Calculation of operational value at risk of an insurance company through bayesian networks

URL del artículo en la web de la Revista: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2737Fue en los noventas cuando se definió el concepto de Riesgo Operacional, desde entonces las instituciones, sobre todo del sector financiero, están preocupadas en este tipo de riesgo dado que su exposición podría tener consecuencias fatales. En el caso del sector asegurador su estudió se origina debido al nuevo marco regulatorio Europeo de Solvencia II. El propósito de esta investigación es el desarrollo de una metodología basada en redes bayesianas que permita identificar y medir el riesgo operacional para poder determinar el requerimiento de capital de solvencia en el proceso de cotización de pólizas en línea de una aseguradora que incursionó recientemente en esta forma de operar. Para lo cual se diseñó un modelo de red bayesiana con distribuciones a priori y a posteriori que permitieran estimar la frecuencia y la severidad de las pérdidas, con las distribuciones a posteriori se realizó una estimación de la pérdida esperada para un periodo de un año, utilizando simulación Montecarlo.It was in the 1990¿s when the concept of Operational Risk was defined, since then the institutions, especially those in the financial sector, are worried about this type of risk since their exposure could have fatal consequences. In case of the insurance sector its study originates due to the new European regulatory framework of Solvency II. The purpose of this research is the development of a methodology based on Bayesian networks to identify and measure operational risk in order to determine the solvency capital requirement in the online policy quotation process of an insurance company that recently entered into this way of operating. For this, a Bayesian network model was designed with a priori and a posteriori distributions that allowed estimating the frequency and severity of the losses, with the posteriori distributions, an estimate of the expected loss for a period of one year was made using Monte Carlo simulationUniversidad Pablo de Olavid

Operational Risk Measured by Bayesian Networks with a Poisson-Gamma Joint Distribution in a Financial Firm.

El objetivo es cuantificar requerimientos de capital y riesgo operacional mediante inferencia bayesiana, mediante un modelo de distribución conjunta Poisson-Gamma alimentado por información de expertos para una institución financiera mexicana. Simulaciones Monte Carlo basadas en intervalos del valor esperado del evento de pérdida muestran que: 1) El valor del riesgo operacional se puede obtener con información insuficiente con 95% de confianza, 2) las pérdidas esperadas tienden a aumentar cuando los sucesos que esperan los expertos también se incrementan, 3) hay una correlación positiva entre el riesgo operativo y los eventos esperados por los expertos, 4) la frecuencia y severidad de las pérdidas son más pequeñas al principio y luego crecen conforme el valor en riesgo operacional se acerca al óptimo, después ambos disminuyen nuevamente. Los resultados descritos dependen de los supuestos del modelo así como de la opinión de los expertos y la información disponible al interior de la firma. La metodología propuesta proporciona una medición avanzada del riesgo operativo, por lo que se puede formular una estrategia específica para que una empresa financiera evite pérdidas y asuma riesgo operacional.Main objective is to quantifying capital requirements of Operational Risk based on Bayesian inference by using an operational risk advanced measurement model, particularly when historical information is not available for a typical Mexican financial institution. The model employs a conjugated Poisson-Gamma distribution and feeds from experts interviews information so parameters can be measured. Monte Carlo simulations based on an interval for experts expected value of a loss event were generated from which following results were collected: 1) operational risk value can be gotten with insufficient information at a 95% of confidence, 2) expected losses tend to increase when experts expected events increase as well, 3) a positive correlation between operational risk and experts expected events exist, 4) frequency and severity of losses are smaller at the beginning and higher as operational risk value is been approached, then both decrease again. Described results depend highly on assumptions model and experts opinion and information available. Methodology proposed stands for an operational risk advanced measurement, so a specific strategy can be formulated for the firm to avoid losses and therefore operational risk

Caracterización de la productividad de una empresa mexicana desarrolladora de tecnología mediante control difuso

The development of a model that allows measuring the productivity of a technology-based company is presented, which is based on the interactions identified between the investment of the research department, computer fraud, and theft. These interactions are presented through a model of fuzzy variables in which the membership functions are developed for each of these. Likewise, the interaction rules are developed based on the conjunction of the fuzzy sets proposed for the Mamdani model. With these designs, it is possible to determine the degree of productivity, characterized by a fuzzy set. To test the model, Monte Carlo simulation was used with four scenarios. The simulations’ series results show that the fuzzy sets described allow to measure company’s productivity being analysed through the proposed fuzzy sets productivity ranges.Se presenta el desarrollo de un modelo que permite medir la productividad de una empresa de base tecnológica, que se basa en las interacciones identificadas entre la inversión del departamento de investigación, el fraude informático y el robo. Estas interacciones se presentan mediante un modelo de variables difusas con las que se desarrollan las funciones de membresía para cada una de éstas. Así mismo se desarrollan las reglas de interacción basándose en la conjunción de los conjuntos difusos propuestos para el modelo Mamdani. Con estos diseños es posible determinar el grado de la productividad, también caracterizada por un conjunto difuso. Para probar el modelo se utilizó simulación Monte Carlo con cuatro escenarios. Los resultados de la serie de simulaciones muestran que bajo la descripción de los conjuntos difusos es posible medir el comportamiento de la productividad en la empresa analizada, mediante rangos de productividad establecidos en el diseño del conjunto difuso propuesto

