Análisis de las Matrices de Riesgo Operacional con Simulación Montecarlo

Lo que vas a aprender

CONTENIDO TEMÁTICO

1. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN MONTECARLO?

  • Introducción al proceso de decisión bajo riesgo e incertidumbre
  • Conceptos elementales de inferencia estadística
  • Números aleatorios
  • Simulación Montecarlo

2. USOS DE LA SIMULACIÓN MONTECARLO

  • Caso 1: Lanzamiento de una moneda
  • Caso 2: Estimación del número pi
  • Caso 3: Teorema del límite central

3. MEDICIÓN DEL RIESGO OPERACIONAL

  • Consideraciones generales
  • Working paper 8
  • Enfoque Distribución de Pérdidas

4. DISTRIBUCIONES PARA AJUSTAR LA SEVERIDAD DEL IMPACTO Y EL NÚMERO DE EVENTOS

  • Distribuciones para ajustar la severidad del impacto
  • Distribuciones para ajustar el número de eventos

5. INTEGRACIÓN DE LA MATRIZ DE RIESGOS Y LA SIMULACIÓN MONTECARLO

Requisitos


No requiere requisitos

Descripción


Programa Asincrónico

El participante relaciona los diversos conceptos que conforman la gestión de riesgo operacional, desarrollando los pasos y la técnica utilizada para elaborar una matriz de riesgos y evaluar cada riesgo mediante el evento e impacto utilizando la simulación montecarlo para estimar la pérdida esperada. 

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Este curso incluye:

  • Constancia digital.
  • Evaluaciones continuas.
  • Material descargable.
  • Acceso por 60 días.
  • Incluye Libro: Gestión de Riesgo Operacional - Aplicación práctica para estimar el capital (Solo envíos a nivel nacional. Para envios al extranjero, el alumno asumirá los costos de envió)

Duración: 12 horas académicas

 

IMPORTANTE
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Profesor

OMAR BRICEÑO CRUZADO

Profesional en Ciencias Administrativas con Maestría en Economía y Finanzas. MBA por la Universidad del Pacífico. Especialización en Econometría Aplicada y Gestión de Riesgos por la Universidad de Alcalá (España). 

Se ha especializado en la implementación de la gestión de riesgo de operacional, metodologías cuantitativas para herramientas de autoevaluación de riesgos y controles, diseño de indicadores de riesgos, metodologías de recolección de eventos de pérdida, estimación de pérdida esperada y no esperada, incluyendo estimaciones de escenarios de estrés. Fue Presidente de la Comisión de Eventos de Pérdida por Riesgo Operacional de ASBANC, emitiendo el primer documento de estandarización de criterios para la recolección de eventos de pérdida en el sistema bancario.

En gestión de riesgo de crédito, ha diseñado, modelado, implementado y testeado modelos de probabilidad de default (PD) con ciclo económico (Point in Time y Throught the Cycle), loss given default (LGD), niveles de exposición (incluyendo el factor de conversión crediticio), stress testing, pricing, validaciones cuantitativas de los parámetros de riesgo de crédito basados en Basilea y las mejores prácticas de la gestión de riesgos de modelo, utilizando para ello la analítica como principal herramienta de modelado. 

Ponente nacional e internacional en foros y congresos relacionados a la gestión integral de riesgos. Ha escrito papers sobre gestión de riesgo de crédito y riesgo operacional. Autor del libro RIESGO DE CRÉDITO - Validación de modelos: técnicas de medición, aplicaciones y ejemplos y del libro GESTIÓN DE RIESGO OPERACIONAL: aplicación práctica para estimar el capital regulatorio.

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