The optimal desk coverage ratio and the Basel III FRTB internal models approach
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of the internal models approach under the Fundamental Review of the Trading Book (FRTB) is a contemporary topic among regulators and the global banking industry, considering the pending finalisation or implementation of localised standards in some major jurisdictions including the US, UK and European Union (EU). This paper proposes a simple intuitive approach to assess the joint impact and sensitivities of Basel III capital Output Floor and minimum desk coverage threshold on the internal models approach (IMA) application. In particular, the paper introduces the optimal desk coverage ratio as a metric to quantify the optimal proportion of the trading desks that a bank may cover under IMA to maximise capital savings given the constraints of Output Floor, minimum desk coverage threshold and other factors. The paper also presents Japan and Canada, where FRTB is in force, as live examples for analysis using actual bank-level regulatory disclosures from ten major banks. The paper illustrates the coverage cliff effect and concludes that the IMA application from a capital savings perspective is heavily driven not only by Output Floor and minimum desk coverage threshold but also by credit and market risk weightings and their respective capital saving ratios from internal models. This article is also included in The Business & Management Collection which can be accessed at https://hstalks.com/business/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».