Analysis of operational risk of banks – catastrophe modelling

Nowadays financial institutions due to regulation and internal motivations care more intensively on their risks. Besides previously dominating market and credit risk new trend is to handle operational risk systematically. Operational risk is the risk of loss resulting from inadequate or failed internal processes, people and systems or from external events. First we show the basic features of operational risk and its modelling and regulatory approaches, and after we will analyse operational risk in an own developed simulation model framework. Our approach is based on the analysis of latent risk process instead of manifest risk process, which widely popular in risk literature. In our model the latent risk process is a stochastic risk process, so called Ornstein- Uhlenbeck process, which is a mean reversion process. In the model framework we define catastrophe as breach of a critical barrier by the process. We analyse the distributions of catastrophe frequency, severity and first time to hit, not only for single process, but for dual process as well. Based on our first results we could not falsify the Poisson feature of frequency, and long tail feature of severity. Distribution of “first time to hit” requires more sophisticated analysis. At the end of paper we examine advantages of simulation based forecasting, and finally we concluding with the possible, further research directions to be done in the future.

A fedezetlen bankközi forintpiac hálózati dinamikájának vizsgálata a likviditási válság előtt és után (Examination of the network dynamics of the uncovered interbank forint markel before the liquidity crisis and after)

A cikkben a magyar fedezetlen bankközi forintpiac hálózatának időbeli alakulását vizsgáljuk 2002 decemberétől 2009 márciusáig. Bemutatjuk a piac általános jellemzőit (forgalom, kamatláb, koncentráció stb.) és az alapvető hálózati mutatókat. Azt tapasztaljuk, hogy az időszak első felében ezek a jellemzők lényegében stabilak voltak. 2006-2007-től kezdve azonban a mutatók egy része kezdett jelentősen megváltozni: a hitelfelvevők koncentrációja nőtt, az átlagos közelség és az átlagos fokszám csökkent, továbbá a hálózat magjának mérete is csökkent. Ezek a jelek arra utalhatnak, hogy a bankok már a válság kitörése előtt érzékelték a növekvő hitelkockázatot, és egyre inkább megválogatták, hogy kinek adnak hitelt. Figyelemre méltó, hogy mindeközben az általános piaci mutatók (forgalom, kamatláb, illetve ezek volatilitása) semmiféle változásra utaló jelet nem tükröztek egészen 2008 októberéig, de ekkor hirtelen minden mutatóban egyértelművé vált a rezsimváltás. Végül részletesen elemezzük az egyes szereplők viselkedését, és megmutatjuk, hogy válságban az egyes szerepek drasztikusan megváltoztak (például forrásokból nyelők lettek, és fordítva). / === / The article examines the changes in the network of Hungary's uncovered interbank forint market over the period Decembcr 2000 to March 2009. It presents the general features of the market (volume, interest rates, concentration etc.) and its basic network. It is found that the features were largely stable in the first half of the period, but some of the indicators began to change significantly in 2006-7: the concentration of borrowers incrcased, average distance and average degree declined, as did the size of the core of the network. These signs pointed to the fact that the banks had sensed an increase in credit risk even before the crisis broke and were becoming increasingly choosy selective in their lending. Meanwhile, however. there aerc no indications of change in the general market indicators (volume, interest rates, or volatility of these) right up to October 2008, when the change of regime was clear in all indicators. Finally, the authors analyse in detail the behaviour of each participant and show that thc roles of some altered drastically with the crisis (e.g. sources became consumers and vice versa).

Valószínűség, esély, relatív súlyok. Opciók és reálopciók (Probability, chance, relative weights)

There is a long debate (going back to Keynes) how to interpret the concept of probability in economics, in business decisions, in finance. Iván Bélyácz suggested that the Black–Scholes– Merton analysis of fi nancial derivatives has a contribution to this risk vs. uncertainty debate. This article tries to interpret this suggestion, from the viewpoint of traded options, real options, Arrow–Debreu model, Heath–Jarrow–Morton model, insurance business. The article suggests making clear distinction and using different naming ● when the frequents approach and the statistics is relevant, ● when we just use consequent relative weights during the no-arbitrage pricing, and these weight are just interpreted as probabilities, ● when we just lack the necessary information, and there is a basic uncertainty in the business decision making process. The paper suggests making a sharp distinction between fi nancial derivatives used for market risk management and credit risk type derivatives (CDO, CDS, etc) in the reregulation process of the fi nancial markets.

Koherens kockázatmérés és tőkeallokáció = Coherent risk measurement and capital allocation

Bármennyire szeretne is egy bank (vállalat, biztosító) csak az üzletre koncentrálni, nem térhet ki a pénzügyi (hitel-, piaci, operációs, egyéb) kockázatok elől, amelyeket mérnie és fedeznie kell. A teljes fedezés vagy nagyon költséges, vagy nem is lehetséges, így a csőd elkerülésre minden gazdálkodó egységnek tartania kell valamennyi kockázatmentes, likvid tőkét. Koherens kockázatmérésre van szükség: az allokált tőkének tükröznie kell a kockázatokat - azonban még akkor is felmerül elosztási probléma, ha jól tudjuk mérni azokat. A diverzifikációs hatásoknak köszönhetően egy portfólió teljes kockázata általában kisebb, mint a portfóliót alkotó alportfóliók kockázatának összege. A koherens tőkeallokáció során azzal a kérdéssel kell foglalkoznunk, hogy mennyi tőkét osszunk az alportfóliókra, vagyis hogyan osszuk el „kor­rekt” módon a diverzifikáció előnyeit. Így megkapjuk az eszközök kockázathoz való hozzájárulását. A tanulmányban játékelmélet alkalmazásával, összetett opciós példákon keresztül bemutatjuk a kockázatok következetes mérését és felosztását, felhívjuk a figyelmet a következetlenségek veszélyeire, valamint megvizsgáljuk, hogy a gyakorlatban alkalmazott kockázatmérési módszerek [különösen a kockáztatott érték (VaR)] mennyire felelnek meg az elmélet által szabott követelményeknek. ____________________ However much a bank (or company or insurance provider) concentrates only on business, it cannot avoid financial (credit, market, operational or other) risks that need to be measured and covered. Total cover is either very expensive or not even possible, so that every business unit has to hold some risk-free liquid capital to avoid insolvency. What it needs is coherent risk measurement: the capital allocated has to match the risks, but even if the risks are measured well, distribution problems can still arise. Thanks to diversification effects, the total risk of a portfolio is less than the sum of the risks of its sub-portfolios. Coherent capital allocation entails addressing the question of how much capital to divide among the sub-portfolios, or how to distribute ‘correctly’ the advantages of diversification. This yields the contribution of the assets to the risk. The study employs game theory and examples of compound options to demonstrate coherent measurement and distribution of risks. Attention is drawn to the dangers of inconsistencies. The authors examine how far the methods of risk measurement applied in practice (notably VaR—value at risk) meet the requirements set in theory.