| 期刊全称 | Journal of Operational Risk | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 期刊缩写 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 温馨提示 | （此期刊被最新的JCR社科类SSCI收录） | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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涉及主题
（科研通AI识别） |
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| 期刊介绍 | In December 2017, the Basel Committee published the final version of its standardized measurement approach (SMA) methodology, which will replace the approaches set out in Basel II (ie, the simpler standardized approaches and advanced measurement approach (AMA) that allowed use of internal models) from January 1, 2022. Independently of the Basel III rules, in order to manage and mitigate risks, they still need to be measurable by anyone. The operational risk industry needs to keep that in mind. While the purpose of the now defunct AMA was to find out the level of regulatory capital to protect a firm against operational risks, we still can – and should – use models to estimate operational risk economic capital. Without these, the task of managing and mitigating capital would be incredibly difficult. These internal models are now unshackled from regulatory requirements and can be optimized for managing the daily risks to which financial institutions are exposed. In addition, operational risk models can and should be used for stress tests and Comprehensive Capital Analysis and Review (CCAR). The Journal of Operational Risk also welcomes papers on nonfinancial risks as well as topics including, but not limited to, the following. The modeling and management of operational risk. Recent advances in techniques used to model operational risk, eg, copulas, correlation, aggregate loss distributions, Bayesian methods and extreme value theory. The pricing and hedging of operational risk and/or any risk transfer techniques. Data modeling external loss data, business control factors and scenario analysis. Models used to aggregate different types of data. Causal models that link key risk indicators and macroeconomic factors to operational losses. Regulatory issues, such as Basel II or any other local regulatory issue. Enterprise risk management. Cyber risk. Big data. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 期刊ISSN | print: 1744-6740on-line: 1755-2710 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2026最新影响因子 (2026年6月17日发布) 与上一年的差值 |
0.5↓ 0.3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 历年影响因子 |
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| 历年发表/被引量 （科研通AI通过大数据分析） 最后更新日期：2026-09-15 |
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| h-index（2021） | 暂无h-index数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 自引率 | 50.00% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 涉及的研究领域 | BUSINESS, FINANCE- | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2026年新锐分区 （2026年3月24日发布） |
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| 2026年WOS期刊分区 （2026年6月17日发布） |
JCR学科分类
JCI学科分类
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| 中科院2025年分区 （2025年3月20日发布） |
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| 中科院2024年分区 （2023年12月27日发布） |
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| 中科院《国际期刊预警名单（试行）》名单 |
2024年02月发布的2024版：不在预警名单中 2023年01月发布的2023版：不在预警名单中 2021年12月发布的2021版：不在预警名单中 2021年01月发布的2020版：不在预警名单中 |
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| 期刊主页 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 投稿网址 | 暂无 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 编辑部地址 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版商 | Incisive Media Ltd. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版国家（地区） | United States | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版语言 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版周期 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 每年出版文章数 | 16 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gold OA文章占比 | 2.13% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 原创研究文献占比 （排除综述） |
100.00% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SCI收录类型 |
Social Science Citation Index (SSCI) Scopus (CiteScore) |
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| PubMed链接 | http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=1744-6740%5BISSN%5D | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 平均审稿周期 | 网友分享经验： |
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| 平均录用比例 | 网友分享经验： |
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