Enseñamos cómo construir, simular e interpretar un modelo de simulación Monte Carlo para estimar la pérdida por Riesgos Operacionales de forma cuantitativa: Valor en Riesgo Operacional a un determinado nivel de confianza. Para esto, utilizamos el simulador de descarga gratuita sobre Excel DTSimulator.

Después de las definiciones de rigor y de haber dejado por sentado porque no creemos que los mapas de riesgo o de calor son una herramienta válida para la gestión de los riesgos operacionales, procedemos a definir la metodología que se utilizará para cuantificar los riesgos operacionales bancaria o financiera según la norma del Comité de Basilea, la cual ya provee una estructura jerárquica estándar para su categorización.

Así, definimos el registro de riesgos, el método de frecuencia/severidad para comprender cómo funciona la base de datos ejemplo que usaremos aquí. Con base en ello, explicaremos con detalle el uso de tres funciones estadísticas que, operando desde Excel con DTSimulator, nos permitirán construir, ejecutar e interpretar un modelo de simulación Monte Carlo para calcular el Valor en Riesgo Operacional y determinar el capital por pérdidas operacionales de la institución financiera o bancaria.

Concluimos con una nota sobre el número de iteraciones necesaria para ejecutar estos modelos y recomendando una serie de recursos adicionales para que puedas implementar tus propios modelos de riesgo operacional o de otros tipos de riesgos con las metodologías cuantitativas que aquí enseñaremos.