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dc.creatorMacías Villalba, Gloria Inés
dc.creatorParra Hormiga, Sergio Andrés
dc.creatorCarvajal Herrera, Luz Helena
dc.date.accessioned2019-07-03T00:54:14Z
dc.date.available2019-07-03T00:54:14Z
dc.date.created2018-04-01
dc.identifierISSN: 2248-6968
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/65769
dc.descriptionEl 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.
dc.descriptionThis 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.
dc.descriptiono 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económicas - Escuela de Administración y Contaduría Pública
dc.relationhttps://revistas.unal.edu.co/index.php/innovar/article/view/70335
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Revista Innovar Journal Revista de Ciencias Administrativas y Sociales
dc.relation.ispartofRevista Innovar Journal Revista de Ciencias Administrativas y Sociales
dc.subjectFrequency distribution
dc.subjectaggregate losses distribution
dc.subjectseverity distribution
dc.subjectexpected and unexpected losses
dc.subjectoperational risk
dc.subjectdistribuição de frequência
dc.subjectdistribuição de perdas agregadas
dc.subjectdistribuição de severidade
dc.subjectperdas esperadas e não esperadas
dc.subjectrisco operacional
dc.subjectdistribución de frecuencia
dc.subjectdistribución de pérdidas agregadas
dc.subjectdistribución de severidad
dc.subjectpérdidas esperadas y no esperadas
dc.subjectriesgo operacional
dc.subject.ddc3 Ciencias sociales / Social sciences
dc.titleModelo LDA para medición avanzada de riesgo operativo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.spaArtículo - Article
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.bibliographicCitationMacías Villalba, Gloria Inés and Parra Hormiga, Sergio Andrés and Carvajal Herrera, Luz Helena (2018) Modelo LDA para medición avanzada de riesgo operativo. Innovar, 28 (68). pp. 9-27. ISSN 2248-6968
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/66792/


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