Financial Risk Manager Handbook Traducido

Captulo 24

Riesgo Operacional

Por ahora, el sector financiero ha desarrollado mtodos estndar para medir el riesgo de

mercado y de la edad del hombre y el riesgo de crdito. La industria se est convirtiendo

junto al riesgo operacional, que ha demostrado ser una causa importante de prdidas

financieras. De hecho, la mayora de los financieros DISA-tros pueden atribuirse a una

combinacin de exposicin al riesgo de mercado o riesgo de crdito, junto con algunos

fallos de los controles, que es una forma de riesgo operacional.

Al igual que en el caso de los riesgos de mercado y de crdito, el sector financiero est

siendo empujado en la direccin de un mejor control de riesgo operacional por los

reguladores bancarios. Por primera vez, el Comit de Basilea propone el establecimiento de

requerimientos de capital por riesgo operacional, a cambio de la disminucin de los mismos

en el riesgo de crdito y mercado. El cargo propuesto constituira aproximadamente el 12%

de la exigencia total de capital. Este cargo est centrando la atencin de la industria bancaria

en el riesgo operacional.

El problema es que el riesgo operacional es mucho ms difcil de identificar que el riesgo

de mercado y de crdito. Incluso la propia definicin de riesgo operacional est abierto a

debate. Una visin estrecha es que el riesgo operacional se limita al procesamiento de

transacciones. Otra definicin, mucho ms amplio ve el riesgo operacional como el riesgo

financiero distinto de mercado y riesgo de crdito.

Como veremos ms adelante, es importante para una institucin de adoptar una

definicin de riesgo-opera cional. Tenga en cuenta la secuencia de pasos lgicos en un

proceso de gestin de riesgos: (1) identificacin, (2) la medicin, (3) el seguimiento, y (4) el

control. Sin la identificacin adecuada de los riesgos, es muy difcil de gestionar el riesgo

de manera efectiva. 1

Anteriormente, el riesgo operacional fue gestionado por mecanismos de control interno

dentro de las lneas de negocio, complementados con la funcin de auditora.La industria

est empezando a utilizar estructuras especficas y procesos de control adaptados

especficamente al riesgo operacional.

1 Esta secuencia es apropiada para los riesgos de mercado o de crdito. Como reflejo de la diferente naturaleza del riesgo operacional, el Comit de Basilea define esta secuencia en trminos de:

(1) identificacin, (2) evaluacin, (3) el seguimiento, y (4) el control / mitigacin. Ver Comit de

Supervisin Bancaria de Basilea. (2003). Sanas Prcticas para la Gestin y Supervisin del Riesgo Operacional, BIS.

Para introducir el riesgo operacional, Seccin 24.1 resume las lecciones de los desastres

financieros conocidos. A continuacin, compara la importancia relativa de riesgo

operacional a su riesgo hermanos, de mercado y de crdito, a travs de las lneas de

negocio. Dada esta informacin, la Seccin 24.2 se convierte en definiciones de riesgo

operacional. Diversos enfoques de medicin se discuten en la Seccin 24.3. Finalmente, la

seccin 24.4 se muestra cmo utilizar la distribucin de las prdidas operacionales para

gestionar este riesgo operacional mejor el riesgo y ofrece algunos comentarios-con

INCLUYENDO.

24.1 La importancia de Riesgo Operacional

El Comit de Basilea inform recientemente que

"[A] n encuesta informal ... destaca la creciente toma de conciencia de la importancia de

los riesgos que no sean los riesgos de crdito y de mercado, tales como el riesgo

operacional, que han estado en el corazn de algunos problemas bancarios importantes

de los ltimos aos."

Estos problemas se describen en las historias de caso siguiente.

24.1.1 Case Histories

En febrero de 2002 y Allied Irish Bank (prdida de $ 691 millones): Un pcaro comerciante,

John Rus-toc, esconde los 3 aos de prdida de los oficios en el tipo de cambio yen /

dlar a la filial estadounidense. La reputacin del banco est daado.

03 1997-NatWest (prdida de $ 127.000.000): Un comerciante swaption, Kyriacos

Papouis, cubre deliberadamente prdidas por sobre-valoracin de los contratos de

opciones valoracin incorrecta y. La reputacin del banco est daado: NatWest es

finalmente asumida por el Royal Bank of Scotland.

09 1996-Morgan Grenfell Asset Management (prdida de $ 720 millones): Un gestor de

fondos, Peter Young, supera sus directrices, lo que lleva a una prdida grande.Deutsche

Bank, el dueo alemn de MGAM, se compromete a indemnizar a los inversores en el

fondo de junio de 1996 a Sumitomo ($ 2.6 mil millones de prdida.): Un comerciante de

cobre acumula prdidas no declarada durante 3 aos. Yasuo Hamanaka, conocido como

"Mr. Cinco por ciento, "despus de la proporcin del mercado del cobre controlaba, es

condenado a prisin por falsificacin y fraude. La reputacin de los bancos est muy

daado.

CAPTULO 24. RIESGO OPERACIONAL 535

09 1995-Daiwa (1,1 millones de prdidas): Un operador de bonos, Toshihide Igushi,

acumula prdidas no declaradas ms de 11 aos en la filial estadounidense. El banco se

declara insolvente.

02 1995-Barings (1,3 millones de prdidas): Nick Leeson, un operador de derivados

acumula prdidas no declarada ms de 2 aos. Barings va a la quiebra.

Octubre de 1994-Bankers Trust (prdida de $ 150 millones): El banco se ve envuelto en

un juicio de alto perfil con un cliente que acusa de impropios de venta PRAC-ticas. Los

banqueros se instala pero su reputacin est muy daados. Ms tarde se compr por el

Deutsche Bank.

