Determinants of Insurers´ Reputational Risk

Fuente: Wisconsin School of Business (University of Wisconsin)
Título: “Determinants of Insurers´ Reputational Risk”
Fecha: 2009
Autor: Shinichi Kamiya, Joan T.Schmit, Marjorie A. Rosenberg

En la actividad aseguradora se producen dos situaciones donde existe información asimétrica en la relación contractual, es decir, en las que un participante sabe algo que el otro desconoce: el riesgo moral y la selección adversa.

El presente documento analiza el efecto que produce el riesgo moral sobre el riesgo reputacional en las compañías de seguros, entendiendo por riesgo reputacional aquella pérdida de confianza en la compañía respecto a su capacidad para actuar de manera íntegra, que viene derivada de una publicidad negativa, sea ésta ajustada o no a la realidad.

La reputación de las compañías de seguros es vital en la venta de seguros dado que los clientes no pueden observar cómo la compañía desarrolla su actividad de tal manera que sea capaz de asegurar el cumplimiento de la promesa contractual establecida en la póliza.

En este sentido, las compañías de seguros pueden adoptar dos posiciones para obtener beneficios futuros:
· Mantener su reputación, mediante el cumplimiento de las expectativas del cliente;
· Desarrollar su actividad por debajo de las expectativas del cliente.

La segunda opción comentada es una clase del denominado riesgo moral que puede dar lugar a una pérdida de la reputación.

El autor se plantea las siguientes cuestiones:
· ¿Cuáles son los incentivos que motivan al asegurador a actuar de una u otra manera y por lo tanto determinar su riesgo moral?
· Estos incentivos no son directamente observables, sino que lo que únicamente se puede observar son las actuaciones que finalmente decida llevar a cabo la compañías. Entonces, ¿qué proxys se pueden establecer que puedan servir de medición del riesgo moral?

En cuanto a la primera cuestión, al igual que en cualquier otra relación comercial, el asegurador llevará a cabo un análisis del coste-beneficio de las alternativas posibles. En el caso de que el beneficio derivado de adoptar una posición más arriesgada moralmente resulte ser superior al coste derivado una pérdida de reputación, el asegurador actuará de manera más arriesgada.

Por ello, el autor identifica cinco factores que pueden inclinar la balanza en uno u otro sentido a la hora de que la compañía se decante por las diversas opciones posibles:

· Beneficios futuros obtenidos mediante el mantenimiento de la reputación: este factor supone que si el asegurador es capaz de anticipar cuál es el incremento de beneficios resultante de cumplir y mantener las expectativas del tomador, el asegurador estará dispuesto a mantener su reputación. Estos beneficios futuros pueden ser calculados de diferentes modos, aunque uno de los más habituales es el ratio “Q” divulgado por los trabajos de Tobin. También el EPS (Earning Per Share) es de utilidad.

· Estructura de capital de la compañía: este factor asume que, con carácter general, un incremento en el valor de los accionistas estará correlacionado con una disminución del riesgo que el asegurador estaría dispuesto a asumir.

· Tasa de descuento: dado que el beneficio esperado por mantener la reputación de la compañía es la suma de los beneficios futuros descontados, la tasa de descuento resulta crítica para el análisis. En este sentido, el autor afirma que cuando los tipos de interés son elevados, las compañías se encuentran más dispuestas a asumir riesgos. Es decir, las compañías se vuelven más oportunistas y deciden incrementar los beneficios futuros al coste de asumir conflictos de interés, optando por una reducción de la “cuenta reputacional”.

· Eficacia de la difusión de la información: este factor asume que el riesgo moral de la aseguradora depende de la probabilidad de que la información pueda ser revelada y conocida por el público, así como por la carencia de tiempo que existe entre el momento en que se produce la acción y ésta dada a conocer al el público. En este sentido, el autor defiende que la mayor o menor cobertura de los analistas de la información es un proxy de la eficacia en la difusión de la información y, por tanto, a mayor eficacia de la cobertura de analistas, menor será el riesgo moral.

· Efecto derivado los diferentes ramos del sector: el autor analiza los diferentes efectos que tiene las decisiones adoptadas así como el diferente peso que tienen los factores de riesgo reputacional en los diferentes ramos.

En cuanto a la segunda cuestión, el autor señala como proxys que ayudan a la determinación del riesgo moral las pérdidas por riesgo operacional. Es decir, dado que dichas pérdidas suelen ser consecuencia de una supervisión imperfecta de la actividad de la compañía, su detección puede ser dar lugar al mismo tiempo a la detección del riesgo reputacional.

En particular, señala que los riesgos causados por eventos internos son los que verdaderamente impactan en el riesgo reputacional. Es decir, que los siguientes tipos riesgos según la clasificación tradicional de Basilea II y Solvencia II son aquellos determinantes en la detección del riesgo reputacional:
· Fraude interno
· Prácticas de empleo y seguridad en el trabajo
· Prácticas con clientes, productos y de negocio
· Interrupción del negocio y Fallos en los sistemas
· Ejecución, entrega y gestión de los procesos

A Simple Formula for Operational Risk Capital

Fuente: Japanese Financial Services Agency
Título: “A Simple Formula for Operational Risk Capital”
Fecha: Mayo 2011
Autor: Tsuyoshi Nagafuji, Takayuki Nakata, Yugo Kanzaki

Desde la introducción del Basilea II los modelos de cálculo de riesgo operacional han ido adquiriendo más y más sofisticación, creando al mismo tiempo problemas no fáciles de resolver.

Uno de estos problemas es el de la incapacidad del sector para una forma estandarizada para medir el capital de riesgo operacional ya que, como ocurre, entidades con perfiles de riesgo similares pero diferentes métodos de cálculo llegan a determinar diferentes resultados de capital económico.

