Tesis:
Desarrollo de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales basado en las Directrices del Comité de Basilea.
- Autor: PEÑA TORRES, Dionicio Enrique
- Título: Desarrollo de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales basado en las Directrices del Comité de Basilea.
- Fecha: 2015
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
- Departamentos: INGENIERIA DE ORGANIZACION, ADMINISTRACION DE EMPRESAS Y ESTADISTICA
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/38562/
- Director/a 1º: RODRIGUEZ MONROY, Carlos
- Director/a 2º: SOLANA PEREZ, Pablo
- Resumen: La crisis financiera actual generó dos corrientes críticas, una en la que se responsabiliza a los organismos como el BCBS-BIS de no supervisar adecuadamente esta y otras crisis y la que sugiere que los gobiernos y empresas del mundo no abordan adecuadamente las sugerencias de expertos como el referido Comité, en vista de que no muestran indicios de implementar procesos de mejora continua en los que se indague la raíz de los problemas y se aborden soluciones a largo plazo. En este contexto, los diversos organismos multilaterales como el IMF, ECB, BCBS-BIS, USFR entre otros, han puesto en práctica políticas para disminuir el apetito por el riesgo de los agentes de mercado, como por ejemplo los test de stress de la banca o la implementación de sistemas de gestión de riesgos financieros más eficientes y auto-gestionados pero a su vez que tengan la posibilidad de ser monitoreados y supervisados por el sistema financiero. Diversos investigadores han realizado propuestas para la Gestión del Riesgo Operacional (GRO), pero no un modelo que defina paso a paso cual es el camino a seguir más adecuado, por lo que el investigador principiante e incluso en ocasiones el investigador experto se encuentra inmerso en un mar de información a veces indescifrable. Es por esto que esta investigación resuelve este inconveniente mediante la presentación de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales (MGRO) que fusionó el modelo de control de calidad basado en el Ciclo de Deming o Ciclo PHVA (Planificar - Hacer - Verificar – Acción) con las propuestas del BCBS-BIS. El MGRO pretende abrir un nuevo enfoque en la gestión de riesgos, prestando especial atención a las fuentes operacionales subyacentes. Por otra parte, este trabajo plantea el diseño de un modelo de "software de Riesgo Operacional Cualitativo" o QORS por sus siglas en inglés, que ha sido diseñado para determinar la raíz de los riesgos en las organizaciones y su valor al riesgo operativo (OpVaR) cuando los datos de entrada provienen de la opinión de expertos y sus matrices asociadas. El QORS permite determinar el comportamiento estadístico de los datos cualitativos realizados a partir de encuestas, en la que las opiniones de los entrevistados son transformadas previamente con una escala de Likert a datos cuantitativos. La finalidad del software es ofrecer a los usuarios una herramienta útil para conocer el comportamiento estadístico y el pronóstico de los riesgos operacionales (OpR) de una manera rápida y sencilla. Además, este estudio muestra que es viable interpretar la opinión respecto a OpR de un experto, pero cuando se trata de múltiples expertos, que generan una gran cantidad de encuestas y matrices es más complicado obtener resultados, ya que es necesario analizar el comportamiento de los datos que son comunes. En este caso, el QORS, parametriza y agrupa los datos, para posteriormente extraer el valor estadístico más representativo y así obtener el peso de cada OpR. Definidos el MGRO y el QORS, este trabajo presenta la validación empírica a partir de un caso de estudio que sustenta la viabilidad y aplicabilidad de las directrices del BCBS-BIS en cualquier tipo de organización. Para la selección del caso de estudio, se selecciono un país que haya aumentado considerablemente su riesgo-país, lo cual se realizo basándose en la opinión de las principales agencias de calificación de riesgos. Seguidamente, se selecciona la organización en la que sus OpR representaran en el mayor impacto económico y social en la nación seleccionada. Se obtuvo una serie de OpR en la unidad de investigación aplicando MGRO, por lo que las bases se han establecido para la realización de futuras investigaciones ad-hoc dentro de esta organización o cualquier otra entidad. Por último, el BCBS-BIS en los últimos años, sugiere estudiar los riesgos en el sector financiero basado en datos cualitativos extraídos de encuestas a expertos o la mezcla de los datos cualitativos con datos cuantitativos. Esta investigación muestra un enfoque que permite cuantificar la exposición al riesgo de las organizaciones a partir de datos cualitativos extraídos de encuestas aplicadas a los expertos. La exposición al riesgo se determina fundamentándose en la adaptación del concepto de Valor en Riesgo Operacional (OpVaR) que generalmente se utiliza para series de tiempo y que en el caso de estudio se aplica a datos cualitativos transformados con la escala de Likert. La posibilidad de utilizar distribuciones de probabilidad típicas para datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia y severidad con datos con origen cualitativos fueron analizadas. Para la mayoría de los OpR estudiados se obtuvo que la frecuencia tiene un comportamiento semejante al de la distribución de probabilidad de Poisson y para la severidad de pérdidas se obtuvo a las de Weibull y log-normal como las distribuciones de probabilidad más comunes, con lo que se concluye que los enfoques sugeridos por el BCBS-BIS para series de tiempo son aplicables a los datos cualitativos. Obtenida las distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas, se convolucionan estas implementando el método de Montecarlo, con lo que se obtuvo los enfoques de distribuciones de pérdidas (Loss Distribution Approach - LDA) paraa cada uno de los OpR. El OpVaR se deduce como lo sugiere el BCBS-BIS del percentil 99,9% de cada una de las LDA. Los resultados permiten confirmar que es posible aplicar una metodología originalmente propuesta por el BCBS-BIS para el sistema financiero, en empresas del sector eléctrico y en cualquier otra. Finalmente, el MGRO permite 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. Palabras clave: Riesgos Operacionales, Riesgos Financieros, Comité de Basilea para la Supervisión Bancaria, Banco de Pagos Internacionales, Ciclo Deming, Valor en Riesgo, Empresas Eléctricas, Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales, Software de Análisis de Riesgos Operacionales.