El mayor de estos fracasos espectaculares se puede remontar a un profesional

deshonesto, o un caso de fraude interno. Implican una mezcla de riesgo de mercado y riesgo

operacional (falta de supervisin). Cabe sealar que el costo de estos eventos ha sido

bastante alta. Ellos llevaron a grandes prdidas monetarias directas, a menudo a los daos

indirectos por daos a la reputacin, ya veces incluso a la quiebra.

24.1.2 Lneas de Negocio

Estos fallos se han producido a travs de una variedad de lneas de negocio. Algunos estn

ms expuestos que otros a riesgo de mercado o riesgo de crdito. Todos tienen algo de

exposicin al riesgo operacional. Figura 24-1 proporciona una atribucin tpica de riesgo

por lneas de negocio. Esta atribucin puede

FIGURA 24-1 Distribucin de Riesgos Financieros

interpretarse en trminos de la cantidad de capital econmico necesario para respaldar cada

tipo de riesgo.

La banca comercial est expuesto principalmente al riesgo de crdito, a continuacin,

con el riesgo operacional, a continuacin, a riesgo de mercado. La banca de inversin, el

comercio, y la gestin de la tesorera tienen una mayor exposicin al riesgo de mercado. En

el otro extremo, las lneas de negocio, tales como corretaje y administracin de activos estn

expuestos principalmente al riesgo operacional. Los administradores de activos, por

ejemplo, no tienen en riesgo de mercado ya que actan como agentes para los inversores. Si

actan en violacin de las directrices, sin embargo, pueden ser objeto de reembolso de los

clientes por sus prdidas, lo que representa el riesgo operacional. Sin una medida adecuada

del riesgo-opera cional, las instituciones pueden decidir ampliar en el negocio de gestin de

activos si los ingresos no estn ajustadas correctamente por el riesgo.

Del mismo modo, la tabla 24-1 presenta una lista parcial de los riesgos para los bancos

de mercado que son pri-marily involucrados en el comercio, y los bancos de crdito que se

especializan en actividades de prstamo. La tabla muestra que las diferentes lneas de

negocio se caracterizan por muy diferentes ex posures a los riesgos mencionados. Bancos

de crdito tratan de productos relativamente estndar, tales como hipotecas, con poco

comercio. De ah que tienen riesgo las operaciones de mediano y bajo riesgo de liquidacin

operacional. Esto est en contraste con los bancos comerciales, con constantes cambios de

productos y el volumen de operaciones grandes, para que tanto los riesgos son altos. Bancos

comerciales tambin tienen un alto riesgo de modelo, debido a la complejidad de los

productos y de alto

TABLA 24-1 Ejemplos de Riesgos Operacionales

Tipo de Definicin de Riesgo Banco Mercado

Banco de Crdito

Operaciones de riesgo las prdidas debido a lo complejo

sistemas y procesos

Alto riesgo Riesgo medio

Ops. el riesgo de liquidacin perdi inters / multas por

a la no liquidacin,

Alto riesgo Bajo riesgo

Las prdidas por riesgo debido a

la modeloimperfecto

modelo o datos


Riesgo reputacional Fraude / financiera

daos debido al fraude


Las prdidas por riesgo misselling debido a

ventas inadecuadas

Riesgo medio Riesgo medio

Legal reputacional riesgo / financiera

daos debido al fraude

Alto riesgo Riesgo medio

Fuente: Autoridad de Servicios Financieros. (1999). "La asignacin de capital regulatorio por riesgo operacional," FSA: Londres.

riesgo de fraude, debido a la autonoma que se otorga a los comerciantes. Por el contrario,

estos dos riesgos son bajos para los bancos de crdito.

Para los bancos comerciales que tienen que ver con los llamados inversores sofisticados,

riesgos misselling tiene baja probabilidad pero de alto valor; por lo tanto es un riesgo

medio. (Un buen ejemplo es el de Merrill Lynch resolver con el Condado de Orange por 400

millones de dlares siguientes alegaciones de que el corredor haba vendido los condados

inversiones inadecuadas.) Para los bancos de crdito que tienen que ver con los inversores

minoristas, este riesgo tiene mayor probabilidad pero de menor valor, por lo que es un

riesgo medio. Los riesgos legales son altos para los bancos del mercado y medio para los

bancos de crdito debido al ambiente ms litigiosa de las empresas en relacin con los

inversores minoristas.

24.2 Identificacin de Riesgo Operacional

El riesgo operacional no tiene una definicin clara, a diferencia de riesgo de mercado y

riesgo de crdito. Podemos distinguir tres enfoques, que van desde una amplia a una

definicin estrecha.

La primera definicin es la ms amplia. Se define el riesgo operacional como el riesgo

financiero distinto de los riesgos de mercado y de crdito. Esta definicin es tal vez

demasiado amplia, ya que tambin incluye el riesgo empresarial, que la empresa debe

asumir para crear valor para los accionistas. Esto incluye mala toma de decisiones

estratgicas, tales como entrar en una lnea de negocio donde los mrgenes son demasiado

delgadas. Estos riesgos no son directamente controlables por los gestores de

riesgos. Adems, una definicin en sentido negativo hace que sea difcil de identificar y

medir todos los riesgos. Esto abre la posibilidad de duplicidades o lagunas en la

cobertura. Como resultado, esta definicin suele considerarse como demasiado amplia.

En el otro extremo es la segunda definicin, que es el ms estrecho. Se define el riesgo

operacional como el riesgo derivado de operaciones. Esto incluye los problemas de espalda

de la oficina, los fallos en el procesamiento de transacciones y de los sistemas, y los fallos

tecnolgicos en el procesamiento-cin Transac y en sistemas y averas tecnolgicas. Esta

definicin, sin embargo, slo se centra en las operaciones, que es un subconjunto del riesgo

operacional, y no incluye otros riesgos significativos, como el fraude interno, las prcticas

comerciales indebidas o riesgo del modelo. Como resultado, esta definicin suele

considerarse como demasiado estrecho.