Otra realidad del sector es la que ha llevado a las pequeñas y medianas entidades a desistir en el desarrollo de modelos internos al no disponer de bases de datos internas adecuadas o personal suficientemente cualificado.

Mediante el presente artículo, el equipo de riesgo operacional de la Agencia de Servicios Financieros japonesa (Japanese Financial Services Agency) ha desarrollado una sencilla fórmula para calcular el capital de riesgo operacional y que puede servir para comparar las diferentes entidades financieras. Esta fórmula puede calcular el capital por riesgo operacional sin necesidad de acudir a la simulación del Monte Carlo, siempre y cuando la frecuencia anual de pérdidas sea igual o superior a un determinado importe.

La fórmula propuesta no descansa sobre ciertas aproximaciones como pueden ser los ingresos de la compañía, sino que se basa en la hipótesis (sustentada sobre el estudio de datos de pérdida reales en 18 entidades bancarias japonesas) de que las pérdidas por riesgo operacional siguen una distribución de severidad común.

La fórmula establece las pérdidas operacionales empleando dos distribuciones (frecuencia de pérdidas y frecuencia de severidad). Posteriormente, en vez de usar la manida simulación de Monte Carlo, las combina y calcula el capital de riesgo operacional usando la aproximación propuesta en el año 2005 por Klaus Böcker y Claudia Klüppelberg.

Una característica de la fórmula propuesta es que parte de la hipótesis de que existe una distribución de severidad de pérdidas operacionales común a todas las entidades observadas. Los autores reconocen que esta aproximación no está suponiendo que todas las distribuciones de las entidades sean exactamente la misma, pero permite a cada una de las entidades emplearla sin necesidad de estimar su propia distribución de severidad de pérdidas operacionales.

Durante el año 2008, el Comité de Basilea dirigió el ejercicio de recolección de datos de pérdida de 18 bancos japoneses, pudiendo concluir que seguían una distribución de severidad de pérdidas similar.

La conclusión a la que llega el estudio es que las dos terceras partes de las entidades financieras seguían de manera cercana este patrón; la otra tercera parte parece no seguir este esquema de manera tan clara, aunque su tendencia parece indicar que no está tan apartada del modelo y la opinión de los autores es que conforme se vaya acumulando más experiencia en pérdidas operacionales y recogiéndola en la base de datos de pérdida, las diferencias se reducirán. Sin embargo, se establece como umbral mínimo la cantidad de ¥10,000 (alrededor de €63,000).

El siguiente paso lógico del estudio es suponer que la distribución de severidad de pérdidas operacionales es del tipo Pareto. Los autores reconocen que es difícil determinar si dicha distribución de pérdidas proporciona una aproximación ajustada para todas las entidades financieras.

Para sustentar esta idea, se desarrolló un test no-paramétrico así como una serie de estudios de bondad entre las 18 entidades financieras para examinar en qué medida se diferenciaban una de las otras.

El resultado de este test no-paramétrico sugiere que todas las entidades siguen una distribución de severidad de pérdidas operacionales similar.

Sin embargo, los test de bondad arrojaron un resultado un tanto desalentador; en el caso de los test que se hicieron dando más peso al cuerpo de la distribución, se podía observar que las 18 entidades financieras se ajustaba a la distribución de Pareto; sin embargo, en los test que se hicieron dando más peso a la cola, sólo para la mitad de ellos parece que se ajustaban. En opinión de los autores, a pesar de estos resultados, hay que tener en cuenta que la disponibilidad de datos extremos es bastante limitada.

Por último, los autores desarrollan la fórmula de cálculo de capital económico mediante la aplicación de la distribución de severidad común a todas las entidades (Pareto) a la aproximación propuesta por Böcker y Klüppelberg, de forma que se elimina la necesidad de la simulación de Monte Carlo.


Donde,

C: nivel de confianza (p.e. 0.999 = 99,9%)
R: umbral de pérdidas;
: Número anual de pérdidas;
ξ: parámetro de forma de la Distribución Generalizada de Pareto (sus siglas en inglés, GPD)
β: parámetro de escala la Distribución Generalizada de Pareto
u: umbral de pérdidas empleados en la estimación de la (¥10.000)

Para su mejor entendimiento, veamos el siguiente ejemplo:

Supongamos que la entidad financiera “A” incurre anualmente en una media de 10 pérdidas iguales o superiores a €100,000. El capital económico por pérdida operacional, con un nivel de confianza del 99,9% sería el siguiente:

Integración de los métodos cuantitativos y cualitativos

Fuente: Libro: “La gestión del riesgo operacional. De la teoría a su aplicación”, Ed. Universidad de Cantabria.

Título: Integración de los métodos cuantitativo y cualitativo

Fecha: 2007

Autor: Xavier Gimeno

El autor parte de la reflexión siguiente: el objetivo principal en un modelo de riesgo operacional es llegar a conocer el perfil de riesgo de la entidad, ya que a partir de ahí, es posible gestionar su exposición y calcular el consumo de capital.

Por eso, el autor propone pasar de los datos al conocimiento.

· Obtención de datos, es decir, registros. Dentro del ámbito de riesgo operacional se trabajan con diferentes bases de datos: bases de pérdidas, sean internas o externas, evaluaciones cualitativas, etc.

· Este conjunto de datos constituyen la base para la creación de la información. A diferencia de los datos, la información tiene significado en sí misma. Esto requiere un proceso de transformación de los datos en información, que se logra de diferentes formas: contextualizando, categorizando, calculando, corrigiendo, etc.

· Finalmente, se requiere verdadero conocimiento. Este proviene del conjunto de experiencias, valores, información y “saber hacer”.

