Dinámica del riesgo operativo en el sector financiero con un enfoque sistémico a partir de la simulación de eventos de riesgo

76 páginasLa globalización y desregulación de los servicios financieros han ocasionado que las actividades de los bancos sean cada vez más diversas y complejas, generando a su vez perfiles de riesgo que requieren de métodos de medición y control más sofisticados y adaptados a las realidades de las instituciones; y además que permitan cumplir con los requerimientos propuestos por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea. Particularmente, el riesgo operativo ha cobrado una relevancia importante dentro del sector debido al aumento de pérdidas monetarias por fallos en los sistemas tecnológicos, en el comercio electrónico o factores externos, incrementando así el impacto social del riesgo operativo. Sin embargo, los métodos actuales para la gestión del riesgo operativo no permiten obtener resultados uniformes para entidades con iguales perfiles de riesgo, por tanto, se pretende estudiar cómo el enfoque sistémico puede aportar a la generación de un método estándar para la gestión del riesgo operativo en las entidades financieras, y si este enfoque genera soluciones más robustas al considerar el riesgo operativo sistémicamente. Para dar solución al problema planteado, el marco metodológico estará basado en la Teoría del Icerberg de Daniel Kim, con especial énfasis en los niveles de eventos, patrones y estructuras. Teniendo como base esta teoría se establecieron cuatro etapas: simulación de datos de eventos de riesgo, utilización del enfoque de distribución de pérdidas (LDA), aplicación de la Teoría General de Sistemas y planteamiento del modelo final. El modelo dinámico planteado se centró en el riesgo de seguridad en los sistemas, a partir de este se capturaron los datos de frecuencia y severidad del evento de riesgo y se calculó el OpVar por medio de 100 simulaciones del modelo de 12 meses. Posteriormente se evaluó el impacto de las decisiones de gestión en el cálculo del OpVar. Con la metodología propuesta se planteó un modelo de gestión y cuantificación de riesgo operativo con un enfoque sistémico que puede ser generalizado en cualquier entidad financiera.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a

SRISK: una medida de riesgo sistémico para la banca colombiana 2005-2019

Una de las lecciones que dejó la crisis financiera de 2008 fue la importancia de estudiar el rol del riesgo sistémico en la estabilidad de los sistemas financieros. Al respecto se han desarrollado líneas de investigación que, tomando la mayor cantidad de información, tienen el objetivo de brindar métricas fiables y oportunas sobre la solidez de la banca. Entre estas resalta el SRISK (Brownlees & Engle, 2016), una medida que combina el comportamiento del mercado, la relación de solvencia, el nivel de apalancamiento y los resultados contables de las entidades financieras para hallar el riesgo sistémico bajo un escenario de crisis financiera. Este documento replica la metodología SRISK ajustada para el sistema bancario colombiano a través de modelos GJR-GARCH-DCC. Los resultados sugieren que, si bien el riesgo sistémico en la banca ha sido históricamente bajo, este alcanzó su máximo histórico en el pasado reciente. Adicionalmente, se evidencia capacidad predictiva del SRISK sobre ciertos indicadores de la actividad productiva nacional, lo que abre una nueva línea de trabajo para establecer esta metodología como un indicador líder del comportamiento de la economía.One of the lessons we learned from the 2008 financial crisis was the importance of studying the role of systemic risk in the stability of financial systems. In this regard, lines of research have been developed with the aim to provide reliable and timely metrics on the soundness of banks, taking as much information as possible. Among these, SRISK (Brownlees & Engle, 2016) stands out, a measure that combines market behavior, capital ratio, leverage and balance sheet of financial institutions to find the systemic risk under a sustained crisis scenario. This paper replicates the SRISK methodology adjusted for the Colombian banking system using GJR-GARCH-DCC models. The results suggest that, although systemic risk of banks has been historically low, it reached its maximum in the recent past. Additionally, a predictive capacity of SRISK on indicators of the national productive activity is evidenced, which opens a new line of research to establish this methodology as a leading indicator of the behavior of the economy.Maestrí