La tercera definicin es intermedio y parece estar ganando aceptacin de la industria. Se

define el riesgo operacional como

el riesgo de prdida resultante de procesos internos inadecuados o fallidos, personas y

sistemas, o bien por acontecimientos externos

Esto excluye el riesgo de negocio, sino que incluye eventos externos tales como el fraude

externo, las brechas de seguridad, efectos reguladores, o los desastres naturales. De hecho,

ahora es la definicin oficial del Comit de Basilea. Se incluye el riesgo legal, que surge

cuando una transaccin resulta inaplicable la ley, pero excluye el riesgo estratgico y

reputacional.

La Asociacin de Banqueros Britnicos proporciona ms detalles de esta

definicin. Tabla 24-2 rompe el riesgo operacional en las categoras de personas de riesgo,

el riesgo de procesos, riesgos sys-tem, y el riesgo externo. Entre estos riesgos, un riesgo

notable para productos complejos es el riesgo del modelo, que se debe a la utilizacin de

modelos equivocados para la valoracin de los activos y de cobertura. Este es un riesgo

interno que combina la falta de conocimiento (personas) con errores producto com-plejidad

/ valoracin (proceso) y los errores de programacin tal vez (tecnologa).

Estas clasificaciones no son todava totalmente rigurosa, ya que confunden el origen de

los riesgos con las exposiciones. Riesgos fundamentales se deben a las personas, la

tecnologa, y

TABLA 24-2 Clasificacin de Riesgo Operacional

Riesgos Internos

Gente Procesos Sistemas

Colusin EMPLEADO / fraude

Error de Contabilidad Calidad de los datos

Error EMPLEADO Riesgo Capacidad Los errores de programacin

Fechora Empleado Riesgo Contrato Violacin de la seguridad

Responsabilidad Empleadores

Misselling / idoneidad Los riesgos estratgicos

La ley del EMPLEO La complejidad del producto

(Plataforma / proveedores)

Salud y seguridad El riesgo del proyecto La capacidad del sistema

Accin industrial Informe de errores Compatibilidad del sistema

La falta de conocimiento / habilidades

Solucin de error / pago Sistema de entrega

La prdida de personal clave

Error de transaccin Fallo del sistema

Error de valoracin Aptitud del sistema

Los riesgos externos

Externo Fsico

https://translate.googleusercontent.com/translate_fhttps://translate.googleusercontent.com/translate_fhttps://translate.googleusercontent.com/translate_fhttps://translate.googleusercontent.com/translate_fhttps://translate.googleusercontent.com/translate_fhttps://translate.googleusercontent.com/translate_f

Legal

El lavado de

dinero

subcontratacin

Reguladora

Poltica Fiscal

riesgo Proveedor

Fuego

Desastre natural

Terrorista

Seguridad fsica

Robo

Fuente: encuesta de la Asociacin de Banqueros Britnicos.

factores externos. Las exposiciones, por ejemplo, los sistemas y controles, no representan

riesgos sino ms bien medios de mitigar el riesgo. Los controles pueden ser de dos

tipos, preventivas con-troles y controles de limitacin de daos. El anterior intento de

disminuir la probabilidad de una prdida sucediendo; estos ltimos tratan de limitar el

tamao de las prdidas cuando se producen.

La eleccin de la definicin adecuada es importante ya que la industria comienza a

abordar el riesgo operacional. Es imposible medir el riesgo operacional sin una defini cin,

o identificacin. Medicin, como en el caso de los riesgos de mercado y de crdito, es nec-

nece- para una mejor gestin del riesgo operacional. Adems, la funcin de gestor del riesgo

operacional no se puede definir correctamente sin una definicin de los riesgos a los que

se supone que el administrador para supervisar. La falta de una definicin precisa lo ms

probable es crear conflictos entre las diferentes categoras de los gestores de riesgos, que

se veran tentados a atribuir las prdidas de rea de otra persona de la responsabilidad.

Ejemplo 24-1: Examen FRM 2001 --question 48

24-1. Cul de los siguientes ms reflejan un riesgo operacional que enfrenta un banco?

a. La entidad que invoca fuerza mayor sobre un contrato de swap.

b. La Reserva Federal reduce inesperadamente las tasas de inters en 100 puntos bsicos.

c. Un corte de energa se apaga el piso de remates de forma indefinida

sin establecimiento de reserva.

d. Las agencias de calificacin degradan la deuda soberana de

contraparte soberana del banco s.

Ejemplo 24-2: Examen FRM 1998 - Pregunta 3 / Oper y Integr.Risk 24-

2.. Cul de los siguientes riesgos que no estn relacionados con el riesgo

operacional?

a. Los errores en el comercio entrada

b. La fluctuacin en el mercado precios

c. Los errores en la preparacin de Contrato Marco

d. Confirmacin tarda

Ejemplo 24-3: Examen FRM 1999 - Cuestin 173 / Oper y

Integr.Risk 24-3.. Una definicin de riesgo operacional es

I.Todos los riesgos que no son capturados actualmente en riesgo de mercado y crdito

II.El potencial de las prdidas debido a un fallo en los procesos operativos

o en los sistemas que los apoyan

III.El riesgo de prdidas debido a una falla en las personas, procesos, tecnologa

o debido a eventos externos

a. Yo slo

b. Slo II

c. II y III

d. I, II, y III

Ejemplo 24-4: Examen FRM 1997 - Pregunta 32 / Regulatorio

24-4. Cul de los siguientes no es un ejemplo de modelo de riesgo en el

contexto de valor en los modelos de medicin de riesgos?

a. Supuestos del modelo se ajustan una vez al ao, independientemente de

iones de mercado y Condit poltica.

b. El modelo ha sido desarrollado por un pequeo grupo de

profesionales cuantitativos que son el nico personal que entienden sus

fortalezas y limitaciones.

c. Los modelos son validados por un riesgo profesional independiente

contratado por la institucin, pero que trabaja en anot su divisin.

d. Los gestores de riesgos que utilizan los modelos no estn

familiarizados con los supuestos del modelo subyacentes.

