viernes, 2 de marzo de 2012

Modeling Operational Risk Based on Multiple Experts’ Opinions

Fuente: Libro: “Operational Risk Towards Basel III”
Título: Modeling Operational Risk Based on Multiple Experts’ Opinions
Fecha: 2009
Autor: Jean-Philippe Peters and Georges Hübner

A pesar de que la gestión del riesgo operacional no es una materia nueva para las entidades financieras, estas se encuentran todavía definiendo la forma más adecuada de llevar a cabo el cálculo del capital por riesgo operacional.

Las opciones que se plantean a las entidades financieras pueden resumirse en:


  • Métodos basados, básicamente, en la aplicación de uno o varios porcentajes sobre los ingresos;

  • Métodos basados en la gestión del riesgo de la propia compañía.
En el caso de la gestión basada en riesgos, es habitual subrayar que un modelo adecuado debe combinar diversas fuentes de información; a saber: bases de datos internas de pérdidas operacionales; bases de datos externas de pérdidas operacionales; opiniones de expertos basados en el análisis de escenarios; el propio entorno de control de la entidad.

En cuanto a la forma en que se decida ponderar las mencionadas fuentes de información, no es un criterio determinado a priori sin que dependerá de la realidad de cada entidad.

Lo que se defiende en el presente documento es un método científico para poder agregar las opiniones de los expertos que posteriormente son empleadas en el análisis de escenarios de riesgo operacional.

Revisión de los enfoques de modelos internos.

Con carácter general la mayoría de loes enfoques presentados por las compañías en cuanto a los modelos internos, se pueden resumir en dos: el modelo de distribución de pérdidas (LDA, según sus siglas inglesas); y el modelo basado en el análisis de escenarios.

El modelo LDA.

El modelo LDA es una técnica paramétrica que está basada fundamentalmente en la observación de los datos de pérdidas internas de la compañía, si bien, puede ser enriquecido con la incorporación de pérdidas provenientes de bases de datos externas del sector.

Este modelo considera de manera separada, por un lado, la distribución de severidad y, por otro lado, la distribución de frecuencia. Posteriormente ambas distribuciones son combinadas.

Sin embargo, uno de los problemas para el empleo de esta metodología es precisamente la necesidad de que exista una base datos interna de pérdidas operacionales, cosa que no siempre existe o, aún existiendo, los datos no cumplen con la requerida calidad.

En tales casos es cuando las entidades deciden acudir al análisis basado en escenarios.

Análisis de escenarios.

El análisis basado en escenarios comparte con el modelo LDA la idea de combinar las distribuciones de frecuencia y severidad para calcular una distribución agregada de pérdidas.

Sin embargo, difiere en el sentido de que la estimación de ambas distribuciones está basada en la opinión de expertos sobre determinados escenarios hipotéticos. Sobre la base de estos escenarios, los expertos valoran la frecuencia e impacto con que se podrían producir los eventos de pérdida descritos.

El desafío de este modelo consiste precisamente en la obtención de estimaciones que sean ajustadas a la realidad.

Para poder combinar el resultado de este análisis con el obtenido a través del modelo LDA, aquel deberá ser estadísticamente compatible., siendo la denominada inferencia bayesiana la técnica de combinación más adecuada.

La inferencia bayesiana presenta grandes ventajas que hacen que sea especial óptima para la modelización del riesgo operacional:


  • En primer lugar, es una técnica estadística robusta para combinar los datos derivados de las opiniones subjetivas de las personas y los datos de las bases de pérdidas operacionales.

  • Además, dota de transparencia al proceso de forma que puedan ser analizados las dos fuentes de información por parte tanto de auditoría interna como del regulador.

  • Finalmente, se basa en las hipótesis que encajan bien con el riesgo operacional, ya que ambo casos, observaciones y parámetros de las distribuciones son consideradas aleatorias.
El proceso para llevar a cabo el análisis de escenarios debe plantearse a través de un conjunto estructurado de actividades.

Este conjunto de actividades comienza con la selección de los expertos que posteriormente van a llevar a cabo la valoración de los escenarios. Para ello, cada responsable de área será el encargado de seleccionar a los expertos de sus respectivas áreas.

El siguiente paso es preparar las diferentes sesiones con los grupos de trabajo. En este sentido se puede optar, básicamente, por dos criterios: plantear las reuniones individualmente con cada experto; o juntar a todos los expertos y responsables en una misma reunión. Ambas posibilidades entrañan ventajas e inconvenientes.

A continuación se debe decidir el modo más adecuado para exponer las preguntas a los expertos, en función de los diferentes perfiles, con el objetivo de obtener respuestas que puedan ser finalmente cuantificadas.

Por último, se debe definir el mejor método de agregar las opiniones de los expertos. Sea cual fuere el modelo seguido, deberá cumplirse con los siguientes requisitos:
#1: Poder combinar varias opiniones en un único parámetro.
#2: Tener en cuenta la evaluación del responsable.
#3: Estar basado en una metodología estadísticamente robusta.
#4: El resultado del método debe ser capaz de poder emplearse junto con los resultados obtenidos por el modelo de LDA.

El autor resume cuatro formas prototípicas de combinación de las opiniones de los expertos.


  • En primer lugar considera la opción de dotar de una misma ponderación a todas las opiniones obtenidas durante las entrevistas con los expertos.

  • Una segunda opción es establecer una diferente ponderación a las opiniones realizadas por los expertos. Esta diferente ponderación sería determinada por el responsable.

  • Un tercer método sería aquel que seguiría el denominado modelo de Cooke, mediante el cual se otorga diferente peso a las opiniones de los expertos en función de los resultados de un cuestionario referente a conocimiento sobre el negocio, preparado por el gestor de riesgo operacional.

  • Finalmente, el denominado método supra-bayesiano, mediante el cual el responsable define en primera instancia la probabilidad de ocurrencia de un determinado evento. Posteriormente, los diferentes expertos procederán a emitir sus opiniones las cuales se tendrán en consideración por el responsable para actualizar su opinión previa.
El resultado del análisis llevado a cabo por el autor en relación al cumplimiento con los cuatro requisitos arriba mencionados queda reflejado en el siguiente cuadro: