Factibilidad de aplicación de las Directrices del Comité de Basilea para la evaluación de los Riesgos Operativos en Empresas Eléctricas Estatales

La caída del gigante energético Enron y los ataques a las torres gemelas en 2001, afectaron la economía mundial. Estos, entre otros eventos, probaron que los riesgos operativos no eran un fenómeno que debiera ser analizados sólo desde un punto de vista financiero, como había sido hasta ese momento, sino que debían ser estudiados globalmente en todas las empresas estratégicas (entre las que destacan las energéticas) de los diversos países (Jorion, 2007). Esta percepción se ha incrementado a partir del año 2008, con la crisis generada por la burbuja inmobiliaria (Schiller, 2008), que a su vez degeneró en la crisis financiera mundial (Martin, 2009). IEA1 (2009 - 2011), presenta como fluctúan los precios de la energía y del petróleo, así como se ven afectados los mercados internacionales por eventos producidos como las crisis generadas en oriente medio y últimamente la guerra en Libia, lo cual para la empresa en estudio tiene especial relevancia ya que el fundamento de su creación era con la finalidad de ahorrar barriles de petróleo en consumo interno de Venezuela, para poder venderlo en mercados internacionales. TEPCO2 (2011a,b), presenta otra empresa como la que se estudia en este trabajo, que se ha visto afectada por eventos externos a sus operaciones rutinarios, como a sido el terremoto de 9.0 en la escala de Richter y posterior tsunami, donde se ha presentado una doble contingencia grave difícil de reproducir pero que ha tenido efectos devastadores a nivel ecológico, financiero, otros

Analysis of the Operational Risk Sources in Electric Utilities. Case Study: Venezuelan Electric Utilities

The aim of this study is to review the state of the art and the opinion of experts of organizations to define if it is possible to adapt the guidelines issued for the banking sector by the Basel Committee on Banking Supervision of the Bank for International Settlements (BCBS-BIS) concerning the administration of the Operational Risks (OpR). After defining the adaptation of BCBS-BIS guidelines to companies different from those of the banking sector, a case study that empirically underpins the feasibility of implementing the BCBS-BIS guidelines is presented. For the selection of the case study a country is defined based on the opinion of the major risk rating agencies and for the selection of the company the criteria is based on the economic and social impact within the selected country. Finally, several OpR in the research unit have been obtained from secondary data sources in the industry, so the foundations have been established for the realization of future ad-hoc research within that organization. Likewise the feasibility of implementing and adapting the BCBS-BIS guidelines in any non-financial sector is also confirme

Qualitative operational risk software -development of a software tool for determining the root of operational risk

This article shows software that allows determining the statistical behavior of qualitative data originating surveys previously transformed with a Likert’s scale to quantitative data. The main intention is offer to users a useful tool to know statistics' characteristics and forecasts of financial risks in a fast and simple way. Additionally,this paper presents the definition of operational risk. On the other hand, the article explains different techniques to do surveys with a Likert’s scale (Avila, 2008) to know expert’s opinion with the transformation of qualitative data to quantitative data. In addition, this paper will show how is very easy to distinguish an expert’s opinion related to risk, but when users have a lot of surveys and matrices is very difficult to obtain results because is necessary to compare common data. On the other hand, statistical value representative must be extracted from common data to get weight of each risk. In the end, this article exposes the development of “Qualitative Operational Risk Software” or QORS by its acronym, which has been designed to determine the root of risks in organizations and its value at operational risk OpVaR (Jorion, 2008; Chernobai et al, 2008) when input data comes from expert’s opinion and their associated matrices

Qualitative operational value at risk for an electric utility based on the guidelines of the basel committee

This paper presents a model for determining value at operational risk ?OpVaR? in electric utilities, with the aim to confirm the versatility of the Bank for International Settlements (BIS) proposals. The model intends to open a new methodological approach in risk management, paying special attention to underlying operational sources of risk

Detección de riesgos operacionales en empresas del sector eléctrico aplicando las recomendaciones del comité de Basilea