Ejemplo 24-5: Examen FRM 1998 - Pregunta 5 / Oper y

Integr.Risk 24-5.. Cul de los siguientes puede resultar en un riesgo

operativo?

a. Cambiar el modo de clculo de una hoja de clculo 's de manual a

automtico (Autocalc)

b. Filtrado automtico de valores atpicos en los datos histricos

c. Creciente la memoria de los ordenadores

d. El aumento de la velocidad de la CPU de las computadoras

Ejemplo 24-6: Examen FRM 1998 - Pregunta 6 / Oper y Integr.Risk.

24-6. Cul de los siguientes pasos se debe hacer en primer lugar durante los procesos

de gestin de riesgos?

a. Riesgo medicin

b. El control del riesgo

c. Riesgo identificacin

d. Lmite ajuste

24.3 Evaluacin de Riesgo Operacional

Una vez identificado, el riesgo operacional se debe medir, o evaluarse si es menos

susceptible de cuantificacin precisa de los riesgos de mercado o de crdito. Diversos

enfoques se pueden clasificar en los modelos de arriba hacia abajo y modelos de abajo hacia

arriba.

24.3.1 Comparacin de los enfoques

Modelos descendentes tratan de medir el riesgo operacional a nivel ms amplio, es decir,

los datos de toda la industria firme en todo o. Los resultados se utilizan para determinar la

cantidad de capital que necesita ser apartado como un amortiguador frente a este

riesgo. Este capital se asigna a las unidades de negocio.


Modelos ascendentes comienzan a nivel de unidad de negocio o proceso individual. Los

resultados se agregan para determinar el perfil de riesgo de la institucin. La principal

ventaja de estos enfoques es que conducen a una mejor comprensin de las causas de las

prdidas operacionales.

Las herramientas utilizadas para la gestin del riesgo operacional se pueden clasificar en seis categoras:

Supervisin de auditora, que consisten en una revisin de los procesos de negocio por

un departamento de auditora externa.

Autoevaluacin crtica, en la que cada unidad de negocio identifica la naturaleza y el

tamao del riesgo operacional. Estas evaluaciones subjetivas incluyen su frecuencia

esperada y la gravedad de las prdidas, as como una descripcin de cmo se controla

el riesgo. Las herramientas que se utilizan para este tipo de proceso incluyen listas de

verificacin, cuestionarios y talleres facilitados.

Indicadores de riesgo clave, que consisten en medidas simples que proporcionan una

indicacin de si los riesgos estn cambiando con el tiempo. Estas seales de alerta

temprana pueden incluir evaluacin de la auditora, la rotacin de personal, los

volmenes de comercio, y as sucesivamente. El supuesto es que los eventos de riesgo

operacional es ms probable que ocurra cuando estos indicadores aumentan. Estas

medidas objetivas permiten al gestor de riesgos para predecir prdidas a travs de la

aplicacin de tcnicas de regresin, por ejemplo.

Volatilidad de las ganancias puede ser utilizado, despus de quitar el efecto del riesgo

de mercado y crdito, para evaluar el riesgo operacional. El enfoque consiste en tomar

una serie de tiempo de las ganancias ajustadas por tendencias, y calculando su

volatilidad. Esta medida es simple de usar. Cuenta con numerosos problemas, por

desgracia. Esta medida de riesgo tambin incluye fluctuaciones debido a los riesgos de

negocio y macroeconmicas, que quedan fuera de riesgo-op erational.Adems, dicha

medida est retrgrado y no tiene en cuenta la mejora o degradacin en la calidad de

los controles.

Redes causales describen cmo se pueden producir prdidas de una cascada de

diferentes causas. Causas y efectos estn vinculados a travs de probabilidades

condicionadas. Este pro-ceso se explica en el apndice. Las simulaciones se ejecutan a

continuacin, en la red, gener-Ating una distribucin de las prdidas. Tales modelos

ascendentes mejorar la comprensin de las prdidas, ya que se centran en los

conductores de riesgo.

Modelos actuariales, que combinan la distribucin de frecuencia de las prdidas con su

distribucin de la gravedad para producir una distribucin objetiva de prdidas por

riesgo-opera cional. Estos pueden ser los modelos descendentes de abajo hacia arriba o.

24.3.2 Modelos Actuariales

Modelos actuariales estiman la distribucin objetiva de las prdidas de datos histricos y

son ampliamente utilizados en la industria de seguros. Estos modelos combinan dos

distribuciones, frecuencias de prdidas y la severidad de la prdida. La distribucin de

frecuencias prdida describe el nmero de eventos de prdida durante un intervalo de

tiempo fijo. La distribucin severidad de la prdida describe el tamao de la prdida una

vez que se produce.

Gravedad de la prdida pueden ser tabulados a partir de datos histricos, por ejemplo,

las medidas de la severidad de prdida y, en el instante k. Estas medidas pueden ser

ajustados por inflacin y algunos k

medida de la actividad empresarial actual. Definir P como el ndice de precios al consumidor en el momento k

k

y V k como medida de la actividad empresarial, tales como el nmero de operaciones. Podramos asumir

que la gravedad es proporcional al volumen de negocio V y para el nivel de precios. La

prdida se mide como escala de tiempo t como

A continuacin, definir la distribucin de frecuencias prdida por la variable n, que

representa el nmero de ocurrencias de las prdidas durante el perodo. La funcin de

densidad es

Si x (o X) es la severidad de la prdida cuando se produce una prdida, su densidad es

Finalmente, la prdida total durante el perodo est dada por la suma de las prdidas

individuales sobre un nmero aleatorio de apariciones:

Tabla 24-3 proporciona un ejemplo sencillo de dos de tales distribuciones. Nuestra tarea

ahora es combinar estas dos distribuciones en uno solo, el de las prdidas totales durante

el perodo.

