Maestría en Matemáticas Aplicadas · 2010
Modelos de pérdidas agregadas (LDA) y de la teoría del valor extremo para cuantificar el riesgo operativo: teoría y aplicaciones
El aspecto más relevante desarrollado en el presente trabajo es implementar dos métodos para medir el riesgo operativo: El Valor en Riesgo (VaR) y uno de los modelos Picos sobre un umbral (POT) de la Teoría Básica del Valor Extremo (EVT)1-- Primero se hace una introducción a lo que es el riesgo y riesgo operativo y un poco de contexto histórico de los dos métodos. Segundo se presentan las diferentes distribuciones de probabilidad para los eventos de riesgo (frecuencias y severidad) más usadas, se presenta la forma de estimar los parámetros y como es el generador de procesos para simularlas. Posteriormente se aclaran dos modelos para tratar valores extremos de la Teoría del Valor Extremo el Máximo por bloques y el Picos sobre un umbral (POT) con sus respectivas distribuciones más usadas: la Distribución Generalizada de Pareto y la Distribución de Valor Extremo Generalizada (en el Anexo A, B, y C se presenta también un resumen de las distribuciones: Familia Beta Transformada Familia Gamma Transformada y Distribuciones para grandes pérdidas). Se hace explicita la forma de calcular el VaR y Pérdidas Esperadas y la pérdidas inesperadas que nos permite reservar un capital para proteger una empresa del Riesgo Operativo -- Una vez abordada la teoría se pasa a un tercer capítulo donde se hace el análisis de una línea de negocios la Banca minorista y de un evento de riesgo Fraude Externo de los datos de la frecuencia que se obtuvieron de la superintendencia Financiera y de la Severidad de una institución financiera -- Dentro del análisis de los datos primero se aplican pruebas de bondad de ajuste a los eventos de riesgo (frecuencia y severidad), se estiman los parámetros de los modelos VaR y EVT, se obtiene la distribución de pérdida agregada, se calculan las pérdidas esperadas, las pérdidas inesperadas y el capital regulatorio para el Riesgo Operacional -- Se establece una comparación de la eficiencia de los dos métodos Valor en riesgo y Teoría de Valor Extremo en la medición del Riesgo Operativo
Texto completo 121 páginas con texto de 134
Leer la tesis completa Ficha en el repositorio
Contenido
- 1.2 Valor en Riesgop. 25
- 1.3 Calculo del VaR de forma paramétricap. 26
- 2.1 Teoría Básica de Valor Extremop. 33
- 2.1.1 Introducciónp. 21
- 2.1.3 Formulaciones alternativas de la relación límitep. 37
- 2.1.4 Distribución Generalizada de Valores Extremosp. 46
- 2.1.5 Dominios de Atracción y Convergencia Débilp. 50
- 2.2.1 Introducciónp. 21
- 2.3.1 Introducciónp. 21
- 3.1 Introducciónp. 21
- 3.2 Distribuciones de frecuenciasp. 90
- 3.3 Distrubución de severidadp. 91
- 3.4 Valor en riesgo de mercado y operacionalp. 92
- 4.1 Introducciónp. 21
- 4.2 Análisis exploratorio de los datos de frecuencia y severidadp. 99
- 4.3 Pruebas de bondad de ajuste para los datosp. 102
- 4.3.1 Pruebas de Bondad de ajuste para los datos de frecuenciap. 102
- 4.4 Distribución de pérdida agregadap. 103
- Matriz de pérdidasp. 30
- Medidas de resumen de la Severidad del Fraude Externop. 101
- Prueba de bondad de ajuste para la frecuenciap. 102
- Prueba de bondad de ajuste para la severidadp. 102
- ción de pérdidap. 104
- por el Fraude Externop. 104
- Económicasp. 104
- derechap. 110
- 4.18 Valores muestrales que están por encima del umbralp. 113
- tribución y función de supervivencia teóricap. 115
- 4.20 Pérdidas para varios percentiles y frecuencia de pérdidap. 115
- 4.22 Estimación de las pérdidas esperadas en la colap. 116
- Distribución de pérdidas agregadasp. 89
- Riesgo operativop. 100
- Histograma de la frecuencia del fraude externop. 100
- Histograma de la frecuencia del fraude externop. 101
- Convolución de la distribución de Frecuencia y la Severidadp. 103
- Modelos Agregados de Severidad y de Frecuenciap. 103
- Ajuste de las pérdidas económicas a la distribución Logísticasp. 104
- Número de iteraciones Vs. Promedio de pérdidas agregadasp. 106
- Número de iteraciones Vs. OpVaRp. 107
- 4.10 Pérdidas esperadas, inesperadas y extremasp. 108
- teóricap. 112
- 4.13 Cuantil empírico versus cuantil teóricop. 113
- teóricap. 115
- ternop. 119
- malp. 121