Fuente:
Risk Analysis, Vol. 25, No. 4, 2005 (Society for Risk Analysis)
Título:
Using Bayesian Networks to Model Expected and Unexpected Operational Losses
Fecha: 2005
Autor: Martin Neil, Norman Fenton and Manesh Tailor
Este documento describe el empleo de las redes bayesianos para modelizar la distribución de pérdidas de los escenarios de riesgos
operacionales.
Su punto de atención es a modelización de las colas largas o
pérdidas inesperadas usando el mix adecuado de las distribuciones de pérdida y
severidad cuando dicho mix está condicionado por variables causales que modelan
la capacidad o efectividad de los controles de procesos subyacentes.
El empleo de modelos causales es discutido desde la
perspectiva del aprovechamiento de la experiencia local de la confiabilidad de
los procesos y su conexión con los fenómenos hipotéticos o actuales resultantes
del proceso.
Esto conlleva el beneficio de añadir a los datos escasos el
juicio experto, transformando el conocimiento cualitativo de los procesos en
predicciones cuantitativas.
Se concluye que las redes bayesianos pueden ayudar a
combinar los datos cualitativos de los expertos y los cuantitativos de las
bases históricas de datos de una manera adecuada y de esta manera poder cumplir
con los requerimientos de los modelos avanzados exigidos por Basilea II.
Para calcular el capital regulatorio por riesgo operacional
es tentador hacerlo mediante modelos estadísticos basados en datos históricos.
Sin embargo, la insuficiencia de datos para la confección de
modelos estadísticos tradicionales hace improbables que de lugar a predicciones
útiles de pérdidas operacionales.
Una mezcla de los métodos cuantitativos y cualitativos es
quizás el modelo que requieren los riesgos operacionales.
Los accidentes no sólo son el resultado de fallos humanos
sino también de las características organizacionales que fallan en su
protección frente a todo tipo de errores humanos, involuntarios o fraudulentos.
Existe una tendencia a ver los desastres financieros como
súper pérdidas individuales en vez de la agregación de pérdidas pequeñas
devengadas durante un período de tiempo.
Es precisamente esta atención rutinaria a las buenas
prácticas, al igual que ocurre en los sectores críticos, lo que previene la aparición de desastres.
Por lo tanto, cualquier estrategia de riesgo operacional debería centrarse en
la detección de las cuasi-pérdidas y las pequeñas pérdidas.
En el artículo los autores argumentan cómo las redes
bayesianas proporcionan una atractiva solución a los problemas arriba
mencionados ya que permite combinar los
datos estadísticos disponibles con los juicios subjetivos y los datos
cualitativos de los procesos.
Por lo tanto, las redes bayesianas proporcionan un método de
modelización de las pérdidas operacionales y la medición de la efectividad de
los procesos operacional del negocio, como parte del enfoque de las
autoevaluaciones, denominado “Bayesian Scorecard”.
Mediante las redes bayesianas se puede:
- Combinar los indicadores proactivos de pérdidas, relacionados con los procesos de negocio, con las mediciones reactivas de los resultados tales como los datos de cuasi-pérdidas y pérdidas.
- Incorporara la opinión de los expertos acerca de la contribución que las estimaciones cualitativas pueden tener sobre la valoración de riesgos total.
- Incorporar evidencias incompletas y, sin embargo, obtener predicciones
- Llevar a cabo análisis “y-si” para comprobar la sensibilidad de las conclusiones.
- Obtener una herramienta de inferencia visual y una mayor documentación de ayuda.
- Obtener resultados en forma de predicciones verificables frente al desempeño actual de las mediciones y ratios de eventos de pérdida.
Source: Risk Analysis, Vol. 25, No. 4,
2005 (Society for Risk Analysis)
Title: Using Bayesian Networks to Model
Expected and Unexpected Operational Losses
Date: 2005
Author: Martin Neil, Norman Fenton and
Manesh Tailor
This report describes the use of Bayesian networks to model statistical loss distributions in financial operational risk
scenarios.
Its focus is on modeling “long” tail, or unexpected, loss
events using mixtures of appropriate loss frequency and severity distributions
where these mixtures are conditioned on causal variables that model the
capability or effectiveness of the underlying controls process.
The use of causal modeling is discussed from the
perspective of exploiting local expertise about process reliability and
formally connecting this knowledge to actual or hypothetical statistical
phenomena resulting from the process.
This brings the benefit of supplementing
sparse data with expert judgment and transforming qualitative knowledge about the
process into quantitative predictions.
We conclude that Bayesian networks can help combine
qualitative data from experts and quantitative data from historical loss
databases in a principled way and as such they go some way in meeting the
requirements of the draft Basel II Accord for an advanced
measurement approach (AMA).
To calculate such a charge it is tempting to predict
operational risk by building a statistical model based on historical data.
However, this general paucity of loss data means that
traditional statistical approaches are unlikely to provide useful predictions
of operational losses.
A mixture of qualitative and quantitative methods is
perhaps needed to model operational risks.
Accidents are not solely the result of human fallibility
but are supported by organizational features that fail to defend against
all-too-human mistakes, slips, and (in the case of fraud) malicious acts.
There is a tendency to see financial disasters as single
“ultra high loss” events rather than aggregations of smaller losses accrued
over a period of time.
It is precisely this routine attention to good practice
that, just as in safety critical industries, prevents disasters from occurring.
Any OpRisk scheme should, therefore, focus on detecting near misses and small
losses.
In this article we argue that Bayesian networks provide an attractive solution to the problems identified above. BNs enable us
to combine any statistical data that are available with qualitative data and
subjective judgments about the process.
Hence Bayesian networks provide a method of modeling operational losses
and measuring the effectiveness of a business’s operational processes, as part
of a self-assessment-oriented “Bayesian Scorecard” approach.
Using Bayesian networks we can:
- Combine proactive loss indicators, related to the business process, with reactive outcome measures such as near miss and loss data;
- Incorporate expert judgments about the contribution qualitative estimates can make to the overall risk assessment;
- Enter incomplete evidence and still obtain predictions;
- Perform powerful “what-if?” analysis to test sensitivity of conclusions;
- Obtain a visual reasoning tool and a major documentation aid;
- Obtain output in the form of verifiable predictions against actual performance measures and loss event rates.