Suponiendo que la frecuencia y gravedad de las prdidas son independientes, los dos

dis-contribuciones se pueden combinar en una distribucin de la prdida agregada a travs

de un proceso conocido como la convolucin. Convolucin se puede implementar, por

ejemplo, a travs de tabulacin


TABLA 24-3 Muestra Prdida frecuencia y severidad Distribuciones

Distribucin de frecuencias Distribucin Gravedad

Probabilidad Frecuencia Probabilidad Severidad

0.6 0 0.5 $ 1.000

0.3 1 0.3 $ 10.000

0.1 2 0.2 $ 100.000

Expectativa 0.5 Expectativa $ 23,500

mento. Tabulacin consiste en registrar sistemticamente todas las combinaciones posibles

con su probabilidad y se ilustra en la Tabla 24-4.

Comenzamos con el caso obvio, sin prdida, que tiene una probabilidad 0,6. A

continuacin, pasamos a travs de todas las posibles realizaciones de una prdida

solamente. De la Tabla 24-3, vemos que una prdida de $ 1.000 puede ocurrir con

probabilidad total de P (n = 1) x P (x = $ 1, 000) = 0. 3 x 0. 5 = 0. 15. Del mismo modo para

la probabilidad de una sola vez, la prdida de $ 10.000 y $ 100.000, la probabilidad es de

0,09 y 0,06, respectivamente. Vamos entonces a travs de todas las apariciones de dos

derrotas, lo que puede resultar de muchas combinaciones diferentes. Por ejemplo, una

prdida de $ 1000 se puede producir dos veces, para un total de $ 2.000, con una

probabilidad de 0. 1 x 0. 5 x 0. 5 = 0. 025. Podemos tener una prdida de $ 1.000 y $ 10.000,

para un total de $ 11.000, con una probabilidad de 0. 1 x0. 5 x 0. 3 = 0. 015. Y as

sucesivamente hasta que agotamos todas las combinaciones.

TABLA 24-4 Tabulacin de Distribucin de Prdidas

Nb de

las

prdidas

Primero

Prdida

Segunda

derrota

Total

Prdida

Probabilidad

0 0 0 0 0.6

1 1000 0 1000 0.15

1 10000 0 10000 0.09

1 100000 0 100000 0.06

2 1000 1000 2000 0,025

2 1000 10000 11000 0,015

2 1000 100000 101000 0,010

2 10000 1000 11000 0,015

2 10000 10000 20000 0,009

2 10000 100000 110000 0,006

2 100000 1000 101000 0,010

2 100000 10000 110000 0,006

2 100000 100000 200000 0,004

Expectativa 11750

FIGURA 24-2 Construccin de la distribucin de prdidas

La distribucin resultante se muestra en la Figura 24-2. Es interesante notar que las

distribuciones muy simples en la Tabla 24-3, con slo tres realizaciones, crear una

distribucin de com-plex. Podemos calcular la prdida esperada, que es simplemente el

producto de los valores esperados para las dos distribuciones,

o E [S] = E [N] x E[X] = 0. 5 x $ 23, 500 = $ 11, 750. El gestor de riesgos tambin puede

informar el nmero ms bajo de modo que el probabil-dad es mayor que el 95 por ciento

de cuantiles. Esto es de $ 100.000 con una probabilidad del 96,4%. De ah la prdida

inesperada, o VAR operativa, es de $ 100, 000 - $ 11, 750 = $ 88, 250.

Ms en general, la convolucin debe ser implementado por mtodos numricos, ya que

hay demasiadas combinaciones de variables para una tabulacin sistemtica.

Ejemplo 24-7: FRM Examen 2000 - Cuestin 64 / Mgt Riesgo

Operacional 24-7.. Qu afirmacin sobre el riesgo operacional es cierto?

a. La medicin del riesgo operacional requiere tanto la estimacin de

la probabilidad de un evento de prdida operacional y el tamao potencial

de la prdida.

b. La medicin del riesgo operacional est bien desarrollada, dado

el acuerdo general entre las instituciones acerca de la definicin de este

riesgo.

c. El gerente del riesgo operacional es el principal responsable de la

gestin del riesgo operacional.

d. Los riesgos operacionales son clara mente separados de otros

riesgos, tales como el crdito y mercado.


Ejemplo 24-8: Examen FRM 1999 - Cuestin 166 / Oper y Integr.Risk.

24-8. Al medir el riesgo operacional, se forma la distribucin completa de las

prdidas potenciales para cada tipo de riesgo utilizando

a. Una basados en seguros volatilidad distribucin

b. Distribuciones de back office de tamao de la transaccin y el nmero

de transacciones por da

c. Una operacin de Al y catastrfico distribucin

d. Una frecuencia y gravedad distribucin


24-9. Un evento de riesgo operacional concreto se estima que ocurre una vez en 200

aos para una institucin. Se espera que la prdida de este tipo de evento para estar

entre HKD 25 millones y 100 millones de HKD con igual probabilidad de prdida en

ese rango (y probabilidad cero fuera de ese rango). Con base en esta informacin,

determinar el precio justo de un seguro para proteger la institucin contra una

prdida de ms de 80 millones de HKD para este riesgo operativo en particular.

a. HKD 133 333

b. HKD 90000

c. HKD 120 000

d. HKD 106 667


24-10. La medida de la exposicin al riesgo operacional debe basarse en la evaluacin

de

I.La probabilidad de un fallo operativo

II.La medida del seguro cobertura

III.La distribucin de probabilidad de las prdidas en caso de fallo

a. Yo slo

b. Slo II

c. I y III

d. I, II, y III

24.4 Gestin de Riesgo

Operacional 24.4.1 Asignacin de

Capital y Seguros

Como VAR mercado, la distribucin de las prdidas operacionales se puede utilizar para

estimar las prdidas ex esperadas, as como la cantidad de capital necesario para respaldar

el riesgo financiero. Figura 24-3 resalta los atributos importantes de una distribucin de

prdidas, se toma como valores posi tivo, debido al riesgo operacional.