RIESGO ESTRATÉGICO. DINÁMICA DE SISTEMAS VS TABLERO DE COMANDO

The management of activities that cause risks in organizations is evolving. There is a more preventive and anticipatory attitude, which involves collaboration with all professionals in the development of risk prevention programs. And it is reasonable that this is so, since errors have an increasingly important cost, erode the trust of customers and harm both the organization and the professionals who work in it. The great challenge is to protect the most valuable assets of the organization in the face of possible threats that the environment in which it carries out its activities permanently offers. From this point of view, the proper management of the different types of risks that can affect an organization, becomes one of the critical success factors. It is known that every company aims to increase profits. However, incurring operational risk may cause losses in profits and even damage the reputation of the institution and its professionals. The objective of risk management is to help implement and maintain the structure and processes that help reduce or eliminate uncertainty. In this way, it will be possible to protect the image, reputation and assets of the organization, avoiding economic financial losses due to the cost of the risks that it may have to face.El gerenciamiento de las actividades que provocan riesgos en las organizaciones está evolucionando. Hay una actitud más preventiva y anticipativa, que supone la colaboración con todos los profesionales en el desarrollo de programas de prevención de riesgos. Y es razonable que así sea, ya que los errores tienen un costo cada vez más importante, erosionan la confianza de los clientes y dañan tanto a la organización como a los mismos profesionales que trabajan en ella. El gran desafío es proteger los activos más valiosos de la organización frente a posibles amenazas que ofrece permanentemente el medio en el cual desarrolla sus actividades. Desde este punto de vista, el adecuado manejo de los diferentes tipos de riesgos que pueden afectar una organización, se convierte en uno de los factores críticos de éxito. Es sabido que toda empresa tiene como fin aumentar las ganancias. Sin embargo, incurrir en riesgo operativo puede ocasionar pérdidas en las utilidades e –incluso- perjudicar la reputación de la institución y de sus profesionales. El objetivo de la gestión de riesgo es ayudar a implantar y mantener la estructura y los procesos que ayuden a disminuir o eliminar la incertidumbre. De esa forma, se podrá proteger la imagen, la reputación y los activos de la organización, evitando pérdidas económicas financieras por el costo de los riesgos que eventualmente pudiera tener que afrontar

Sistema de admistración de riesgo operativo (SARO) Caso: medición del riesgo operativo en proyectos de infraestructura eléctrica usando el juicio estructurado de expertos

Este trabajo pretende recoger la evolución sobre el estudio e importancia del riesgo operacional, revisar diferentes metodologías expuestas a nivel internacional y local para la gestión del riesgo operacional, así como ilustrar los diferentes métodos que se han propuesto para cuantificarlo, haciendo énfasis en aquellos en donde la información histórica es escasa o no se dispone de ella y exponer la forma como puede cuantificarse la exposición por riesgo operacional en un proyecto de infraestructura eléctrica.La visión actual del riesgo y evolución del riesgo operacional. Visión general del riesgo. Evolución del riesgo operacional. Proceso para la administración del riesgo operacional. Método del Project Management Institute (PMI). Norma ICONTEC. Estándar Australiano. Medición del riesgo operacional Enfoques no avanzados. Método del indicador básico. Método Estándar. Principales modelos de medición avanzada. Métodos de distribución de pérdidas (LDA). Métodos de cuadros de mando. Otros métodos. Redes bayesianas. Juicio estructurado de expertos. Caso práctico: medición del riesgo operacional en proyectos de infraestructura eléctrica usando el juicio estructurado de expertos. Identificación de factores de riesgo. Análisis cuantitativo de los riesgos. Fase I - Selección de expertos. Fase II – Definición de cuantiles y preguntas semilla. Fase III- Encuestas. Fase IV – Fase V, Modelamiento en R mediante paquete Expert y caracterización de la función de probabilidad de riesgo. Fase VI – Fase VII, Toma de decisión sobre el valor de riesgo a incluir y Cuantificación.Magíster en Finanzas CorporativasMaestrí

Una aproximación al Riesgo Reputacional Bancario mediante técnicas de Text Mining

