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Aspectos actuariales en la Gestión Integral de Riesgos

Aspectos actuariales en la Gestión Integral de Riesgos. Act. Carolina C. Castro Dirección I+D+i X Project S.A. cccastro@x-project.com.ar. Contenido. Introducción Modelos en GIR Identificación Cuantificación Evaluación Tratamiento Monitoreo Conclusiones. Frecuencia. Pérdida.

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Aspectos actuariales en la Gestión Integral de Riesgos

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Presentation Transcript


  1. Aspectos actuariales en la Gestión Integral de Riesgos Act. Carolina C. Castro Dirección I+D+i X Project S.A. cccastro@x-project.com.ar

  2. Contenido • Introducción • Modelos en GIR • Identificación • Cuantificación • Evaluación • Tratamiento • Monitoreo • Conclusiones Frecuencia Pérdida Pérdida esperada VaR

  3. Introducción • Gestión de riesgos es un “(…) proceso sistemático y comprensivo de identificación de riesgos críticos, cuantificación de sus impactos e implementación de estrategias integradas para maximizar el valor de la organización.” (Enterprise Risk Analysis for Property & Liability Insurance Companies, Brehm y otros, Guy Carpenter & Company, LLC).

  4. ¿Por qué modelar un proceso de gestión integral de riesgos? • Identificación y cuantificación • Evaluación de alternativas de tratamiento • Maximización del valor de la organización Herramienta para la toma de decisiones

  5. ¿Cómo genera valor la GIR? • Permite cuantificar el trade-off riesgo/rendimiento de la organización en su conjunto. • Protege la realización de los objetivos de la empresa (disminuye probabilidad de extinción del capital). • Reduce costos: impositivos, de financiamiento, etc.

  6. Modelos en GIR • ¿Qué deseamos de un buen modelo? Resultados cercanos a la realidad sobre riesgo/rendimiento de distintas estrategias. • con desvíos cuantificables; • escalables; • con capacidad de aprendizaje; • adecuados al nivel de recursos disponibles.

  7. Modelos (cont.) • Requisitos • datos de entrada: • fuentes: internas, externas; • datos cuantitativos, cualitativos; • confiabilidad; • representatividad; • suficiencia.

  8. Modelos (cont.) • Elección del modelo: • determinísticos o estocásticos; • estadísticos o estructurales (relaciones estadísticas o de causa efecto); • analíticos o con simulación (resultados surgen de la resolución de una fórmula o repetición de realizaciones de la distribución).

  9. Modelos (cont.) • Estimación de parámetros: • riesgos asociados (estimación, proyección, etc.); • Eventos extremos Cómo se comporta el modelo en las colas de las distribuciones.

  10. Modelos (cont.) • Validación y testeo: • de los sistemas de los que provienen los datos de entrada; • análisis de desvíos entre proyectado y realizado; • comparación con fuentes externas; • análisis de sensibilidad / de escenarios, • monitoreo periódico.

  11. Identificación • Todos los riesgos a los que se encuentra expuesta la organización (¿cómo los podemos cuantificar, tratar, etc. si no se los conoce?). • ¿Cuáles son? Eventos que: • Puedan afectar la capacidad de la empresa para lograr sus objetivos. • Puedan generar oportunidades o ventajas competitivas. • Herramientas: encuestas, brainstorming, auditoría interna, etc.

  12. Identificación (cont.) • Clasificaciones de riesgos: • operativos (fallas en sistemas, fraude, etc.), • financieros (de crédito, de liquidez, etc.), • estratégicos (nuevos productos, mercados, etc.), • otros riesgos (desastres, crisis económicas, etc.).

  13. Cuantificación • Para cada riesgo: distribuciones de probabilidad de: • frecuencia (ocurrencia), • consecuencia • Y dependencia entre los distintos riesgos identificados

  14. Cuantificación (cont.) • Para llegar a: distribución de exposición a riesgo de la empresa (por ej.: distribución conjunta). • Medidas de riesgo: • solvencia, • volatilidad.

  15. Cuantificación: medidas de riesgo • Solvencia: • probabilidad de ruina, • VaR, • valor esperado de ruina, • VaR condicionados, • etc. El riesgo se mide en la cola de la distribución: qué pasa en los peores escenarios.

  16. Cuantificación: medidas de riesgo Medidas en la parte central de la distribución: riesgo como desvío de lo esperado. • Volatilidad: • varianza y desvío estándar, • semi-varianza, • resultado negativo esperado (BTR), • etc.

  17. (causa) Diseño del formulario para ingreso en el sistema: los campos no son obligatorios Software (otra causa) (causa 3) (efecto) Domicilio registrado en forma errónea (causa 4) (causa 2) (causa 5) (causa 6) Diseño de formularios Recursos Humanos Cuantificación: dependencia • Relaciones entre los distintos riesgos identificados: • análisis de correlación; • análisis de causa efecto; • cópulas, etc.

  18. Cuantificación: dependencia • ¿Cómo medir la dependencia? • algunos inconvenientes del coef. de correlación: • supone normalidad, • no captura correctamente relaciones de dependencia no lineal, • varianzas no finitas.

  19. Cuantificación: distribuciones conjuntas • La distribución conjunta contiene información sobre: • comportamiento de cada variable involucrada; y • relación de dependencia entre las distintas variables. • Una cópula es una función de distribución en el intervalo [0,1]n con distribuciones marginales uniformes estándar.

  20. Cuantificación: distribuciones conjuntas • Ventaja: • es más flexible para calcular dependencia que la correlación; • la dependencia entre las variables no se modifica si se modifica la transformación; • permiten construir la distribución conjunta a través de un enfoque bottom up (a partir de las marginales).

  21. Características: colas pesadas, alta volatilidad, valores extremos Alta dependencia entre resultados extremos (“tormenta perfecta”). Cuantificación (cont.)

  22. Evaluación • Medición de la aversión (o el apetito) por el riesgo. • objetivos de la empresa, • regulación, • benchmarking • etc. • Límites para el apetito por el riesgo: • mínimo (para cumplir objetivos de la organización); • máximo nivel aceptable (sin tomar ninguna acción).

  23. Evaluación (cont.) • Teoría de la cartera: • ¿cuánto riesgo se está dispuesto a tolerar? (Tolerancia al riesgo), • ¿cuánto rendimiento sacrificaría por una reducción del riesgo? (Preferencias de riesgo), • “frontera eficiente” para las decisiones de riesgo – rendimiento.

  24. Tratamiento • ¿Qué hacer? • evitar el riesgo, • retener (y financiar) el riesgo, • mitigar (o explotar) el riesgo, • transferir

  25. Tratamiento (cont.) • ¿Cómo modifica cada una de estas alternativas exposición a riesgo de la organización? • Cuantificación de las distintas opciones: • frecuencia, • consecuencia, • dependencia, • riesgos asociados.

  26. Monitoreo • En forma continua, iterativa, y regular: • desempeño del sistema, • modificaciones en factores que afectan al sistema, • indicadores de niveles esperados, o tolerados, y realizados.

  27. Conclusiones • Desafíos: • identificación de la mayor cantidad posible de riesgos (no solo los “tradicionales”); • datos; • balance entre requisitos técnicos y comunicación del modelo: debe ser comprendido por todos los involucrados en la toma de decisiones.

  28. ¿Consultas?

  29. Muchas gracias

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