FIGURA 24-3 Distribucin de las prdidas

operacionales de frecuencia de

prdida

Prdida operativa

La prdida esperada representa el tamao de las prdidas operacionales que deben ser

ex-pera que ocurrir. Tpicamente, esto representa de alta frecuencia, eventos de baja

severidad. Este tipo de prdida es generalmente absorbido como un costo permanente y

gestiona a travs de los controles internos. Tales prdidas rara vez se dan a

conocer. sistemas.

La prdida inesperada representa la desviacin entre la prdida cuantil en algn nivel

de confianza y la prdida esperada. Tpicamente, esto representa la frecuencia inferior,

eventos de gravedad ms altas. Este tipo de prdida es generalmente compensado con cargo

a reservas de capital o transferido a una compaa de seguros fuera, cuando est

disponible. Estas prdidas son algunas veces revelados pblicamente, pero a menudo con

poco detalle.

La prdida de estrs representa una prdida de ms de la prdida inesperada. Por

definicin, estas prdidas son muy poco frecuentes pero extremadamente perjudicial para

la institucin. La quiebra de Barings se puede atribuir, por ejemplo, en gran parte, al riesgo

operacional. Este tipo de prdida no se puede compensar fcilmente a travs de la

asignacin de capital, ya que esto requerira demasiado capital. Idealmente, debera ser

transferido a una compaa de seguros. Debido a su gravedad, esas prdidas se dan a

conocer pblicamente.

Aun as, la compra de un seguro no es la panacea. El pago del seguro tendra que ser

muy rpido y por completo. El banco podra fallar mientras se espera para el pago, o discutir

sobre el tamao de la indemnizacin. porque, una vez que se adquiere el seguro, el

comprador tiene menos incentivos para controlar las prdidas. Este problema se

llama riesgo moral. La aseguradora


ser consciente de ello y aumentar la prima correspondiente. La prima tambin puede ser

alto debido al problema de seleccin adversa. Esto describe una situacin donde los bancos

varan en la calidad de sus controles. Los bancos con controles pobres tienen ms

probabilidades de adquirir un seguro que los bancos con buenos controles. Debido a que la

compaa de seguros no sabe qu tipo de banco que se enfrenta, adems de aumentar la

prima media.

Ejemplo 24-11: Examen FRM 2001 - Pregunta 49

24-11. Cul de los plazo de abajo se utiliza dentro de la industria de seguros para

referirse al efecto de una reduccin en el control de las prdidas por un individuo

asegurado asegurado debido a la proteccin que ofrece el seguro?

a. Trampa de control

b. El riesgo moral

c. La seleccin adversa

d. Peligro de Control


24-12. Cul de los trminos a continuacin se refiere a la situacin en la que los

diversos compradores de seguros tienen diferentes prdidas esperadas, pero el

asegurador (o el mercado de capitales, como vendedor de seguros) no es capaz de

distinguir entre los diferentes tipos de comprador de cobertura y por lo tanto no

puede a cobrar primas diferenciadas?

a. El riesgo moral

b. Promedio seguro

c. La seleccin adversa

d. Peligro de Control

24.4.2 Mitigacin de Riesgo Operacional

El enfoque hasta ahora ha consistido en tomar el riesgo operacional como dado. Tales MEA-

Sures son muy tiles porque ponen de relieve la magnitud de las prdidas por riesgo

operacional. Armado con esta informacin, la institucin puede entonces decidir si vale la

pena gastar recursos en la disminucin del riesgo operacional.

Digamos que un banco se pregunta si desea instalar un sistema de procesamiento

directo, que captura automticamente las operaciones en la oficina principal y las transmite

a la oficina. Este sistema elimina la intervencin manual y la posibilidad de errores

humanos, lo que disminuye las prdidas por riesgo operacional. El banco debe adquirir el

sistema si su coste es menor que su beneficio del riesgo operacional.

Ms en general, la reduccin del riesgo operacional puede ocurrir en la frecuencia de las

prdidas y / o en el tamao de las prdidas cuando se producen. El riesgo operativo tambin

est contenida por un

marco de gestin de riesgos de gran empresa. En un captulo posterior,

discutiremos mejores PRAC-cas en la gestin del riesgo, que estn diseados para

proporcionar cierta proteccin contra el riesgo operacional.

Considere, por ejemplo, una transaccin en un llano-vainilla, de 5 aos, swap de tasas

de inters. Este sencillo instrumento genera un gran nmero de flujos de efectivo, cada uno

de los cuales tienen el potencial de errores. En la iniciacin, el comercio tiene que ser

reservado y confirmado con la contraparte. Tiene que ser valorada de manera que un P & L

se puede atribuir a la unidad de comercio. Con los pagos semestrales, el canje generar diez

flujos de efectivo, junto con diez revisiones de tipos y clculos de pagos netos. Estos pagos

deben ser calculados con precisin absoluta, es decir, hasta el ltimo centavo. Los errores

pueden ir desde problemas menores, tales como el pago de un da de retraso, a los

principales problemas, como la falta de proteccin y valoracin fraudulenta por parte del

comerciante.