El modelo desarrollado se utilizará para gestionar el riesgo reputacional de la empresa, reflejando el importe de Capital que tendrá que mantener reservado para hacer frente a los eventuales efectos adversos originados por una percepción negativa por parte de todos los interesados en la organización. Se espera que este modelo permita periódicamente determinar el nivel de asignación óptima de capital para mitigar efectos adversos que pudiesen dañar la solvencia de la compañía, a partir de la información suministrada por el mercado, el contexto macroeconómico local y la percepción de los distintos participantes. Ante la falta de regulación específica, esta tesis es una propuesta para mitigar el riesgo reputacional de las Entidades Financieras y por lo tanto, da respuesta a una pretensión de la autoridad monetaria de gestionar el riesgo reputacional. En este trabajo se desarrolla un modelo econométrico que incorpora datos provenientes de las percepciones que expresan los usuarios a través de opiniones públicas a partir del empleo de técnicas de Text Mining. Para eso se utilizaron datos públicos extraídos de las opiniones de usuarios de la red social Twitter y las cotizaciones de los precios de aquellos Bancos que cotizan en el BYMA (Bolsa y Mercados Argentinos). Además, se empleó información financiera propia del rol de la empresa cotizante dentro del índice bursátil S&P Merval. Dentro del proceso interno de evaluación de la adecuación del capital (ICAAP) que deben realizar las Entidades Financieras en el marco de su política de Gestión de Riesgos, el Banco Central de la República Argentina (BCRA), establece que dichas instituciones deben desarrollar metodologías para medir en la forma más precisa posible los efectos del riesgo reputacional en términos de otros tipos de riesgo a los cuales podría estar la entidad expuesta, incluyendo para ello escenarios de riesgo reputacional en sus pruebas de tensión regulares a los fines de evitar efectos reputacionales adversos y mantener la confianza del mercado. En la literatura se mencionan algunos enfoques econométricos con variables financieras para dimensionar el Capital Económico que deben destinar para hacer frente al mencionado riesgo. Asimismo, se hace alusión a que este riesgo puede asimilarse al Operacional, y no existe un consenso sobre la forma de cuantificarlo.The model developed will be used to manage the company’s reputational risk, reflecting the amount of Capital that it will have to keep reserved to face possible adverse effects caused by a negative perception on the part of all those interested in the organization. This model is expected to periodically determine the optimal capital allocation level to mitigate adverse effects that could damage the solvency of the company, based on the information provided by the market, the local macroeconomic context and the perception of the different participants. Given the lack of specific regulation, this thesis is a proposal to mitigate the reputational risk of Financial Institutions and therefore, responds to a claim by the monetary authority to manage reputational risk. In this work, an econometric model is developed that incorporates data from the perceptions expressed by users through public opinions from the use of Text Mining techniques. For this, public data extracted from the opinions of users of the Twitter social network and the price quotes of those Banks listed on the BYMA (Bolsa y Mercados Argentinos) were used. In addition, financial information from the role of the listed company within the S&P Merval stock index was used. Within the internal capital adequacy assessment process (ICAAP) that Financial Institutions must carry out within the framework of their Risk Management policy, the Central Bank of the Argentine Republic (BCRA) establishes that said institutions must develop methodologies to measure as accurately as possible the effects of reputational risk in terms of other types of risk to which the entity could be exposed, including reputational risk scenarios in its regular stress tests in order to avoid adverse reputational effects and maintain market confidence. Some econometric approaches with financial variables are mentioned in the literature to measure the Economic Capital that must be allocated to face the aforementioned risk. Likewise, reference is made to the fact that this risk can be assimilated to Operational risk, and there is no consensus on how to quantify it

Sensibilidad de la pérdida no esperada del riesgo de crédito en la cartera comercial ante efectos macroeconómicos: un enfoque en los establecimientos bancarios de mayor influencia en Colombia.

Este trabajo se propone identificar si los fundamentales macroeconómicos afectan la Pérdida No Esperada de la cartera de crédito comercial de los principales establecimientos bancarios de Colombia. La importancia de esta propuesta radica en que según datos de la Superintendencia Financiera a 31 de diciembre de 2019, el 56% de la cartera de los establecimientos bancarios está en el segmento comercial, principalmente empresas del sector real. Adicionalmente, las estimaciones exigidas por la Superintendencia Financiera que buscan cubrir contingencias en los Estados Financieros por efectos de la posible materialización del riesgo no son discriminadas por tipos de riesgos, a saber, riesgo de crédito, mercado y operacional. Se concluye que efectivamente cinco indicadores macroeconómicos afectan la Perdida no Esperada del Riesgo de Crédito: la DTF Real, el PIB de Colombia, la TRM, la Inflación y el PIB de Estados Unidos. Este último sorprende ya que no se encontró ningún trabajo que mediante un modelo econométrico de series de tiempo validara la dependencia de la economía colombiana frente a la de Estados Unidos. Finalmente se recomienda generar un mecanismo de monitoreo de estos fundamentales para el ajuste de los estados financieros de las entidades de crédito en pro de prevenir una crisis sistémica.1. Marco de referencia ; 2. Estabilidad financiera estudiada desde las principales variables macroeconómicos en Colombia y su relación en la Pérdida no Esperada ; 3. Establecer la sensibilidad de la pérdida no esperada de la cartera comercial ante choques macroeconómicos ; Resultados ; 4. Conclusiones y recomendaciones.Magíster en Finanzas CorporativasThis paper suggest to identify whether the macroeconomic indicators affect the unexpected loss in the commercial credit portfolio of the principal Colombian banking establishments. The importance of this proposal is based on 56% of the accounts receivable of banks are concentrating in the commercial segment, excluding financial institutions, according to information issued in December 31, 2019, by the Financial Superintendence. In addition, estimates of provision and adjustments, required by the Financial Superintendence, to try and find contingency covers within the Financial statements as a result of materialization of the risk although these estimates do not be discriminated by nature of the risk like: credit, market or operational. After carrying out our research, we concluded that five macroeconomic indicators affect the unexpected loss of credit risk: the real DTF, the Colombia’s GDP, the Market Rate of COP wit USD, the Colombia’s inflation, and The US GDP. An interesting observation we found, was that we did not find any academic paper that confirmed the co-dependant relationship between the Colombian Economy and the economical development of the US using an econometrics model of time series. To conclude, we recommend to generate a procedure to monitor the macroeconomic indicators in order to determine the value to adjust the financial statements of credit financial institutions to prevent a systematic crisis in the future