Uso de redes bayesianas para medir el riesgo operacional, un caso de aplicación

En la presente investigación se aplicó la metodología de redes bayesianas en un proceso central de una empresa mexicana operadora de la base de datos nacional del SAR, cuya importancia radica en su operación, la cual está basada en un esquema operativo sin precedente a nivel mundial. --Resumen h. 5

Cálculo del Valor en Riesgo Operacional de una Empresa Aseguradora Mediante Redes Bayesianas // Calculation of Operational Value at Risk of an Insurance Company through Bayesian Networks

Fue en los noventas cuando se definió el concepto de Riesgo Operacional, desde entonces las instituciones, sobre todo del sector financiero, están preocupadas en este tipo de riesgo dado que su exposición podría tener consecuencias fatales. En el caso del sector asegurador su estudió se origina debido al nuevo marco regulatorio Europeo de Solvencia II. El propósito de esta investigación es el desarrollo de una metodología basada en redes bayesianas que permita identificar y medir el riesgo operacional para poder determinar el requerimiento de capital de solvencia en el proceso de cotización de pólizas en línea  de una aseguradora que incursionó recientemente en esta forma de operar. Para lo cual se diseñó un modelo de red bayesiana con distribuciones a priori y a posteriori que permitieran estimar la frecuencia y la severidad de las pérdidas, con las distribuciones a posteriori se realizó una estimación de la pérdida esperada para un periodo de un año, utilizando simulación Montecarlo. ------------------------------------ It was in the 1990’s when the concept of Operational Risk was defined, since then the institutions, especially those in the financial sector, are worried about this type of risk since their exposure could have fatal consequences. In case of the insurance sector its study originates due to the new European regulatory framework of Solvency II. The purpose of this research is the development of a methodology based on Bayesian networks to identify and measure operational risk in order to determine the solvency capital requirement in the online policy quotation process of an insurance company that recently entered into this way of operating. For this, a Bayesian network model was designed with a priori and a posteriori distributions that allowed estimating the frequency and severity of the losses, with the posteriori distributions, an estimate of the expected loss for a period of one year was made using Monte Carlo simulation

Cálculo del valor en riesgo operacional mediante redes bayesianas para una empresa financiera

El objetivo del presente trabajo es plantear la metodología basada en el uso de redes bayesianas (RB) para identificar y cuantificar los factores de riesgo operacional (RO) asociados al proceso de transacciones financieras a través de medios electrónicos en una empresa financiera. El modelo de RB desarrollado se ejemplifica con datos de eventos simulados en un periodo equivalente a 6 a ̃ nos a partir de información proporcionada por expertos en este tipo de procesos. Lo anterior representa una de las principales ventajas del uso de RB, pues permite modelar las relaciones causa-efecto entre los diferentes factores de RO. Finalmente se realiza el cálculo del valor en riesgo operacional (OpVaR) para el ejemplo, en el que se incorporan factores de interacción que no son considerados en el modelo tradicional, proporcionando mejores condiciones de credibilidad a este valor. Derechos Reservados © 2015 Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Contaduría y Admi- nistración. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia Creative Commons CC BY-NC-ND 4.0

Gestión de la tecnología e innovación: un Modelo de Redes Bayesianas

La presente investigación tiene como propósito fundamental estudiar y analizar la gestión de la tecnología e innovación a través de Redes Bayesianas, para lo cual se realiza un modelo en el que se identifican y cuantifican los diversos factores que tienen impacto para gestionar adecuadamente la tecnología e impactar en innovación. El análisis del caso estudiado se realiza en una empresa de servicios de base tecnológica en la Ciudad de México. En virtud de que una Red Bayesiana es una estructura que representa el entendimiento de un proceso y sus dependencias (causa-efecto), la gestión óptima o no óptima de la tecnología y sus diversos factores se evidencia a través de la causalidad de las variables que permiten capturar de manera más adecuada la interrelación para gestionarla e innovar, mediante razonamiento probabilístico y gráficos. Los resultados muestran que los factores más relevantes son: capital humano, gestión del conocimiento y seguridad informática