El canje tambin crear un cierto riesgo de mercado, lo que puede que tenga que

cubrir. La posicin debe ser transmitida al sistema de gestin de riesgo de mercado, que

har un seguimiento de la posicin total y el riesgo del comerciante y de la institucin en

su conjunto. Adems, la exposicin crediticia actual y potencial necesita ser medida

regularmente y sumado a todos los otros oficios con la misma contraparte. Los errores en

este proceso mea-al de riesgo pueden conducir a una excesiva exposicin al mercado y / o

de riesgo de crdito. El riesgo operacional se puede minimizar en un nmero de maneras. Mtodos de control interno

2

consistir de

Separacin de funciones: Los individuos responsables por la comisin de transacciones,

no deben realizar funciones de liquidacin y contabilidad.

Entradas duales: Entradas (inputs) deben coincidir de dos fuentes diferentes, es decir, el

billete del comercio y la confirmacin por parte de la oficina.

Conciliaciones: Resultados (outputs) deben coincidir de diferentes fuentes, por ejemplo

estimacin de beneficios del comerciante y el clculo por la oficina centralsistemas

Tickler:. Fechas importantes para una transaccin (por ejemplo, los asentamientos, las

fechas de ejercicio) se consignarn en un sistema de calendario que genera

automticamente un mensaje antes de la fecha de vencimiento.

Los controles sobre las enmiendas: Cualquier modificacin de los billetes originales

acuerdo debe ser sub-proyecto a los mismos controles estrictos que los boletos

comerciales originales.

2 Vase tambin Brewer. (1997). La minimizacin del riesgo de operaciones. En Schwartz, R. & C.

Smith (Eds.). Los derivados Manual. Nueva York: Wiley.


Mtodos de control externos consisten en

Confirmaciones: boletos de Comercio deben ser confirmados con la contraparte, que

proporciona una verificacin independiente de la transaccin.

Verificacin de precios: Para posiciones de valor, los precios se debe obtener de fuentes

externas. Esto tambin implica que una institucin debe tener la capacidad de valorar

una transaccin en la casa antes de entrar en ella.

Autorizacin: La contraparte debe contar con una lista del personal au-cin de piezas

para el comercio, as como una lista de transacciones permitidas.

Solucin: El proceso de pago en s mismo puede indicar si algunas de las condiciones de

la operacin se han registrado incorrectamente, por ejemplo, ya que los primeros pagos

en efectivo de una permuta financiera no se corresponden entre contrapartes.

Las auditoras internas / externas: Estos exmenes proporcionan informacin til sobre

las posibles reas de debilidad en la estructura o procesos de negocio de la organizacin.

24.5 Aspectos Conceptuales

La gestin del riesgo operativo, sin embargo, todava se ve acosada por problemas

conceptuales. En primer lugar, a diferencia de los riesgos de mercado y de crdito, riesgo

operacional es en gran parte interna financiera en las instituciones. Esto hace que sea difcil

la recoleccin de datos de prdidas operacionales que idealmente deberan cubrir un gran

nmero de fallos operativos, porque las instituciones estn bajo standably reacios a

anunciar sus errores. Otro problema es que las prdidas pueden no ser directamente

aplicable a otra institucin, ya que se ha incurrido en virtud posiblemente diferentes perfiles

de negocios y controles internos.

En segundo lugar, el mercado y el riesgo de crdito se pueden separar conceptualmente

en las exposiciones y los factores de riesgo. Las exposiciones pueden ser medidos y

controlados fcilmente. Por el contrario, la relacin entre los factores de riesgo y la

probabilidad y magnitud de las prdidas operacionales no es tan fcil de establecer. En este

caso, la lnea de la causalidad corre a travs de los controles internos.

, Muy grandes prdidas operacionales terceros, que pueden poner en peligro la

estabilidad de una institucin-cin, son relativamente raros (afortunadamente as). Esto

conduce a un nmero muy pequeo o vaciones-ciones en las colas. Tal "colas delgadas"

problema hace que sea muy difcil para llegar a un "valor para el riesgo operativo" robusta

(VOR) en un nivel de confianza alto. Como resultado de ello, todava hay cierto escepticismo

en cuanto a si el riesgo operacional puede ser objeto de la misma cuantificacin como los

riesgos de mercado y de crdito.

Ejemplo 24-13: Examen FRM 1999 - Cuestin 170 / Oper y

Integr.Risk. 24-13. Operativo de capital riesgo (ORC) debera proporcionar

una proteccin contra

I.Esperado prdidas

II.Inesperado prdidas

III.Catastrfico prdidas

a. Yo slo

b. Slo II

c. Slo I y II

d. I, II, y III

Ejemplo 24-14:. FRM Examen 1998 - Pregunta 4 / Oper y Integr.Risk

24-14. Qu se puede decir sobre el impacto del riesgo operacional en tanto el

riesgo de mercado y riesgo de crdito?

a. El riesgo operacional no tiene impacto en el riesgo de mercado y riesgo de crdito.

b. El riesgo operacional no tiene ningn impacto sobre el riesgo rket ma pero tiene impacto en el riesgo de crdito.

c. El riesgo operacional tiene impacto en el riesgo de mercado, pero sin impacto en el riesgo de crdito.

d. El riesgo operacional tiene impacto en el riesgo de mercado y riesgo de crdito.

24.6 Las respuestas a los ejemplos del captulo

Ejemplo 24-1: Examen FRM 2001 --question 48

c) Un corte de luz es un ejemplo de fallo del sistema, que es parte de la definicin de riesgo

operacional. Respuesta (d) es un caso de riesgo de crdito. Respuesta (b) es un caso de riesgo

de mercado. Respuesta (a) es una mezcla de crdito y el riesgo legal.


b) Las fluctuaciones en los precios del mercado reflejan el riesgo de mercado.


d) Todas las tres definiciones se han utilizado y resaltar un aspecto diferente de riesgo-

opera cional.

