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In this research, based on the guidelines of the Basel agreements and its relationships with the health sector according to the respective resolutions of the Ministry of Social Protection of Colombia, the operational risk in the social security in Colombia is quantified in the context of so-called advanced measurement approaches (AMA), particularly the Loss Distribution Approach (LDA). To do this, the Monte Carlo simulation method and the Panjer’s (1981) recursion algorithm are used.

Este artículo es resultado de un proyecto de investigación sobre la gestión integral del riesgo operacional promovido por la Vicerrectoria de Investigaciones de la Universidad de Medellín, y cofinanciado por una firma comisionista. Se presenta una aplicación del modelo LDA, el cual se basa en la recopilación de los datos de pérdidas históricas (frecuencia y severidad), que se registran internamente en las organizaciones. Dichos datos pueden ser complementados con datos externos. Estas pérdidas son clasificadas en una matriz que relaciona las líneas de negocio de la organización y los eventos operacionales de pérdida, a partir de la cual se calcula la carga de capital. La aplicación se desarrolló para una entidad financiera. El artículo está organizado de la siguiente forma: la primera sección es introductoria al tema. En la segunda parte se presenta formalmente el modelo LDA; luego se realiza una aplicación, y en la cuarta sección se presentan algunas conclusiones.

En el presente trabajo se aborda el modelo de inventario estocástico de revisión continua (Q,r) para un artículo con demanda Poisson en el cual se hace un pedido de unidades cada vez que la posición del inventario alcanza el punto de pedido , el cual es recibido después de un tiempo de reposición . La estructura de la función de costo está representada como una integral de los costos esperados sobre las diferentes posiciones del inventario y la política de optimización es hallar la solución de (,)(,), bajo esta formulación, el modelo busca obtener el mínimo costo esperado tanto como sea posible, sin embargo como se afirma en Zipkin [1] tal criterio puede resultar insuficiente al momento de capturar información respecto a grandes pérdidas sin control. Con base en lo anterior, y con el fin de contar con un modelo que permita la consideración de pérdidas extremas, el presente trabajo se enfoca en minimizar el (Valor en Riesgo Condicional) de la función de costo como una forma de reflejar el impacto económico y financiero que se puede generar cuando uno o varios de los costos sean mucho más altos que el promedio. El desarrollo de la propuesta permitió hallar y caracterizar la solución óptima en el modelo (,) incorporando en la función de costo la medida de riesgo , y en consecuencia se definió un modelo de administración de inventarios, aplicable a las empresas nacionales dedicadas a la prestación de servicios de telecomunicaciones, con el cual es posible minimizar los recursos financieros relacionados con la administración de los inventarios, a la vez que se mitiga la ocurrencia de resultados financieros adversos por grandes pérdidas sin control. Se realizaron comparaciones en relación con el modelo actualmente utilizado en la empresa -modelo ()- y con base en ellas se generaron conclusiones relevantes sobre el ámbito de aplicación en los artículos de inventario objeto de este trabajo. Buscando mostrar una aplicación real en las empresas nacionales que prestan servicios de telecomunicaciones se proponen modificaciones al algoritmo expuesto en Federgruen [2], incorporando el del costo, para obtener resultados computacionales que permitan generar soluciones óptimas y verificar las relaciones existentes entre los valores óptimos de las variables de decisión obtenidas del modelo -el modelo actualmente implementado en las empresas objeto de estudio-, el modelo (,) bajo la consideración del costo promedio y del modelo (,) en consideración del de la función del costo. Finalmente, se estudia analítica y computacionalmente el comportamiento de los costos en los diferentes modelos.

El aspecto más relevante desarrollado en el presente trabajo es implementar dos métodos para medir el riesgo operativo: El Valor en Riesgo (VaR) y uno de los modelos Picos sobre un umbral (POT) de la Teoría Básica del Valor Extremo (EVT). Primero se hace una introducción a lo que es el riesgo y riesgo operativo y un poco de contexto histórico de los dos métodos. Segundo se presentan las diferentes distribuciones de probabilidad para los eventos de riesgo (frecuencias y severidad) más usadas, se presenta la forma de estimar los parámetros y como es el generador de procesos para simularlas. Posteriormente se aclaran dos modelos para tratar valores extremos de la Teoría del Valor Extremo el Máximo por bloques y el Picos sobre un umbral (POT) con sus respectivas distribuciones más usadas: la Distribución Generalizada de Pareto y la Distribución de Valor Extremo Generalizada (en el Anexo A, B, y C se presenta también un resumen de las distribuciones: Familia Beta Transformada Familia Gamma Transformada y Distribuciones para grandes pérdidas). Se hace explicita la forma de calcular el VaR y Pérdidas Esperadas y la pérdidas inesperadas que nos permite reservar un capital para proteger una empresa del Riesgo Operativo., 134 p., Contenido parcial: Riesgo y riesgo operativo -- Teoría y modelos de valores extremos -- Método de distribución de pérdida agregada (LDA) -- Aplicación