Se aplican las recomendaciones del Comité para la Supervisión Bancaria de Basilea (CBSB) del Banco de Pagos Internacionales (BPI) para la detección de riesgos operacionales (RO) en empresas del sector eléctrico, con la finalidad de establecer su exposición a este tipo de riesgo financiero. Se muestra inicialmente cómo Venezuela puede tener fuentes de riesgos financieros que pueden impactar a niveles elevados en los mercados internacionales, lo cual se establece a partir de indicadores de las principales agencias calificadoras de riesgos. Seguidamente, se detecta en el sector eléctrico venezolano a la filial Corpoelec-EDELCA, como la empresa que se estima con mayor incidencia en los RO del Sistema Interconectado Nacional del país. Este hecho está fundamentado en que produce más del 60% de la energía eléctrica que consume esta nación, así como parte de Brasil y Colombia, además de poseer una amplia red de transmisión y distribución de energía eléctrica. Posteriormente, se realizan encuestas al personal de Corpoelec-EDELCA y se implementa el principio 80/20 de Pareto, hasta concluir que la Central Hidroeléctrica ‘Simón Bolívar’ (Planta Gurí) es la principal fuente de RO del sector eléctrico venezolano. Finalmente, se establecen algunas fuentes de RO en la referida empresa, a partir de datos históricos, con lo que se sientan las bases para estudios ad-hoc dentro de esa organización, con la finalidad de mitigar su incidencia en los sectores eléctrico, industrial y social venezolano

Desarrollo de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales basado en las Directrices del Comité de Basilea

