aspectos actuariales en la gesti n integral de riesgos n.
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Aspectos actuariales en la Gestión Integral de Riesgos

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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 gesti n 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
Contenido
  • Introducción
  • Modelos en GIR
    • Identificación
    • Cuantificación
    • Evaluación
    • Tratamiento
    • Monitoreo
  • Conclusiones

Frecuencia

Pérdida

Pérdida esperada

VaR

introducci n
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).

por qu modelar un proceso de gesti n integral de riesgos
¿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

c mo genera valor la gir
¿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.
modelos en gir
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.
modelos cont
Modelos (cont.)
  • Requisitos
    • datos de entrada:
      • fuentes: internas, externas;
      • datos cuantitativos, cualitativos;
      • confiabilidad;
      • representatividad;
      • suficiencia.
modelos cont1
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).
modelos cont2
Modelos (cont.)
  • Estimación de parámetros:
    • riesgos asociados (estimación, proyección, etc.);
  • Eventos extremos

Cómo se comporta el modelo en las colas de las distribuciones.

modelos cont3
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.
identificaci n
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.
identificaci n cont
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.).
cuantificaci n
Cuantificación
  • Para cada riesgo: distribuciones de probabilidad de:
    • frecuencia (ocurrencia),
    • consecuencia
  • Y dependencia entre los distintos riesgos identificados
cuantificaci n cont
Cuantificación (cont.)
  • Para llegar a: distribución de exposición a riesgo de la empresa (por ej.: distribución conjunta).
  • Medidas de riesgo:
    • solvencia,
    • volatilidad.
cuantificaci n medidas de riesgo
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.

cuantificaci n medidas de riesgo1
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.
cuantificaci n dependencia

(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.
cuantificaci n dependencia1
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.
cuantificaci n distribuciones conjuntas
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.
cuantificaci n distribuciones conjuntas1
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).
cuantificaci n cont1
Características:

colas pesadas,

alta volatilidad,

valores extremos

Alta dependencia entre resultados extremos (“tormenta perfecta”).

Cuantificación (cont.)
evaluaci n
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).
evaluaci n cont
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.
tratamiento
Tratamiento
  • ¿Qué hacer?
    • evitar el riesgo,
    • retener (y financiar) el riesgo,
    • mitigar (o explotar) el riesgo,
    • transferir
tratamiento cont
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.
monitoreo
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.
conclusiones
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.