En este sentido, el autor plantea una posible solución para integrar todo lo anterior y obtener así un adecuado perfil de riesgo de la compañía.

Dos visiones de una misma realidad

El riesgo operacional se halla latente en todas las áreas de actividad de la compañía y potencialmente se puede materializar de muchas maneras. Sin embargo, sea debido a una correcta gestión o sea debido a la fortuna, no todos los riesgos se materializan y se convierten en sucesos o eventos.

Así, el conjunto de los riesgos conforman el mapa de riesgos operacionales de la compañía, mientras el conjunto de los sucesos o eventos se corresponde con la base de datos de pérdidas.

El autor plantea un sistema de análisis de los riesgos potenciales y de los sucesos o eventos, siguiendo el ciclo de gestión del riesgo operacional: identificación; evaluación y cuantificación; y mitigación y seguimiento.

Análisis de los riesgos potenciales (mapa de riesgos)

· Identificación: el primer paso es identificar de forma exhaustiva los diferentes riesgos operacionales que pueden llegar a materializarse en la compañía. Al mismo tiempo, se deberán identificar los controles establecidos para mitigar esos riesgos. Para asegurarnos que se han recogido todos los riesgos significativos, es conveniente hacer un análisis sistemático de los procesos de la entidad, apoyándose en los diferentes especialistas de la organización.

· Evaluación y cuantificación: Los diferentes especialistas de la organización tendrán dos funciones claves: a) valorar la exposición al riesgo de cada uno de los riesgos identificados; b) evaluar la fortaleza del sistema de controles.

· Mitigación y seguimiento: como resultado de lo anterior, la compañía deberá instrumentar los planes de acción necesarios para la mitigación preventiva de las posibles materializaciones de riesgos.

Análisis de sucesos o eventos (bases de datos de pérdidas)

· Identificación: en primer lugar, se identifican los sucesos operacionales que están produciendo pérdidas en la compañía. Se trata de riesgos materializados que se han convertido en hechos contables. Esto requiere hacer un análisis sistemático de las cuentas contables de los balances de todos los centros de la compañía.

· Evaluación y cuantificación: los apuntes contables dan de manera directa la cuantificación de las pérdidas operacionales, si bien, los diferentes especialistas de la organización son los encargados de analizar los motivos que han hecho que se materialicen los riesgos.

· Mitigación y seguimiento: en aquellos casos en que se detectasen fallos de control significativos se propondrán planes de acción para evitar futuras materializaciones, siempre con previo análisis coste/beneficio.

La integración

Una vez efectuado los análisis de los riesgos potenciales (cualitativo) y de los sucesos o eventos (cuantitativo), se deben establecer las relaciones que existen entre estas dos visiones.

Para obtener una visión integrada y completa del riesgo operacional es necesario conocer cuáles son los riesgos operacionales que se materializan y además con qué frecuencia e impacto (relaciones entre riesgos operacionales y sucesos).

La opción que propone el autor para obtener dicha información es la automatización de sucesos.
Para ello, cuando un usuario trate de registrar una pérdida por riesgo operacional y en función de la cuenta contable que seleccione, la transacción correspondiente le muestre un desplegable con los posibles riesgos que pueden ser contabilizados en esa cuenta contable. Así, mediante la relación cuenta contable/identificador de riesgo/suceso o evento, se realiza la integración de la información cuantitativa y cualitativa.

Ventajas de la integración

Algunas de las ventajas de la integración señaladas por el autor son:
· Permitir analizar la coherencia de la evaluaciones de los Coordinadores
· Potencia de realimentación del mapa de riesgos
· Mejora la integridad de la base de datos de pérdidas
· Facilita y da calidad a la automatización de la captura de sucesosPermite la realización de análisis coste/beneficio más depurados

ORSA: Developing & Implementing an Own Risk & Solvency Assessment

Fuente: Conferencia en el Institute of Risk Management (Londres)
Título: ORSA: Developing & Implementing an Own Risk & Solvency Assessment
Fecha: marzo 2011
Autor: Robert Murray

La fecha para la entrada en vigor de la normativa de Solvencia II está acercándose y eso hace que muchas compañías estén cada vez más preocupadas por requerimientos necesarios para cumplir con dicha normativa. Uno de los elementos clave de este nuevo régimen es el denominado ORSA (Own Risk and Solvency Assessment).

El principal objetivo del conferenciante es ayudar a comprender mejor el proceso ORSA y sugerir algunos aspectos prácticos útiles sobre el mismo.

¿Qué es el ORSA?

El ORSA es definido por el Issues Paper de mayo de 2008 del CEIOPS (actualmente EIOPA) como el conjunto de procesos y procedimientos empleados:
· Para identificar, medir, vigilar, gestionar y notificar los riesgos, sean a corto, medio o largo plazo a los que esté o pueda estar expuesta una compañía; y
· Para determinar los fondos propios necesarios para asegurar que las necesidades de solvencia de la compañía que debe cumplir en todo momento.

La Directiva de Solvencia II establece que la evaluación interna de los riesgos y de la solvencia (ORSA en adelante) comprenderá, como mínimo:
1. Las necesidades globales de solvencia teniendo en cuenta el perfil de riesgo específico, los límites de tolerancia de riesgo aprobados y la estrategia comercial de la empresa;
2. El cumplimiento continuo de los requisitos de capital para las provisiones técnicas y para el capital de solvencia;
3. La medida en que el perfil de riesgo de la empresa se aparta de las hipótesis en que se basa el capital de solvencia obligatorio calculado mediante la fórmula estándar o mediante su modelo interno completo o parcial.

Asimismo señala que el ORSA formará parte integrante de la estrategia comercial y se tendrá en cuenta de forma continua en las decisiones estratégicas de la empresa.

