Garzón Rozo, Betty JohannaRueda Velasco, Feizar JavierMartín Bernal, Claudia Paola2020-11-172020-11-172020-04-17http://hdl.handle.net/11349/25611Esta investigación provee una estimación más eficiente del capital por riesgo operativo en entidades financieras de mercados emergentes (países o naciones que están experimentando un rápido crecimiento económico e industrialización), mediante el uso de técnicas sofisticadas para la cuantificación del capital por riesgo operativo. Para ello, se aplicaron los Métodos de Medición Avanzada (AMA, por sus siglas en inglés) estipulados en el acuerdo de Basilea II y se modelaron las dependencias entre pérdidas operativas usando las cópulas multivariadas Gaussiana y t. Esta investigación analizó información entre 1990 y 2013 de la base de datos de pérdidas operativas SAS® Operational Risk Global Data para modelar el capital por riesgo operativo mediante la implementación de tres modelos. El primer modelo estimó el capital por riesgo operativo utilizando el Modelo Estándar de Distribución de Pérdidas Agregadas (Loss Distribution Approach, LDA por sus siglas en inglés) establecido en el acuerdo de Basilea II. El segundo modelo incorporó al modelo LDA el análisis multivariado de dependencias entre las pérdidas operativas utilizando la función cópula elíptica simétrica multivariada Gaussiana. El tercer modelo incorporó al modelo estándar LDA la cópula elíptica simétrica multivariada t. Finalmente, se compararon los resultados de los tres modelos en términos de sus estimaciones de capital por riesgo operativo. Los resultados son consistentes con estudios previos, confirmando que la incorporación del modelamiento multivariado de dependencias usando cópulas Gaussiana y t produce una asignación más eficiente de capital por riesgo operativo de 33% y 34% respectivamente, comprobado mediante la existencia del beneficio de diversificación.This thesis seeks to provide a more efficient estimation of capital requirement for operational risk in financial institutions across emergent markets by applying the LDA (Loss Distribution Approach) proposed in Basel II Capital Accord (2004) and modelling multivariate dependence between severities using Gaussian and t copulas. Three models were built to draw conclusions. Model (i) estimates capital requirements for operational risk using the standard model. Model (ii) incorporates into the LDA the multivariate analysis of dependences between operational losses (severities) using the Gaussian multivariate symmetric elliptical copula. Model (iii) incorporates the multivariate symmetric elliptical t copula into the standard model LDA. This research analyses an updated operational loss data set, SAS OpRisk Global Data, to model operational risk at international financial institutions from emerging markets between 1990 and 2013. The impact of models (ii) and (iii) was evaluated on the estimates of the total regulatory capital for operational risk and compare the resulting estimates with the one predicted by the standard model LDA. The results confirm the existence of diversification benefit up to 33% with Gaussian copula (model ii) and up to 34% with t copula (model iii). These results are consistent with previous researches and evidence that the incorporation of the multivariate Gaussian and t copulas provide a more efficient quantification of capital requirement for operational risk.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Riesgo operativoEntidades FinancierasMercados emergentesModelo de distribución de pérdidas agregadasSimulación MontecarloCópulas multivariadasinfo:eu-repo/semantics/openAccessOperational RiskFinancial InstitutionsEmerging MarketsLoss Distribution Approach LDAMontecarlo SimulationMultivariate CopulasInvestigación-InnovaciónAbierto (Texto Completo)