Riesgo operacional en la banca trasnacional: un enfoque bayesiano

Este trabajo identifica y cuantifica a través de un modelo de red bayesiana (RB) los diversos factores de riesgo operacional (RO) asociados con las líneas de negocio de bancos trasnacionales. El modelo de RB es calibrado mediante datos de eventos que se presentaron en las distintas líneas de negocio, de dichos bancos, durante 2006-2009. A diferencia de los métodos clásicos, la calibración del modelo de RB incluye fuentes de información tanto objetivas como subjetivas, lo cual permite capturar de manera adecuada la interrelación (causa-efecto) entre los diferentes factores de riesgo, lo cual potencializa su utilidad como se muestra en el análisis comparativo que se realiza entre los enfoques RB y clásico. Clasificación JEL: D81, C11, C15

Ventas en corto: análisis comparativo y propuesta para su implementación en el mercado de valores colombiano

Actualmente la Bolsa de Valores de Colombia adelanta un proyecto para dar vía libre a las ventas en corto de acciones en el mercado de capitales colombiano, a través de un instrumento conocido como transferencia temporal de valores (TTV) -- A partir de un análisis econométrico y del estudio de prácticas en otros mercados, el objetivo de este documento es examinar el esquema bajo el cual operarían las ventas en corto y proponer mejoras para facilitar la implementación de un mecanismo eficiente y de amplia acogida, cuya puesta en marcha contribuiría a la profundización y eficiencia del mercado de capitales y a una mayor participación de los agente

Modelo LDA para medición avanzada de riesgo operativo

El propósito de este documento es presentar los resultados simulados de la aplicación de un modelo de medición de riesgo operacional (ro) y los beneficios que se obtienen cuando se utiliza un proceso adecuado que permita identificar las fuentes generadoras de riesgo, que sirvan de soporte a la etapa de control mediante el seguimiento de indicadores para la mitigación de riesgos operacionales. El enfoque principal está en uno de los modelos avanzados de medición del ro sugeridos por Basilea, específicamente el enfoque de distribución de pérdidas (LDA, por su sigla en inglés), aplicado a tres tipos de eventos de RO en una de las líneas de negocio para una entidad financiera en Colombia. La cuantificación con valor en riesgo operacional (OPVaR) utiliza dos métodos que sirven de comparación, y se determina por las características de las distribuciones en el cálculo de las pérdidas esperadas y no esperadas de cada evento, con la estimación de un intervalo de valores que podrá ser el referente para la entidad al mantener un capital económico requerido que cubra exposiciones futuras por RO.This paper presents the simulated results after the application of an operational risk measurement model, and the benefits obtained when an adequate process is followed to identify risk-generating sources. This serves as support to the control stage through the monitoring of indicators to mitigate operational risks. The main approach of this study lies on one of the advanced operational risk measurement models suggested by Basilea, specifically the loss distribution approach (lda), applied to three types of operational risk events in one of the business lines of a financial institution in Colombia. Operational Value-at-Risk (OpVaR) quantification was made under two comparison methods, and determined by the characteristics of distributions in the calculation of expected and unexpected losses for each event. Results show an estimate of the range of values that may be the point of reference for the organization in order to maintain a required economic capital that covers future exposures to operational risk.o propósito deste documento é apresentar os resultados simulados da aplicação de um modelo de medição de risco operacional (ro), assim como os benefícios que são obtidos quando se utiliza um processo adequado que permita identificar as fontes geradoras de risco, que sirvam de suporte à etapa de controle mediante o seguimento de indicadores para a mitigação de riscos operacionais. A abordagem principal está em um dos modelos avançados de medição do RO sugeridos por Basilea, especificamente, a abordagem de distribuição de perdas (LDA, por sua sigla em inglês), aplicado a três tipos de eventos de RO em uma das linhas de negócio para uma entidade financeira na Colômbia. A quantificação com Valor em Risco Operacional (OPVaR) utiliza dois métodos que servem de comparação, e são determinados pelas características das distribuições no cálculo das perdas esperadas e não esperadas de cada evento, com a estimativa de um intervalo de valores que poderá ser o referencial para a entidade ao manter um capital econômico requerido que cubra exposições futuras por RO