En cuanto a la periodicidad de la evaluación se indicad quelas compañías realizarán el ORSA anualmente o inmediatamente después de cualquier cambio significativo de su perfil de riesgo.


En cualquier caso, señala el autor que lo importante es no olvidar que el ORSA no es un ejercicio práctico aislado o un reporte formal anual, sino que es una parte fundamental del sistema de gestión de riesgos de las compañías.

Este proceso forma parte del proceso de revisión llevado a cabo por los supervisores a quienes se deberá informar de los resultados de cada evaluación interna de los riesgos y de la solvencia. El mencionado Issues Paper del CEIOPS (actualmente EIOPA) anteriormente citado, indica además que si las autoridades supervisoras descubriesen un hecho que debiera haber sido señalado en el ORSA, no sólo deberían adoptar las medidas necesarias para subsanar las deficiencias sino que deberán valorar las razones de por qué dicho hecho no fue identificado por la compañía.

Finalmente, se debe tener en cuenta que cuando una compañía aplique un modelo interno, el ORSA deberá incluir además un análisis de las diferentes hipótesis y resultados obtenidos entre el modelo de SCR y el modelo estándar.

Un elemento clave a la hora de llevar a cabo el ORSA por las compañías es que dicha evaluación debe ser proporcional a la naturaleza, el volumen y la complejidad de las actividades comerciales de la compañía. Además, la Directiva quiere dejar claro y resalta que el ORSA no establece per se nuevos requerimientos de capital.

El CEIOPS (actualmente EIOPA) establece en su Issues Paper con relación al ORSA cinco principios que deben ser observados:
1. El ORSA es responsabilidad de la compañía y debe ser revisado periódicamente y aprobado por el órgano de administración o gestión de la compañía.
2. El ORSA debe abarcar todos los riesgos de la compañía que puedan tener un impacto en la capacidad de la compañía para alcanzar sus obligaciones con los tomadores.
3. El ORSA debe estar basado en un proceso adecuado de medida y evaluación, y formar parte integral de la estructura de gestión y toma de decisiones de la compañía.
4. El ORSA debe mirar hacia delante, teniendo en cuenta los planes de negocio y proyecciones de la compañía.
5. Tanto el proceso del ORSA como el informe correspondiente deben estar debidamente documentados así como justificada su trazabilidad y la independencia en su evaluación.

En los comentarios del Groupe Consultatif al Issues Paper del CEIOPS (actualmente EIOPA), se señala que un proceso lógico a la hora de abordar el ORSA debería ser el de desarrollar con los cinco principios arriba referidos a la luz del principio de proporcionalidad. Es decir, que la clave es entender que sería un error tener diferentes principios en función de si se trata de pequeñas, medianas o grandes empresas. Más bien, lo correcto sería que todas ellas emplearan los mismos principios y que fuera el principio de proporcionalidad el que pusiera el acento en los diferentes aspectos de las compañías en función la naturaleza, el volumen y la complejidad de las actividades comerciales de la compañía

¿Quien es el responsable del proceso ORSA?

La Directiva del Solvencia II requiere tanto una función de gestión de riesgos como una función actuarial.

En este sentido, se indica que las compañías deben disponer de una función de gestión de riesgos que se estructurede tal forma que se facilite la aplicación del sistema de gestión de riesgos. Dicho sistema de gestión de riesgos comprende las estrategias, los procesos y los procedimientos de información necesarios para identificar, medir, vigilar, gestionar y notificar de forma continua los riesgos a los que, a nivel individual y agregado, estén o puedan estar expuestas las compañías, así como sus interdependencias.

En cuanto a la función actuarial, la Directiva indica que junto a las funciones referentes a las provisiones técnicas, pronunciarse sobre la política general de suscripción y sobre la adecuación de los acuerdos de reaseguro, también deberá contribuir a la aplicación efectiva del sistema de gestión de riesgos, en particular en lo que respecta a la modelización del riesgo en que se basa el cálculo de los requisitos del SCR y al ORSA.

Lo anterior lleva a la conclusión de que la Directiva entiende el ORSA como parte del sistema de gestión de riesgos.

El CEIOPS (actualmente EIOPA) establece en su Issues Paper que a pesar de que la ejecución del ORSA pueda ser subcontratada, la responsabilidad descansará en todo caso en el órgano de administración o gestión de la compañía.

Además se requiere que el órgano de administración o gestión de la compañía deberá asegurarse de que se lleve a cabo una revisión del proceso de ORSA por personas que no han tenido una responsabilidad dentro de dicho proceso, de forma que se mantenga una independencia a la hora de llevar a cabo la revisión. Esta revisión podrá ser llevada a cabo tanto por auditores internos como externos, o por cualquier otra función interna o externa que resulte ser independiente en su labor de revisión.

El papel de los actuarios en relación al ORSA

Finalmente resaltar que la Directiva señala en relación a la función actuarial que ésta debe contribuir a la aplicación efectiva del sistema de gestión de riesgos. Con esto se quiere subrayar que el ORSA conlleva un alto grado de valoración cuantitativa para el cual los actuarios están especialmente cualificados.

En puridad, no se exige en ningún momento la existencia de los “actuarios”, en el sentido de los profesionales pertenecientes al Colegio de Actuarios. Sin embargo, el término “actuarial” es profusamente utilizado a lo largo de la Directiva.

A pesar de lo indicado en el párrafo anterior, es obvio que existe una adecuación perfecta ente la “función actuarial” y los “actuarios”. En ocasiones, esto será debido a que las tareas son esencialmente actuariales o, en otros casos, debido a que en determinadas áreas la formación y experiencia actuarial resulta muy útil para entender y tener una visión holística de los riesgos.

