Medición efectiva del riesgo operacional

Abstract

En este trabajo se estudian algunos de los problemas planteados hoy a los gestores de riesgo operacional en el diseño e implementación de modelos avanzados. Utilizando datos sintéticos se analizan los impactos del riesgo de modelo, las dificultades en la aplicación de la teoría de valores extremos para el ajuste de la distribución de severidad y, finalmente, la validez de aproximaciones numéricas al uso. Las simulaciones realizadas muestran que, con bases de datos de pérdidas operacionales de tamaño reducido, que es la situación en la que numerosas entidades se encuentran actualmente, es difícil distinguir entre modelos alternativos que proporcionan estimaciones del capital regulatorio muy distintas. Una aplicación directa de la teoría de valores extremos basada en el ajuste de distribuciones de Pareto a sucesos de pérdidas por encima de un umbral elevado tiende a producir estimaciones que son muy inestables y excesivamente elevadas, por lo que existen muchas dudas acerca de su relevancia económica. Finalmente, las aproximaciones numéricas propuestas en la literatura podrían no ser adecuadas en los rangos de valores de las pérdidas operacionales reales. Estas observaciones ponen de manifiesto la necesidad de adoptar una actitud cauta al elegir los modelos para la cuantificación del riesgo operacional y la importancia de contrastar los modelos alternativos con datos empíricos.