Trabajo de grado - Pregrado
Medición del riesgo operativo en las entidades financieras colombianas utilizando el método de Markov Chain Monte Carlo
Fecha
2013Registro en:
Autor
Juris Sáenz, Carolina
Juris Sáenz, Marcela
Institución
Resumen
Operative risk has always existed and has affected the companies for a long time. Entities as the Basel Committee and the “Superintendencia Financiera de Colombia” (regulatory Colombian entity) have made a big effort to achieve that the financial sector uses the Advanced Measurement Approach (AMA) for operative risk measurement with the purpose of avoiding unexpected big losses that produce severe impacts in the financial sector. This project proposes an alternative model for operative risk measurement, which considers the relation within loss events to calculate the total operative loss for a financial entity. In order to calculate the aggregated loss distribution (LDA) a prototype was developed which permits to generate different scenarios to foster the use of the AMA methodology (Advanced Measurement Approach) for obtaining the operational value at risk. El riesgo operativo ha existido y afectado a las empresas desde siempre. Entidades regulatorias como el Comité de Basilea y la Superintendencia Financiera de Colombia, se han esforzado arduamente para que el sector financiero adopte en su totalidad la metodología de Medición Avanzada (AMA) para el cálculo del riesgo operativo, con el fin de atenuar las grandes e inesperadas pérdidas que impactan bruscamente al sector financiero. Este trabajo propone un modelo alternativo para la medición del riesgo operacional, considerando la relación entre los riesgos operacionales para calcular el total de pérdidas de este riesgo en las entidades financieras. Para el cálculo de la distribución agregada de pérdidas (LDA), se desarrolla un prototipo que tiene la posibilidad de generar escenarios como una herramienta extra para que las entidades financieras usen la metodología AMA en la obtención del valor en riesgo como resultado de las operaciones del negocio, a pesar de una cantidad de datos de pérdida menor que la requerida por otros modelos existentes.