La presente investigación tiene como objetivo principal diseñar un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales (MGRO) según las Directrices de los Acuerdos II y III del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea del Banco de Pagos Internacionales (CSBB-BPI). Se considera importante realizar un estudio sobre este tema dado que son los riesgos operacionales (OpR) los responsables en gran medida de las últimas crisis financieras mundiales y por la dificultad para detectarlos en las organizaciones. Se ha planteado un modelo de gestión subdividido en dos vías de influencias. La primera acoge el paradigma holístico en el que se considera que hay múltiples maneras de percibir un proceso cíclico, así como las herramientas para observar, conocer y entender el objeto o sujeto percibido. La segunda vía la representa el paradigma totalizante, en el que se obtienen datos tanto cualitativos como cuantitativos, los cuales son complementarios entre si. Por otra parte, este trabajo plantea el diseño de un programa informático de OpR Cualitativo, que ha sido diseñado para determinar la raíz de los riesgos en las organizaciones y su Valor en Riesgo Operacional (OpVaR) basado en el método del indicador básico. Aplicando el ciclo holístico al caso de estudio, se obtuvo el siguiente diseño de investigación: no experimental, univariable, transversal descriptiva, contemporánea, retrospectiva, de fuente mixta, cualitativa (fenomenológica y etnográfica) y cuantitativa (descriptiva y analítica). La toma de decisiones y recolección de información se realizó en dos fases en la unidad de estudio. En la primera se tomó en cuenta la totalidad de la empresa Corpoelec-EDELCA, en la que se presentó un universo estadístico de 4271 personas, una población de 2390 personas y una unidad de muestreo de 87 personas. Se repitió el proceso en una segunda fase, para la Central Hidroeléctrica Simón Bolívar, y se determinó un segundo universo estadístico de 300 trabajadores, una población de 191 personas y una muestra de 58 profesionales. Como fuentes de recolección de información se utilizaron fuentes primarias y secundarias. Para recabar la información primaria se realizaron observaciones directas, dos encuestas para detectar las áreas y procesos con mayor nivel de riesgos y se diseñó un cuestionario combinado con otra encuesta (ad hoc) para establecer las estimaciones de frecuencia y severidad de pérdidas operacionales. La información de fuentes secundarias se extrajo de las bases de datos de Corpoelec-EDELCA, de la IEA, del Banco Mundial, del CSBB-BPI, de la UPM y de la UC at Berkeley, entre otras. Se establecieron las distribuciones de frecuencia y de severidad de pérdidas operacionales como las variables independientes y el OpVaR como la variable dependiente. No se realizó ningún tipo de seguimiento o control a las variables bajo análisis, ya que se consideraron estas para un instante especifico y solo se determinan con la finalidad de establecer la existencia y valoración puntual de los OpR en la unidad de estudio. El análisis cualitativo planteado en el MGRO, permitió detectar que en la unidad de investigación, el 67% de los OpR detectados provienen de dos fuentes principales: procesos (32%) y eventos externos (35%). Adicionalmente, la validación del MGRO en Corpoelec-EDELCA, permitió detectar que el 63% de los OpR en la organización provienen de tres categorías principales, siendo los fraudes externos los presentes con mayor regularidad y severidad de pérdidas en la organización. La exposición al riesgo se determinó fundamentándose en la adaptación del concepto de OpVaR que generalmente se utiliza para series temporales y que en el caso de estudio presenta la primicia de aplicarlo a datos cualitativos transformados con la escala Likert. La posibilidad de utilizar distribuciones de probabilidad típicas para datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas con datos de origen cualitativo fueron analizadas. Para el 64% de los OpR estudiados se obtuvo que la frecuencia tiene un comportamiento semejante al de la distribución de probabilidad de Poisson y en un 55% de los casos para la severidad de pérdidas se obtuvo a las log-normal como las distribuciones de probabilidad más comunes, con lo que se concluyó que los enfoques sugeridos por el BCBS-BIS para series de tiempo son aplicables a los datos cualitativos. Obtenidas las distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas, se convolucionaron estas implementando el método de Montecarlo, con lo que se obtuvieron los enfoques de distribuciones de pérdidas (LDA) para cada uno de los OpR. El OpVaR se dedujo como lo sugiere el CSBB-BPI del percentil 99,9 o 99% de cada una de las LDA, obteniéndose que los OpR presentan un comportamiento similar al sistema financiero, resultando como los de mayor peligrosidad los que se ubican con baja frecuencia y alto impacto, por su dificultad para ser detectados y monitoreados. Finalmente, se considera que el MGRO permitirá a los agentes del mercado y sus grupos de interés conocer con efectividad, fiabilidad y eficiencia el status de sus entidades, lo que reducirá la incertidumbre de sus inversiones y les permitirá establecer una nueva cultura de gestión en sus organizaciones. ABSTRACT This research has as main objective the design of a Model for Operational Risk Management (MORM) according to the guidelines of Accords II and III of the Basel Committee on Banking Supervision of the Bank for International Settlements (BCBS- BIS). It is considered important to conduct a study on this issue since operational risks (OpR) are largely responsible for the recent world financial crisis and due to the difficulty in detecting them in organizations. A management model has been designed which is divided into two way of influences. The first supports the holistic paradigm in which it is considered that there are multiple ways of perceiving a cyclical process and contains the tools to observe, know and understand the subject or object perceived. The second way is the totalizing paradigm, in which both qualitative and quantitative data are obtained, which are complementary to each other. Moreover, this paper presents the design of qualitative OpR software which is designed to determine the root of risks in organizations and their Operational Value at Risk (OpVaR) based on the basic indicator approach. Applying the holistic cycle to the case study, the following research design was obtained: non- experimental, univariate, descriptive cross-sectional, contemporary, retrospective, mixed-source, qualitative (phenomenological and ethnographic) and quantitative (descriptive and analytical). Decision making and data collection was conducted in two phases in the study unit. The first took into account the totality of the Corpoelec-EDELCA company, which presented a statistical universe of 4271 individuals, a population of 2390 individuals and a sampling unit of 87 individuals. The process was repeated in a second phase to the Simon Bolivar Hydroelectric Power Plant, and a second statistical universe of 300 workers, a population of 191 people and a sample of 58 professionals was determined. As sources of information gathering primary and secondary sources were used. To obtain the primary information direct observations were conducted and two surveys to identify the areas and processes with higher risks were designed. A questionnaire was combined with an ad hoc survey to establish estimates of frequency and severity of operational losses was also considered. The secondary information was extracted from the databases of Corpoelec-EDELCA, IEA, the World Bank, the BCBS-BIS, UPM and UC at Berkeley, among others. The operational loss frequency distributions and the operational loss severity distributions were established as the independent variables and OpVaR as the dependent variable. No monitoring or control of the variables under analysis was performed, as these were considered for a specific time and are determined only for the purpose of establishing the existence and timely assessment of the OpR in the study unit. Qualitative analysis raised in the MORM made it possible to detect that in the research unit, 67% of detected OpR come from two main sources: external processes (32%) and external events (35%). Additionally, validation of the MORM in Corpoelec-EDELCA, enabled to estimate that 63% of OpR in the organization come from three main categories, with external fraud being present more regularly and greater severity of losses in the organization. Risk exposure is determined basing on adapting the concept of OpVaR generally used for time series and in the case study it presents the advantage of applying it to qualitative data transformed with the Likert scale. The possibility of using typical probability distributions for quantitative data in loss frequency and loss severity distributions with data of qualitative origin were analyzed. For the 64% of OpR studied it was found that the frequency has a similar behavior to that of the Poisson probability distribution and 55% of the cases for loss severity it was found that the log-normal were the most common probability distributions. It was concluded that the approach suggested by the BCBS-BIS for time series can be applied to qualitative data. Once obtained the distributions of loss frequency and severity have been obtained they were subjected to convolution implementing the Monte Carlo method. Thus the loss distribution approaches (LDA) were obtained for each of the OpR. The OpVaR was derived as suggested by the BCBS-BIS 99.9 percentile or 99% of each of the LDA. It was determined that the OpR exhibits a similar behavior to the financial system, being the most dangerous those with low frequency and high impact for their difficulty in being detected and monitored. Finally, it is considered that the MORM will allows market players and their stakeholders to know with effectiveness, efficiency and reliability the status of their entities, which will reduce the uncertainty of their investments and enable them to establish a new management culture in their organizations