PL EN


2013 | 2 | 1 | 136-146
Article title

Dobór Kluczowych Wskaźników Ryzyka na potrzeby zarządzania ryzykiem operacyjnym w banku

Content
Title variants
EN
Selection of Key Risk Indicators for the operational risk management in bank
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Kluczowe Wskaźniki Ryzyka (KRI – Key Risk Indicators) stanowią element systemu zarządzania ryzykiem operacyjnym w bankach. Ich ilościowo-jakościowy charakter pozwala nie tylko na wyznaczenie poziomu ryzyka ope-racyjnego, ale również na osadzenie zdarzeń operacyjnych w szerszym kontek-ście całościowego zarządzania ryzykiem operacyjnym. Kluczowe Wskaźniki Ryzyka są to statystyki i/lub miary, często finansowe, na podstawie których można określić między innymi wrażliwość banku na ryzyko, w tym ryzyko operacyjne. Szczególnie istotnym etapem jest etap wyboru Kluczowych Wskaź-ników Ryzyka. Dobór właściwego dla danej instytucji finansowej zestawu KRI wymaga z jednej strony wiedzy i doświadczenia pracowników odpowiedzial-nych zarządzanie ryzykiem operacyjnym, z drugiej strony dostępu do odpo-wiednich danych, zarówno historycznych jak i bieżących. Próbą wyeliminowania problemu intuicyjnego doboru Kluczowych Wskaźników Ryzyka przez pracowników zarządzających ryzykiem operacyj-nym może być zastosowanie metody hierarchicznej analizy problemu (AHP – Analytic Hierarchy Process). Służy ona do rozwiązywania złożonych zadań podejmowania decyzji polegających na wyborze z danego zbioru alternatyw-nych elementów tego, który najlepiej spełnia oczekiwania, wyrażone w postaci celu nadrzędnego. Proces decyzyjny w AHP obejmuje dwie główne fazy – fazę tworzenia hierarchicznej struktury decyzyjnej oraz fazę oceny. Tworzenie hie-rarchii ma tutaj kluczowe znaczenie i wymaga zazwyczaj wiedzy eksperckiej z danej dziedziny. Efektem działania metody AHP jest uszeregowanie kryteriów w kolejności od najlepiej wypełniających cel główny do najsłabiej wypełniających cel główny. Zastosowanie metody hierarchicznej analizy problemu pozwala na wybór zestawu najlepiej spełniającego oczekiwania banku co do monitorowania ob-szarów zdarzeń operacyjnych rzeczywiście mających wpływ na wielkość ryzyka operacyjnego. Metoda ta pozwala również na określenie wiarygodności eks-pertów dokonujących oceny poszczególnych kryteriów, co wpływa na wysoką wiarygodność tej metody.
Year
Volume
2
Issue
1
Pages
136-146
Physical description
Contributors
  • Dr, Katedra Bankowości, Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, ul. Komandorska 118/120, 53-345 Wrocław, dariusz.garczynski@ue.wroc.pl
References
  • 1. Beasley M., Branson B., Hancock B. (2010), Developing Key Risk Indicators to strengthen Enterprise Risk Management, COSO, www.coso.org, dostęp grudzień 2012.
  • 2. Davies, J., Finlay, M., McLenaghen, T., Wilson, D. (2006), Key Risk Indicators – Their Role in Operational Risk Management and Measurement. Risk Business International Limited.
  • 3. Garczyński D. (2012), Zarządzanie ryzykiem operacyjnym w banku z wykorzystaniem Kluczowych Wskaźników Ryzyka, w: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska – sektio H Vol. XLVI,4, Węcławski J. (red.), Wydawnictwo UMC-S, Lublin.
  • 4. Key Risk Indicators (2010). Institute of Operational Risk Opera-tional Risk Sound Practice Guidance., https://www.ior-institute.org/sound-practice-guidance/key-risk-indicators, dostęp marzec 2012.
  • 5. Jajuga K. (1991), Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa.
  • 6. Łękawa Z. (2011), Metoda AHP w ocenie zdolności kredytowej jednostek samorządu terytorialnego, w: Annales Universitatis Ma-riae Curie-Skłodowska – sektio H Vol. XLV,2, Węcławski J. (red.), Wydawnictwo UMC-S, Lublin.
  • 7. Maderak K. (2010), Ewolucja metod kwantyfikacji ryzyka, „Miesięcznik Finansowy BANK”, 09/2010.
  • 8. Orzeł J. (2005), Na drodze do zaawansowanych metod ilościowego pomiaru ryzyka operacyjnego – KRI, „Bank i Kredyt”, 06/ 2005.
  • 9. Saaty T.L. (1986), Axiomatic Foundation of the AHP, “Management Science”, 1986, vol.32, no.7
  • 10. Steczkowski J., Zeliaś A. (1981), Statystyczne metody analizy cech jakościowych, PWE, Warszawa.
  • 11. Szymaczek M. 2008), AHP pomoże podjąć decyzję, Akademia wiedzy BCC, ww.bcc.com.pl/akademia, dostęp marzec 2013.
  • 12. Walesiak M.(1996), Metody analizy danych marketingowych, PWN, Warszawa.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-45db2413-9b46-4195-8a8f-d4653631f42e
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.