En cuanto a lo referente al ORSA, a pesar de que quede determinado como un proceso dentro del ámbito de la gestión de riesgos, la Directiva señala el papel clave de la función actuarial en este proceso. En la práctica, esto va a suponer que un parte importante del ORSA será llevada a cabo por la función actuarial.

Operational Risk - Scenario Analysis

Fuente: Charles University (Prague)

Título: Operational Risk – Scenario Analysis

Fecha: septiembre 2008

Autor: Milan Rippel, Petr Teply

El presente resumen del artículo va a comentar los puntos abordados por el autor y las conclusiones a las que el mismo llega. Sin embargo, nuestro interés se va a centrar sobretodo en el apartado referido al análisis de escenarios.

El artículo presenta un estudio empírico llevado a cabo empleando datos de una institución financiera europea. A través de dicho estudio se presentarán conclusiones en relación a las siguientes dos cuestiones:
· En primer lugar, la idoneidad de las estimaciones de capital basadas en eventos de perdida históricos. Para ello, analizará diferentes métodos estadísticos posibles;
· En segundo lugar, la medición del impacto de potenciales eventos extremos de riesgo operacional y la posibilidad de su inclusión a la muestra de datos de pérdida ya existentes en la base de datos.

En cuanto a la primera cuestión, el autor concluye que la utilización de la teoría del Extreme Value Theory (EVT) como método estadístico para modelar los datos de riesgo operacional no es tan adecuada como lo resulta la distribución hiperbólica generalizada.

Su segunda conclusión es que la muestra de datos originales resulta reforzada y enriquecida con los eventos creados a través del análisis de escenarios.

Alcance

El hilo conductor inicial del autor consiste en acotar adecuadamente los conceptos que van a ser analizados a través del artículo, a saber: riesgo operacional, capital regulatorio y capital económico.

Partiendo de la definición ya clásica del riesgo operacional (el riesgo de pérdida derivado de la inadecuación o de la disfunción de procesos internos, del personal o de los sistemas, o de sucesos externos; incluye dentro del concepto de riesgo operacional el riesgo legal pero se excluye el riesgo estratégico y reputacional), el autor acota dicho concepto respecto de las definiciones de riesgo de mercado y de crédito. Para ello, propone el siguiente cuadro resumen:

A continuación, diferencia entre dos conceptos relacionados pero no idénticos: capital regulatorio y capital económico. Esta diferenciación es muy importante a la hora de modelar correctamente el riesgo operacional.

El capital regulatorio, es aquel que resulta necesario para proporcionar una adecuada cobertura a las exposiciones de las entidades financieras frente a los riesgos financieros; es decir, viene a ser el nivel de capital mínimo exigido por el regulador.

El capital económico es aquel margen disponible frente a pérdidas futuras e inesperadas ocasionadas por riesgos operacionales, de mercado o de crédito; es decir, viene a ser el nivel de capital que elegirían los accionistas de una entidad financiera en ausencia de regulación.

Una diferencia importante a tener en cuenta a la hora de modelar el riesgo operacional es que el capital regulatorio cubre las pérdidas esperadas y las inesperadas sólo hasta determinado nivel de confianza, pero no considera los eventos de pérdida extremos, como sí lo hace el capital económico.

Metodología

Una vez definidos y acotados los conceptos de riesgo operacional y de capital regulatorio/económico, el autor presenta las tres metodologías de medición del riesgo operacional que recoge Basilea II:
1. Basic Indicator Approach (BIA),
2. Standarized Approach (SA) y
3. Advanced Measuremten Approach (AMA).

Las dos primeras responden a la denominada aproximación “top-down”, donde capital operacional es definido como una proporción determinada de los ingresos brutos.

Por su parte, el tercero responde a la denominada aproximación “bottom-up”, donde el importe de capital operacional es determinado en base a los datos de pérdidas operacionales recogidos en las bases de datos de la compañía.

Basilea II no establece una técnica de medición concreta y determinada para la determinación del importe de riesgo operacional mediante la metodología AMA, sino que deja libertad a las compañías para desarrollar sus propios modelos. Es por ello, que el análisis del autor se adentra en el estudio de las técnicas más adecuadas para llevar a cabo dicha medición del capital económico. En particular, presenta las más reputadas técnicas de medición que emplean las compañías hoy en día:
· Loss Distribution Approach (LDA)
· Stress-testing /Análisis de escenarios
· Autoevaluaciones de riesgos y controles
· Indicadores de riesgo

La realidad demuestra que los datos de riesgo operacional presentan determinadas características que lo diferencian de los datos del riesgo de mercado o de crédito. Esto conduce a que los métodos de valoración diseñados para los riesgos de mercado y de crédito no resulten adecuados para la medición del riesgo operacional.

La medición del riesgo operacional se asemeja más a las matemáticas actuariales, por eso son empleadas a menudo algunas de las metodologías actuariales de valoración a los riesgos operacionales (por ejemplo, la denominada Extreme Value Theroy – EVT).

Existen fundamentalmente dos maneras de desarrollar los modelos de riesgo operacional:
· Enfoque Top-down: cuantifica el riesgo operacional sin intentar identificar los eventos concretos o las causas de las pérdidas. Pertenecen a este grupo los modelos de indicadores de riesgo y los de análisis de escenarios.
· Enfoque Bottom-up: cuantifica el riesgo operacional a través de los eventos concretos identificados en la empresa. Pertenecen a este grupo los modelos de tipo actuarial, donde adquieren especial importancia las distribuciones de frecuencia y severidad que modelan los datos disponibles en las bases de pérdidas operacionales.

Dentro del enfoque Bottom-up, se encuentra la mencionada EVT. Esta teoría es una rama de la estadística que se enfoca en el estudio de los eventos poco frecuentes que están situados en la cola de una distribución de probabilidad concreta. Existen diversas técnicas para la EVT (por ejemplo, el método Block Maxima o el método Peak Over Threshold).

