Resumo

DAVILA-ARAGON, Griselda; RIVAS-ACEVES, Salvador  e  ORTIZ-ARANGO, Francisco. Riesgo operacional medido por Redes Bayesianas con una distribución conjunta Poisson-Gamma en una empresa financiera. Rev. mex. econ. finanz [online]. 2017, vol.12, n.4, pp.351-363. ISSN 2448-6795.  https://doi.org/10.21919/remef.v12i4.233.

El objetivo es cuantificar requerimientos de capital y riesgo operacional mediante inferencia bayesiana, mediante un modelo de distribución conjunta Poisson-Gamma alimentado por información de expertos para una institucion financiera mexicana. Simulaciones Monte Carlo basadas en intervalos del valor esperado del evento de perdida muestran que: 1) El valor del riesgo operacional se puede obtener con informacion insuficiente con 95% de confianza, 2) las póerdidas esperadas tienden a aumentar cuando los sucesos que esperan los expertos tambióen se incrementan, 3) hay una correlacioón positiva entre el riesgo operativo y los eventos esperados por los expertos, 4) la frecuencia y severidad de las perdidas son mas pequeñas al principio y luego crecen conforme el valor en riesgo operacional se acerca al óoptimo, despuóes ambos disminuyen nuevamente. Los resultados descritos dependen de los supuestos del modelo así como de la opinión de los expertos y la información disponible al interior de la firma. La metodología propuesta proporciona una medicion avanzada del riesgo operativo, por lo que se puede formular una estrategia específica para que una empresa financiera evite perdidas y asuma riesgo operacional.

Palavras-chave : Análisis bayesiano; Distribuciones Gamma y Poisson; Riesgo operacional.

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