Contexto:

Bajo el Enfoque de Medición Avanzada (AMA) se han identificado los modelos utilizados para modelar el capital necesario para cubrir el Riesgo Operacional (Valor Operacional Total del Riesgo, OpVaR) en instituciones financieras de países desarrollados. El Enfoque de Distribución de Pérdida (LDA) ha sido el modelo más popular usado por bancos internacionales para calcular el OpVaR. Sin embargo, las pérdidas operacionales suelen tener dependencias multivariadas que no son tenidas en cuenta en el LDA. Este artículo aplica una cópula Gaussiana para modelar las dependencias multivariadas en pérdidas operacionales.

Método:

Se compararon dos modelos para estimar el requerimiento de capital para el riesgo operacional. El Modelo (i) es el modelo estándar LDA (BCBS 2004). El Modelo (ii) incorpora una copula Gaussiana al LDA para modelar la dependencia multivariada entre pérdidas operacionales (severidades). Para modelar el riesgo operacional en instituciones financieras de mercados emergentes, se emplearon datos reales de perdidas operacionales entre 1990 y 2013 provistas por SAS® Operational Risk Global Data (SAS OpRisk Global Data).

Resultados:

El impacto del Modelo (ii) se evaluó con respecto a los estimados del capital total regulatorio para el riesgo operacional y se comparó con el predicho por (i). Los resultados confirman la existencia de un beneficio de diversificación de hasta 33 %.

Conclusiones:

Modelar explícitamente la dependencia multivariada entre pérdidas operacionales tiene un claro impacto sobre el requerimiento de capital para instituciones financieras en mercados emergentes. La implementación de la cópula Gaussiana en el modelo LDA provee una herramienta sofisticada para estimar el capital de riesgo operacional en mercados emergentes, así como la posibilidad de obtener beneficio por diversificación.

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