El objetivo final del enfoque Bottom-up es que una vez que se hayan modelado las distribuciones de pérdida (frecuencia y severidad), se procederá a agregar dicha exposición al riesgo. De esta forma, los dos tipos de distribuciones son agregadas en un modelo único que estime la pérdida total para un período de un año, utilizando el método de cálculo del Value-at Risk (VaR). No obstante, a pesar de que el VaR resulte ser el método más habitual, diversos estudios apuntan que éste no resulta ser el método más adecuado para el cálculo del capital sino que resulta más idóneo el Conditional Value at Risk (CVaR).

Stress-test y análisis de escenarios

Un importante hecho a considerar a lo hora de adoptar un enfoque Bottom-up es la necesidad de disponer de una base de datos suficientemente amplia. Sin embargo, esta necesidad choca con la realidad imperante en muchas entidades donde la escasez de datos históricos de riesgo operacional disponibles es manifiesta.

Por eso, para resolver este problema, se han desarrollado otros métodos alternativos para la gestión del riesgo operacional. Uno de estos métodos es el denominado análisis de escenarios, o de forma más genérica, el stress-test.

A través de este método se analiza si una institución financiera podría superar una pérdida derivada de un riesgo excepcional. Es decir, los stress-test valoran los efectos de eventos de poca frecuencia que se encuentran fuera de la capacidad predictiva del modelo estadístico del VaR. En este sentido, el stress-test debería ser empleado como un método complementario al VaR.

A día de hoy, no existe una doctrina suficientemente desarrollada en relación a los stress-test empleados en el cálculo del riesgo operacional. Por eso, existe una gran libertad a la hora de elegir los métodos que mejor se adaptan a cada compañía. Siendo los métodos de stress-test métodos subjetivos, es importante adoptar unas hipótesis lo más correcta posibles, ya que si se adoptan unas hipótesis incorrectas y se emplean unos escenarios irrelevantes, podría conducir a considerar unas pérdidas irrelevantes.

Con carácter general los escenarios pueden clasificarse en dos grandes grupos:
· Aquellos que emplean datos históricos (por ejemplo, los ataques terroristas del 11-S en Nueva York, las operaciones de trading llevadas a cabo en Societé Generalé)
· Aquellos que emplean escenarios hipotéticos, de posibles eventos de riesgo que no han tenido lugar todavía, pero que pudieran darse.

Si la entidad financiera es capaz de implantar una política adecuada de análisis de escenarios, entonces este método proporciona una visión comprehensiva del impacto de los potenciales eventos.

Es por eso, que este método proporciona una base cuantitativa creíble y que por eso los resultados obtenidos pueden ser posteriormente agregados a los otros métodos de cuantificación como, por ejemplo, el empleado a través de la Loss Distribution Approach (LDA).

Para llevar a cabo un adecuado análisis de escenarios, el autor propone la utilización de una metodología estructurada basada en las siguientes tres fases:
1. Listado de los escenarios posibles dentro de una categoría de riesgo operacional determinada.

2. Aplicación del escenario diseñado

3. Distribución de probabilidad para la categoría

De las tres fases mencionadas, la más crítica de todas es la primera. Por eso, resulta vital la utilización de un método de trabajo adecuado que permita su determinación correcta. El autor propone un método basado en los siguientes cinco pasos:
1. Definición de un escenario
2. Determinación de la frecuencia
3. Valoración de la severidad
4. Impacto del escenario
5. Seguro de cobertura

Gestión

Cuestión diferente al cálculo económico del riesgo operacional será la relevancia que la Dirección otorgue a los resultados obtenidos.

A menudo ocurre que los resultados pueden resultar difíciles de interpretar ya que los stress-test definen eventos de poca frecuencia. Esto da lugar a que las acciones para mitigar el riesgo que debe tomar la Dirección pueden resultar poco claras y, por lo tanto, que acaben por ignorarse los resultados derivados del stress-test.

El autor propone que una vez que la institución financiera determine las características especiales de su exposición al riesgo operacional, los directivos de la compañía adoptar las acciones necesarias ayudándose de uno de los cinco métodos de gestionar el riesgo operacional que propone.

Riesgo de reputación: revisión teórica y aproximación a su valoración

Fuente: Revista Gallega de Economía, vol 19, numero 1
Título: Riesgo de reputación: revisión teórica y aproximación a su valoración
Fecha: 24 de marzo de 2010
Autor: Marcos Vizcaíno González

El riesgo al que se enfrenta una empresa es mucho más que un conjunto de factores medibles, ya que también incluye elementos menos cuantificables que ocasionan que su gestión deba sobrepasar el mero análisis de escenarios, especialmente en el sector financiero.

La preocupación por estos riesgos fue recogida en el documento de Basilea II, donde se establece una relación de riesgos no tradicionales, incluyendo el legal, el operacional, el estratégico y el de reputación.

Algunos autores son partidarios de considerar el riesgo reputacional de forma aislada e independiente de los demás riesogs. Otros, sin embargo, prefieren considerarlo como un componente del riesgo operacional, legal o de otros riesgos. En cualquier caso, sea cual sea la decisión final, no cabe duda de que el riesgo reputacional debe ser tenido en cuenta de forma muy cuidadosa.

Desde un punto de vista tipológico, los autores dividirsen el riesgo reputacional en dos tipos:
1. El riesgo de reputación situacional o inmediato, es decir, aquel que es imposible anticipar (por ejemplo, un ataque terrorista).
2. El riesgo de reputación previsto, al cual la empresa puede anticiparse para planificar las estrategias de comunicación que empleará con la finalidad de minimizar las consecuencias.