Los riesgos operacionales legales en los que incurren los bancos en Nicaragua, otros factores influyentes y derecho comparado con las legislaciones de Bolivis y México

El presente trabajo de investigación busca hacer un análisis sobre los riesgos legales, y para ello debemos de determinar y entender cuál es el concepto de Bancos, operaciones bancarias y de los riesgos legales de manera general, sus características, elementos, y demás aspectos de riesgos. La volatilidad de los flujos financieros no esperados, generalmente derivada del valor de los activos o pasivos. Al determinar conceptos de riesgos legales podremos precisar las probabilidades de obtener resultados desfavorables de una inversión. El riesgo suele asociarse con la incertidumbre. La norma sobre administración integral de riesgos, RESOLUCIÓN No CD-SIBOIF-423-1-MAY30-2006, Publicada en La Gaceta No. 124 del 27 de Junio del 2006, tiene entre sus principales objetivos establecer las disposiciones mínimas sobre la administración integral de riesgos con que las instituciones deberán contar para identificar, medir, monitorear, limitar, controlar, informar y revelar los distintos tipos de riesgos a que se encuentran expuestas. Paraestudiar los riesgos bancarios se parte de un enfoque que realiza la supervisión bancaria de Basilea (el Comité de Supervisión Bancaria de de Basilea creado en Diciembre de 1974, por los gobernadores del G-10 es decir de los diez grandes bancos centrales europeos, formado con el fin de mejorar la colaboración entre las autoridades de supervisión bancaria), dicho enfoque dirigido a la administración del riesgo operativo de un banco individual,que depende de una serie de factores, incluyendo el tamaño, nivel de sofisticación, y la índole y complejidad de las actividades del banco. El consejo de administración del bancodebe aprobar la implementación de un marco a lo largo de la empresa para la administración explícita del riesgo operativo como un riesgo diferente que pone en peligro la seguridad y solvencia de la institución bancaria. RIESGO OPERACIONALES LEGALES EN NICARAGUA 9 Es de vital importancia establecer una política de seguridad en los parámetros que definan la tolerancia al riesgo del banco, para que se pueda limitar el riesgo de ataques internos y externos en la banca, así como el riesgos reputación producida por rupturas de seguridad. Y también se lograra garantizar el cumplimiento de las medidas de seguridad y establecer procedimientos que evalúen la ejecución de la política, las medidas disciplinarias y la comunicación de posibles violaciones en la seguridad. En Latinoamérica uno de los problemas es la homogeneidad con que se fijan las tasas de interés en el sistema financiero, lo que no permite identificar por esta vía los diferentes niveles de riesgo de los bancos comerciales y universales, más allá de las calificaciones de distintas empresas clasificadoras de riesgo internacional. Cabe definir que los Bancos Comerciales son los también llamados Bancos Mercantiles, Bancos de Depósito, Bancos de Descuentos, Bancos de Créditos, etc. Aunque, pueden encontrarse matices de diferenciación entre estas diversas expresiones. Los Bancos Comerciales son instituciones de crédito regidos por la Ley General de Bancos y Otras Instituciones Financieras que se distinguen de las demás por las siguientes características: a) Son los únicos autorizados para recibir depósitos a la vista. b) Los Bancos Comerciales pertenecen o son miembros de una o varias Cámaras de Comercio. Y los bancos Universales: Es un sistema que se utiliza en varios países europeos, donde los Bancos Comerciales hacen préstamos, suscriben obligaciones, y también toman posiciones en valores privados. Los Bancos Universales permiten un mejor uso de la información al cliente y permiten a los, bancos vender más servicios bajo un piso como un supermercado financiero