Knowledge Management for Open Innovation: Bayesian Networks through Machine Learning

Knowledge management within organizations allows to support a global business strategy and represents a systemic and organized attempt to use knowledge within an organization to improve its performance. The objective of this research is to study and analyze knowledge management through Bayesian networks with machine learning techniques, for which a model is made to identify and quantify the various factors that affect the correct management of knowledge in an organization, allowing you to generate value. As a case study, a technology-based services company in Mexico City is analyzed. The evidence found shows the optimal and non-optimal management of knowledge management, and its various factors, through the causality of the variables, allowing us to more adequately capture the interrelationship to manage it. The results show that the most relevant factors for having adequate knowledge management are information management, relational capital, intellectual capital, quality and risk management, and technology assimilation

Operational Risk Measured by Bayesian Networks with a Poisson-Gamma Joint Distribution in a Financial Firm

Main objective is to quantifying capital requirements of Operational Risk based on Bayesian inference by using an operational risk advanced measurement model, particularly when historical information is not available for a typical Mexican financial institution. The model employs a conjugated Poisson-Gamma distribution and feeds from experts interviews information so parameters can be measured. Monte Carlo simulations based on an interval for experts expected value of a loss event were generated from which following results were collected: 1) operational risk value can be gotten with insufficient information at a 95% of confidence, 2) expected losses tend to increase when experts expected events increase as well, 3) a positive correlation between operational risk and experts expected events exist, 4) frequency and severity of losses are smaller at the beginning and higher as operational risk value is been approached, then both decrease again. Described results depend highly on assumptions model and experts opinion and information available. Methodology proposed stands for an operational risk advanced measurement, so a specific strategy can be formulated for the firm to avoid losses and therefore operational risk.El objetivo es cuantificar requerimientos de capital y riesgo operacional mediante inferencia bayesiana, mediante un modelo de distribución conjunta Poisson-Gamma alimentado por información de expertos para una institucion financiera mexicana. Simulaciones Monte Carlo basadas en intervalos del valor esperado del evento de perdida muestran que: 1) El valor del riesgo operacional se puede obtener con informacion insuficiente con 95% de confianza, 2) las póerdidas esperadas tienden a aumentar cuando los sucesos que esperan los expertos tambióen se incrementan, 3) hay una correlacioón positiva entre el riesgo operativo y los eventos esperados por los expertos, 4) la frecuencia y severidad de las perdidas son mas pequeñas al principio y luego crecen conforme el valor en riesgo operacional se acerca al óoptimo, despuóes ambos disminuyen nuevamente. Los resultados descritos dependen de los supuestos del modelo así como de la opinión de los expertos y la información disponible al interior de la firma. La metodología propuesta proporciona una medicion avanzada del riesgo operativo, por lo que se puede formular una estrategia específica para que una empresa financiera evite perdidas y asuma riesgo operacional

Measuring familiness in private family firms: A bayesian network model

The objective of this analysis was to identify the causality among variables that originate the highest level of familiness in private family firms. The Bayesian Networks (BN) theory was applied to measure the effectiveness of resources and capabilities provided by the family members within a family business to understand causal relations among variables by using probabilistic reasoning throughout a graphic. Results showed that if salary of family members was higher than salary of employees in the same position, if family members shared information among themselves, and if family firms presented family-employee bonds, there was an 83%, 70%, and 79% of probability of having a high level familiness, respectively. The limitation of the study is that any modification in the BN might show different outcomes. These findings expand the knowledge on family business discipline and suggest a path for family business’ leaders to increase familiness. If family firms want to strengthen their competitive advantage, the main variables they should focus, among all the resources and capabilities that represent familiness, are salaries of family members, sharing information, and family-employee bonds.El objetivo fue identificar causalidad entre variables que generan el mayor nivel de familiness en empresas familiares privadas. Se utilizó la teoría de Redes Bayesianas para medir la efectividad de recursos y capacidades generados por familiares dentro del negocio familiar y comprender la relación de causalidad entre las variables, mediante razonamiento probabilístico y gráficos. Los resultados muestran que si el salario de los familiares fuera mayor que el salario de empleados no familiares, los miembros de la familia intercambian información entre ellos, y existen lazos de familia y empleados, existe un 83%, 70%, y 79% de probabilidad de lograr un nivel alto de familiness, respectivamente. La limitación del estudio es que cualquier modificación a la red podría generar resultados distintos. El estudio aumenta el conocimiento de las empresas familiares y ofrece alternativas para que líderes de estas empresas incrementen el familiness. Si las empresas familiares desean fortalecer su ventaja competitiva, las principales variables por las que deben apostar, de entre todos los recursos y capacidades que representan familiness, son salarios de los familiares, intercambio de información y relaciones familia-empleado