Asimismo, se establece una lista de premisas sobre las cuales asentar la aproximación al riesgo reputacional:
1. El riesgo de reputación ha sido entendido tradicionalmente como el riesgo asociado a una percepción negativa en relación con una pérdida de confianza; sin embargo, todo riesgo entraña siempre dos vertientes: por un lado, la posibilidad de una pérdida y, por otro, la posibilidad de una ganancia.
2. El riesgo reputacional se extiende a todas las actividades de la empresa, así como la reputación de los consumidores, de los proveedores y de otros agentes relacionados con ella.
3. Aunque un riesgo que afecte a la reputación puede aparecen de modo imprevisto, es más probable que surja después de algunas señales de alerta.

Un elemento a tener en cuenta en el análisis del riesgo reputacional es que éste está directamente relacionado con la percepción que de la empresa, de los directivos y de sus actuaciones se tiene desde el exterior. Esto hace difícil la gestión del riesgo ya que la reputación es particularmente sensible a circunstancias ajenas a la esfera de influencia de la organización.

A modo de ejemplos, algunas de las causas de este riesgo se relacionan con la posibilidad de que la identidad corporativa sea suplantada, de un error procedente de la incorrecta gestión de otros riesgos, un incremento en las demandas de los consumidores que, además, puede verse incrementada si adquieren relevancia en los medios, etc.

Si existe una adecuada gestión de la reputación, las consecuencias serán positivas. Por el contrario, si existe una gestión deficiente de la reputación, las consecuencias serán negativas.
A continuación, se recogen en el cuadro algunos de los grupos de interés y los efectos de una gestión deficiente o adecuada de la reputación:

La responsabilidad social empresarial permite gestionar las posibles consecuencias del riesgo de reputación, tanto positivas como negativas.

Así, la responsabilidad social empresarial es parte de un ciclo a través del cual las empresas general capital de reputación, gestionan riesgo de reputación y mejoran la actuación.

A continuación se puede ver gráficamente el ciclo de la gestión del riesgo de reputación:

Las empresas invierten en responsabilidad social corporativa, lo que genera un stock de capital de reputación que se utiliza para un doble propósito: por una parte, constituye una plataforma de lanzamiento para oportunidades futuras y, por otra parte, salvaguarda los activos actuales actuando como amortiguador contra las pérdidas. A través de los programas de responsabilidad social empresarial se otorga consistencia al ciclo y se gestiona el riesgo de reputación.

Tradicionalmente, el riesgo de reputación no ha sido gestionado con gran detalle por los responsables de riesgos ya que lo consideraban demasiado intangible.

Algunas claves para el éxito en la gestión del riesgo reputacional:
1. Nombrar a un alto directivo como responsable del riesgo de reputación
2. Añadir la cuestión del riesgo reputacional a las responsabilidades de los comités existentes
3. Crear un equipo multidisciplinar para crear y poner en marcha una estrategia que gestione el riesgo de reputación. Este equipo será el responsable de identificar las amenazas a la reputación corporativa.
4. Posteriormente a la identificación de las amenazas se establecerá un orden de prioridades.
5. Establecer un marco de relación de confianza con aquellos grupos de interés que otorgan el denominado “capital o fondo reputacional”.
6. Necesidad de valorar y cuantificar la reputación.
7. Utilizar a los grupos de interés como “embajadores” de la reputación corporativa.
8. Poner una cuidadosa atención en la gestión de las crisis.

La cuantificación del riesgo de reputación no resulta fácil. Sin embargo, existen diferentes propuestas en los autores para llegar a una adecuada valoración del riesgo de reputación.

En particular, el trabajo aquí analizado parte de la siguiente hipótesis: las empresas pueden ser clasificadas en empresas “capaces” y “no capaces” de recuperarse de una crisis. Pertenecen al segundo grupo aquellas que sufren una repentina caída en el mercado superior al 10% y que, al cabo de un año, no se ha recuperado ni lo más mínimo.

Siguiendo la estela de los estudios de los profesores Black y Scholes, que concluyeron que el pasivo de una empresa puede valorarse a través de opciones, se establece la conclusión de que también este análisis puede trasladarse a la evaluación de las responsabilidades financieras.

Así, partiendo de la fórmula de Black-Scholes para valorar una opción de tipo europea, se desarrolla para llegar a una propuesta de expresión matemática donde todas las incógnitas son conocidas, quedando como incógnita tan sólo una de ellas, “r” (el factor de descuento para hallar el valor de la empresa):

Por lo tanto, a partir de un adecuado análisis de esta tasa de actualización se puede obtener una cuantificación del riesgo de reputación y su impacto en la valoración de las empresas.

Comparando los valores de dicho factor de descuento con diferentes estrategias ante la gestión de su reputación, las diferencias halladas se podrían achacar al riesgo de reputación.

Una respuesta de indicador de riesgo legal. Valoración del riesgo legal a través de la Teoría de Seguros

Fuente: 2ª Reunión de Investigación en Seguros y Gestión de Riesgos
Título: Una respuesta de indicador de riesgo legal. Valoración del riesgo legal a través de la Teoría de Seguros.
Fecha: Abril 2007
Autor: David Ceballos Hornero

El presente artículo plantea un indicador para la determinación de la criticidad del riesgo legal. En dicha determinación se van a emplear las fórmulas de cálculo de la prima de seguros y de la prima de una opción financiera. Sin embargo, como podrá comprobar el lector, el nivel de dificultad de entendimiento y cálculo de dichas fórmulas va a ser medio-bajo.

En realidad, la determinación de este indicador no deja de emplear cierta subjetividad, si bien lo cierto es que para su cálculo se puedan establecer ciertas escalas o ciertos métodos de estimación para poder estandarizar su cálculo.

