This work sheds some light to more advanced operational risk models and contributes to a further practical analysis. It reviews a collection of selected asymptotic tail expansions. They are used to approximate the tail of the compound loss distribution, being the main problem in opera- tional capital charge calculation. Having a clear representation of the tail, specific risk measures that eventually serve for the final objective of determining the overall risk capital can be calculated. An empirical analysis compares the performance of these methods to the Monte Carlo approach, based on a variety of distributions. We extend our analysis from one operational risk cell to the case where we consider losses originating from two different risk categories. Together with the modeling of dependence structures via copulas we focus on diversification benefits and the power of analytic methods approximating the overall capital charge.      «

This work sheds some light to more advanced operational risk models and contributes to a further practical analysis. It reviews a collection of selected asymptotic tail expansions. They are used to approximate the tail of the compound loss distribution, being the main problem in opera- tional capital charge calculation. Having a clear representation of the tail, specific risk measures that eventually serve for the final objective of determining the overall risk capital can be calculated. An empi...     »

In dieser Arbeit werden eine Reihe von Modellen für asymptotische Entwicklungen von Verteilungsenden vorgestellt. Solche Verfahren werden dazu verwendet, (hohe) Quantile aus den Verteilungen zur Berechnung von Risikomaßen, die dann das regulatorische Kapital ergeben, abzulesen. Die Bestimmung dieser kumulierten Verlustverteilung ist die Hauptherausforderung bei der Berechnung des (operationellen) Risikokapitals, da meistens kein geschlossener Ausdruck dafür besteht. Für unterschiedliche Verteilungen wird die Effizienz dieser Verfahren im Vergleich zur Monte Carlo Methode empirisch untersucht. Wir erweitern unsere Analyse von Verlusten aus nur einer Risikokategorie auf Verluste, die aus zwei verschiedenen Kategorien stammen. Neben der Modellierung von Abhängigkeiten mit der Hilfe von Copulas legen wir Wert darauf, Aussagen über Diversifikationseffekte und die Güte analytischer Methoden zur Annäherung des gesamten regulatorischen Kapitals zu treffen.      «

In dieser Arbeit werden eine Reihe von Modellen für asymptotische Entwicklungen von Verteilungsenden vorgestellt. Solche Verfahren werden dazu verwendet, (hohe) Quantile aus den Verteilungen zur Berechnung von Risikomaßen, die dann das regulatorische Kapital ergeben, abzulesen. Die Bestimmung dieser kumulierten Verlustverteilung ist die Hauptherausforderung bei der Berechnung des (operationellen) Risikokapitals, da meistens kein geschlossener Ausdruck dafür besteht. Für unterschiedliche Verteilu...     »