Alternativas fundamentales para cuantificar el riesgo operacional
| Autor | Luis Ceferino Franco Arbeláez/Ermilson Velásquez Ceballos |
| Cargo | Universidad EAFIT/Universidad EAFIT |
| Páginas | 8-43 |
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Luis Ceferino Franco Arbeláez
Ermilson Velásquez Ceballos
Resumen
El presente artículo es uno de los resultados de un proyecto de
investigación financiado por la Universidad EAFIT en el año 2009. En
el contexto del riesgo operacional, se hace un desarrollo formal de los
métodos de Simulación Montecarlo, el algoritmo de recursión de Panjer
y la Aproximación Analítica de Böcker y Klüppelberg, que son tres de las
técnicas más utilizados para cuantificar ese riesgo en entidades financieras
en el ámbito mundial. Luego se desarrolla una aplicación para un caso
práctico, aplicando los tres métodos, y se obtienen conclusiones sobre su
desempeño relativo.
Palabras clave: Riesgo operacional, Basilea, Método de distribución
de Pérdidas, Simulación Montecarlo, Recursión de Panjer, Aproximación
de Böcker y Klüppelberg.
Abstract
This article is one of the outcomes of a research project financed by
Universidad EAFIT in the year 2009. In the operational risk context, a
formal development of Montecarlo simulation methods, Panjer recursion
algorithm, as well as Böcker and Klüppelberg analytical approximation is
done, which are three of the most used techniques in order to quantify
this risk in financial institutions worldwide. Subsequently an application
for a practical case is developed by applying the three methods, and
conclusions about its relative performance are obtained.
Keywords: Operational risk, Basel, Loss Distribution Approach,
Montecarlo Simulation, Panjer’s Recursión, Böcker and Klüppelberg
Approximation.
Clasificación JEL: C10, C15, C63, G39.
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Alternativas fundamentales para
cuantificar el riesgo operacional
Luis Ceferino Franco Arbeláez*
Ermilson Velásquez Ceballos**
Fecha de recepción: febrero 08 de 2010 - Fecha de aceptación: marzo 08 de 2010.
* Luis Ceferino Franco Arbeláez. Universidad E AFIT. lfranco2@eafit.edu.co. Medellín,
Colombia.
** Ermilson Velásquez Ceballos. Universidad EAFIT. evelas@ea fit.edu.co. Medellín, Colombia.
1. Introducción
Aunque ha sido una preocupación histórica, la cuantificación del riesgo
operacional se ha convertido en una actividad obligada en las instituciones
financieras, desde el surgimiento de la Convergencia Internacional de
Medidas y Estándares de Capital, o Nuevo Acuerdo de Basilea, emitido
por el Banco de Pagos Internacionales (Bank for International Settlements-
BIS) en el año 2004, que incorporó ese riesgo en el cálculo de la relación
de solvencia, para estimar los requerimientos de capital. Aunque se debe
cuantificar el riesgo operacional para satisfacer los estándares regulatorios,
el objetivo fundamental debe ser robustecer los procesos de control y la
disminución de pérdidas potenciales, y en general, fortalecer la toma de
decisiones tendientes a la generación de valor. Según ese acuerdo, se
define el riesgo operacional como la pérdida potencial de una entidad
por fallas o deficiencias en los sistemas internos, en los procesos, en las
personas, o algunos factores externos.
El procesamiento sistemático de cualquier tipo de riesgo en finanzas,
cubre tres etapas básicas: Identificación, cuantificación y gestión. Entre
los retos relativos al riesgo operacional se incluyen desde la carencia de
una estandarización conceptual, y la prevalencia de una cultura reactiva,
hasta la falta de una metodología unificada para la cuantificación. En la
etapa central de cuantificación, la modelación matemática y estadística
entran a ser las herramientas inevitables.
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Luis Ceferino Franco Arbeláez
Ermilson Velásquez Ceballos
Alternativas fundamentales para
cuantificar el riesgo operacional
Para el proceso de modelación y cuantificación del riesgo operacional,
en el ámbito mundial, especialmente durante los últimos años, se han
desarrollado múltiples estudios. Entre los autores que han generado
investigaciones relacionadas con riesgo operacional en los últimos años
se tiene: Frachot, P. Georges, T. Roncalli (2001), analizan el modelo LDA
como una adecuación de técnicas actuariales; Marcelo Cruz (2002) aporta
un análisis cuantitativo para el riesgo operacional y propone estrategias
para modelar, gestionar y cubrir ese riesgo. Antoine Frachot, Olivier
Moudoulaud, Thierry Roncalli (2003), plantean la implementación de
métodos de medición avanzada para riesgo operacional, de tal forma que
los estándares cualitativos y cuantitativos establecidos por Basilea puedan
ser reconciliados. Antoine Frachot, Thierry Roncalli, Eric Salomon (2004)
analizan el problema de correlación en riesgo operacional.
La diversidad de métodos refleja diferentes niveles de sofisticación y
sensibilidad al riesgo. Los AMA (Advanced Measurement Approaches),
término que se ha convertido en genérico para representar diversos
modelos de medición avanzada, según lo establecido por Basilea, admiten
flexibilidad en la cuantificación del riesgo operacional, y permiten a las
entidades elaborar su propio sistema de modelación y medición del riesgo
operacional. Análogo a lo que ocurre con riesgo de mercado, Basilea no
establece un tipo particular de modelo, sino que determina un conjunto
de estándares cualitativos y cuantitativos que deben ser satisfechos por
cualquier modelo interno que se decida implementar. Entre los estándares
cuantitativos hay dos fundamentales: la medida del riesgo operacional
es un OpVaR- Operational Value at Risk) a un nivel de confianza del
99.9%, y el método de cuantificación debe capturar eventos potenciales
de pérdidas severas en la cola. El Valor en Riesgo Operacional a un nivel
de confianza , denotado OpVaR ( ), significa el nivel de pérdidas que
sólo es excedido con una probabilidad 1- , en el horizonte de tiempo
considerado.
Entre los métodos de medición avanzada AMA, la técnica más utilizada
es el método de distribución de pérdidas, conocido como el LDA (Loss
Distribution Approach).
En este artículo se desarrollan formalmente tres de las alternativas de
modelación y cuantificación asociadas a los modelos LDA: El método
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