Evaluación y análisis de Riesgo Operacional con Simulación Montecarlo

Lo que vas a aprender

DETALLE DEL CURSO 

Módulo 1: ¿Qué es la simulación Montecarlo?

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

Módulo 2: Usos de la simulación Montecarlo 

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

Módulo 3: Medición del riesgo operacional

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

Módulo 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

Módulo 5: Integración de la matriz de riesgos y la simulación MC.

  • Caso 4: Estimación de la pérdida esperada y no esperada en procesos.

Requisitos


No requiere conocimientos previos

Descripción


Inicio de clases: 15 de julio de 2024

En este curso 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 desde el enfoque cualitativo al enfoque cuantitativo de los riesgos inherentes.

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Este curso incluye:

► Acceso por tiempo limitado al material grabado.
► Material digital de las presentaciones y los casos.
► Certificado de aprobación e insignia de reconocimiento como parte de la ruta de aprendizaje.


Duración: 12 horas 

Inicio de clases: 15 de julio de 2024

Frecuencia y horarios: Lunes y miércoles - 7:00 p.m. a 10:00 p.m.

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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