Ejemplo 24-4: Examen FRM 1997 - Pregunta 32 / Regulatorio

c) Riesgo de modelo incluye supuestos del modelo que son demasiado rgido (a), que slo

estn insuficientemente destacado por un pequeo grupo de personas (B) o no

comprendidas por los gestores de riesgos (d). Tener los modelos validados por revisores

independientes disminuye el riesgo del modelo.


b) el filtrado automtico de los valores atpicos puede eliminar a los puntos de datos malos,

sino tambin rechazar reales ob-vaciones, que pueden sesgo a la baja medidas de riesgo a

futuro. Tambin, chang-ing modo de clculo de una hoja de clculo de automtico a manual

puede crear el riesgo operacional.


c) Tenemos que identificar los riesgos, antes de medir, controlar y gestionar ellos.

Ejemplo 24-7: FRM Examen 2000 - Cuestin 64 / Mgt Riesgo Operacional.

a) La construccin de la prdida operativa requiere la probabilidad o frecuencia, del evento,

as como las estimaciones de tamaos posibles prdidas. Respuesta (b) est mal como

medicin del riesgo operacional est an en desarrollo. Respuesta (c) est mal como la

unidad de negocio tambin es responsable de controlar el riesgo operacional. Respuesta (d)

es incorrecta ya que las prdidas pueden ocurrir como una combinacin de los riesgos

operativos y de mercado o de crdito.


d) La distribucin de las prdidas debido a los resultados de riesgo operacional a partir de

la combinacin de las frecuencias de prdidas y la severidad de la prdida.


c. La severidad de la prdida esperada es, con una distribucin uniforme 80-10

0000000, 90 millones. La frecuencia de este suceso sera una vez cada 200 aos

veces la relacin de la [80, 100] rango en el rango total de [25, 100], que es

(20 / 75) / 200 = 0 . 001.333. La esperado prdida es de

90 , 000 , 000 x 0 . 00133 = HKD120 ,000.

Ejemplo 24-10:. Examen FRM 1999 - Cuestin 169 / Oper y Integr.Risk c) La distribucin

de prdidas por riesgo operacional se deriva de la frecuencia de prdida (I) y las

distribuciones de severidad de prdida (III).


b. El riesgo moral surge cuando i as personas aseguradas no tienen incentivos

para controlar sus prdidas, ya que estn asegurados.


b) La seleccin adversa se refiere al hecho de que las personas compran un seguro sabiendo

que tienen un riesgo mayor que el promedio, pero que la aseguradora cobra la misma prima

para todos.

Ejemplo 24-13: Examen FRM 1999 - Cuestin 170 / Oper y Integr.Risk. b) El capital slo

puede proporcionar proteccin contra prdidas inesperadas en un nivel de confianza

alto. Por encima de eso, el seguro puede recoger el riesgo.

Ejemplo 24-14:. FRM Examen 1998 - Pregunta 4 / Oper y Integr.Risk d) Como se ve en el

ejemplo de los efectos de una falta de registro de los trminos del intercambio

correctamente, el riesgo operacional puede crear tanto el riesgo de mercado y de crdito.

Apndice: causales Redes

Redes causales explican las prdidas en trminos de una sucesin de variables

aleatorias. Cada variable en s puede ser debido a la combinacin de otras variables. Por

ejemplo, las prdidas de solucin pueden ser vistos como causada por una combinacin de

(1) exposicin y (2) tiempo de retardo. A su vez, la exposicin depende de (a) el valor de la

transaccin y (b) si se trata de una compra o venta. A continuacin, el factor causal de

retraso de tiempo puede ser elegido como (a) el intercambio, (b) el domicilio, (c) la

contraparte, (d) el producto, y (e) el volumen diario.

Estos enlaces se muestran a travs de modelos grficos basados en los flujos de trabajo

de procesos. Un enfoque es la red bayesiana . Aqu, cada nodo representa una variable

aleatoria; cada flecha representa una relacin de causalidad.

Causas y efectos estn relacionados a travs de probabilidades condicionadas, una

aplicacin del teorema de Bayes. Por ejemplo, supongamos que queremos predecir la

probabilidad de una falla de puesta a tlement, o fallar . Establecer y = 1 si hay una falla y

cero en caso contrario. El factor causal es, por ejemplo, la calidad del equipo de back-office,

lo que puede ser bueno o malo. Set x = 1 si el equipo es malo. Supongamos que hay una

probabilidad del 20 por ciento de que el equipo es malo. Si el equipo es bueno, la

probabilidad condicional de un Despiste es P ( Y = 1 I x = 0) = 0 . 1. Si el equipo es malo, esta

probabilidad es ms alta, P ( Y = 1 I x = 1) = 0 . 7. Ahora podemos construir la probabilidad

incondicional de una intrnseca, que se

P ( Y = 1) = P ( Y = 1 I x = 0) P ( x = 0) + P ( Y = 1 I x = 1) P ( x = 1) (24 . 5)


que es aqu P ( Y = 1) = 0 . 1 x (1 - 0 . 20) + 0 . 7 x 0 . 20 = 0 . 22 . Armado con esta in-

formacin, podemos ahora evaluar el beneficio de cambiar el equipo de malo a bueno a

travs de la formacin, por ejemplo, o las nuevas contrataciones. O, podramos evaluar la

probabilidad de que el equipo est mal teniendo en cuenta que se ha producido un

Despiste. Usando la regla de Bayes, esto es

el equipo est mal ha aumentado del 20 por ciento al 64 por ciento sobre la base de lo

observado fallan. Dicha observacin es til para el diagnstico de procesos.

Una vez que todos los nodos iniciales han sido probabilidades asignadas, la red

bayesiana es completa. El banco puede ahora realizar simulaciones Monte Carlo travs de

la red, a partir de las variables iniciales y continuando a la prdida operacional para derivar

una distribucin de las prdidas.

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