Plus le nombre de catégories est élevé, plus la distribution est détaillée. La distribution de la gravité est calculée en répartissant le scénario entre le nombre de catégories. La méthode Step applique les fréquences équitablement à toutes les catégories dans la plage du compartiment de scénario. La méthode Spike applique la fréquence totale à la catégorie la plus proche de l'extrémité supérieure.
Saisie des détails de la couverture d'assurance
Vous pouvez saisir les détails de la couverture d'assurance dans IBM OpenPages Capital Modeling pour modéliser les résultats de la répartition des pertes après l'impact de l'assurance.
Procédure
1. Cliquez sur l'onglet Insurance et cochez la case Enabled pour modéliser les effets de l'assurance.
2. Remplissez les zones suivantes : Probability of Coverage
Probabilité qu'une perte soit couverte par l'assurance. Entrez les valeurs sous forme décimale. Par exemple, 1=100 %, 0,5=50 % ou 0,25=25 %.
Deductible
Montant initial de chaque perte individuelle non couverte par l'assurance. Entrez le montant déductible.
Chapitre 4. Distribution de la gravité 23
Insured Amount
Montant maximal de chaque perte individuelle couverte par l'assurance. Entrez le montant de l'assurance.
3. Entrez Deductible et Insured Amount dans les mêmes unités que la distribution de la gravité.
4. Pour calculer l'impact de l'assurance sur le modèle, cliquez sur Calculate.
Ajout d'un rapport de comparaison des modèles simples
Le rapport de comparaison des modèles simples d'IBM OpenPages Capital Modeling permet aux utilisateurs d'afficher plusieurs modèles simples enregistrés (en fonction des données de perte, du scénario ou des données de perte FIRST) pour comparer les résultats dans une même vue.
Procédure
1. Cliquez sur le bouton Reports. Un nouvel écran apparaît, avec un onglet Single Model Report.
2. A l'aide de la fonction de recherche, recherchez un modèle simple qui
correspond à des critères particuliers. Vous pouvez effectuer votre recherche à partir des critères suivants : Name, Description, Status, Create Date, Business Entityet Risk Category.
Important : N'effectuez pas de recherche sans spécifier de critères. Si de nombreux modèles simples ont été enregistrés dans OpenPages, vous risquez de rencontrer des problèmes de performances.
Le tableau s'ouvre, chaque ligne représentant un modèle simple enregistré qui affiche des descriptions générales de chaque modèle, les paramètres de gravité et de table sélectionnés et les résultat de capital.
3. Facultatif : Si vous le souhaitez, vous pouvez exporter ce tableau au format CSV.
4. Cliquez sur le bouton Show Graph et sélectionnez un percentile.
Résultats
Un graphique à courbes affiche les modèles du tableau, avec Capital comme axe des X et Model Name comme axe des Y.
Chapitre 5. Répartition des pertes totales
La répartition des pertes totales est la distribution de la perte totale en dollars de tous les événements qui se sont produits au cours d'une période d'un an. Elle combine les résultats de ses sous-composants, la distribution de la fréquence et la distribution de la gravité. Dans l'application IBM OpenPages Capital Modeling, les moyens principaux de combiner la fréquence et la gravité consistent à exécuter une simulation Monte Carlo.
Les étapes suivantes décrivent les techniques Monte Carlo de base :
1. Le nombre d'événements de perte pour l'année i est tiré au hasard dans la distribution de la fréquence et noté Ni.
2. Ni pertes individuelles {l(1), ... , l(Ni)}sont tirées au hasard dans la distribution de la gravité. Les Nipertes sont totalisées pour obtenir la perte totale pour l'année I, représentant un point de données dans la répartition des pertes totales.
3. Ce processus est répété pour Z années simulées afin d'obtenir la répartition des pertes totales.
Généralement, les simulations Monte Carlo exécutent plusieurs centaines de milliers d'années simulées pour tracer la répartition des pertes totales. Pour obtenir l'estimation de la Valeur à risque, les utilisateurs choisissent un quantile spécifié et relèvent la perte totale correspondante. Supposons par exemple que 500 000 années simulées ont été exécutées. Pour obtenir le quantile 99,95, vous devez effectuer les étapes suivantes :
1. Trier les pertes totales de la plus faible à la plus élevée.
2. Identifier les 499 750 observations.
3. Relevez le montant de la perte correspondant. Ce montant de la perte correspond à la Valeur à risque 99,95.
Simulations Monte Carlo
Lorsque l'application IBM OpenPages Capital Modeling calcule une répartition des pertes, elle génère un grand tableau de nombres aléatoires qui est enregistré dans la base de données et utilisé pour tous les calculs ultérieurs.
Cette méthode présente deux avantages :
v Elle accélère le calcul des convolutions car les nombres aléatoires ne sont calculés qu'une seule fois et n'ont pas besoin d'être enregistrés en même temps que le modèle.
v Elle donne un certain degré de déterminisme, par exemple, les mêmes valeurs CaR de résultat, pour une répartition des pertes isolée et lorsque des modèles de convolution sont calculés.
Lorsque vous chargez un modèle de convolution, les noeuds supérieurs ne sont recalculés que s'ils sont requis. Toutefois, la convolution correspondant à la somme des répartitions des pertes, elle ne change pas.
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