En la actualidad no existe un modelo general de análisis del riego ni tampoco un indicador para detectar la criticidad del riesgo legal. Por ello, el autor, partiendo de la definición de riesgo operacional, define el riesgo legal desde dos puntos de vista que van a acotar el alcance del artículo: el riesgo legal directo y el riesgo legal indirecto:

• El riesgo legal desde el punto de vista directo es definido como la posibilidad de pérdidas debido al incumplimiento de la legislación que afecta a los contratos financieros o la imposibilidad de exigir el cumplimiento del contrato legalmente.
  
  


• Desde el punto de vista indirecto, el riesgo proviene de la posibilidad de un cambio regulatorio por parte de las autoridades competentes de la normativa de una forma que afecte adversamente a la posición de la entidad financiera.

Los tipos de pérdidas por riesgo operacional, del cual forma parte el riesgo legal, es dividido habitualmente en los siguientes siete componentes:

1. Fraude interno: apropiación de activos, evasión fiscal, mala valoración intencionada de posiciones, sobornos y similares.


2. Fraude externo: robo de información, piratería (informática) dañina o falsificación.


3. Relaciones laborales y seguridad en el puesto de trabajo: discriminación, compensación e incentivos laborales, salud y seguridad laboral, y otros temas que tienen una regulación laboral.


4. Prácticas con clientes, productos y negocios: manipulación del mercado, conducta anti-competencia, comercio no regular, productos defectuosos, abuso de confianza, incumplimiento de contrato, incitación al delito.


5. Daño a activos materiales: desastres naturales, terrorismo, vandalismo y similares.


6. Incidencias en el negocio y fallos en los sistemas: fallos de programas y equipo informático, interrupciones e incidencias en la actividad, retrasos y similares.


7. Gestión de procesos, entregas y funcionamiento: errores en la entrada de datos, equivocaciones en la ejecución de una tarea, errores contables, informes erróneos, pérdidas negligentes en las operaciones del negocio o de los activos de los clientes y similares.

Si analizamos el riesgo legal dentro de esta categoría, podremos observar que el riesgo legal directo por incumplimiento voluntario de la normativa afecta, fundamentalmente, al fraude interno y a la posibilidad de malas prácticas que jurídicamente sean punibles.

En el caso del riesgo legal indirecto por cambio normativo, aunque no se recoge en las componentes del riesgo operacional, también habría que entenderlo en cuenta.

A la hora de medir el riesgo operacional, y por ende el riesgo legal, existen ciertas metodologías en la doctrina: la simulación, el valor en riesgo, la posibilidad de incluir seguros o la estimación de la distribución de Pérdidas y Ganancias.

Sin embargo, para la detección del riesgo habría que atender principalmente a los componentes e indicadores de riesgo. En el caso del riesgo legal directo, se podría encontrar ayuda en los componentes del fraude interno y de las malas prácticas con clientes, productos y negocios, generalizando los indicadores de los sistemas de medición utilizados en estos campos (por ejemplo, en el fraude interno, los diferentes instrumentos de predicción y de data mining).
Sin embargo no encontramos la misma ayuda para el caso del riesgo legal indirecto.

El autor, plantea la hipótesis de que existe un riesgo legal indirecto alto, es decir, de excesivo riesgo de cambio de normativa desfavorable, cuando la prima de un seguro teórico del riesgo legal analizado es superior a la prima de una opción financiera, cuyos pagos sean similares al estado de la naturaleza con y sin cambio legal. Por lo tanto, el autor propone la creación de un indicador de riesgo legal indirecto que nos ayudara a anticiparnos en la toma de decisiones.

Con carácter previo a ver los pasos a seguir en la valoración de riesgo legal, nos detenemos un momento para analizar los elementos empleados, respectivamente, en el cálculo de las primas de seguro y de la opción financiera.

Prima de seguro

La prima de seguro se plantea como una prima única para la cobertura de un suceso futuro (cambio de normativa).

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Donde,

• Pseguro: prima de seguro


• Px: probabilidad de cambio normativo, es decir, la probabilidad de ocurrencia.


• P&G: pérdidas esperadas, es decir, la severidad del impacto económico.


• I: tipo de interés de valoración, es decir, el tipo de descuento de los costes futuros de un posible siniestro o evento desfavorable.


• Ps: probabilidad de exigibilidad, es decir, estimación de la exigibilidad del cambio legal en cuanto a las multas, compensaciones económicas o, también, el grado de ajuste exigido a la nueva normativa (exenciones, vacatio legis o tiempo de adaptación).


• R: recargo por costes legales, es decir, por aquellos gastos adicionales de protección.
  

Prima de la opción financiera

La prima de la opción financiera será la de una opción de compra tipo europea (sólo se ejerce en el momento del cambio legal futuro) y se estima en tiempo discreto a partir de un enfoque binomial, ya que el riesgo legal tiene importancia antes y después del cambio de normativa, es decir, en un momento futuro discreto.

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Donde,

• Popción: prima de la opción


• Pna: probabilidad de no arbitraje o probabilidad neutral al riesgo


• P&G sc/cc: pérdidas estimadas con y sin cambio legal


• I: tipo de interés libre de riesgo de valoración

Por último, señalar que por comparación entre las dos primas comentadas la criticad del riesgo legal quedará clasificada. De tal forma que, cuando la prima del seguro sea superior a la prima de la opción implicará que el recargo por los costes legales, las pérdidas que pueden ocurrir o la probabilidad de exigibilidad son excesivamente altos. Es decir, existirá un alto riesgo legal porque la cobertura teórica (prima seguro) es superior a lo que asumiría una cobertura de mercado (prima opción).

Sin más dilación, pasamos a detallar el sistema de trabajo a seguir, señalando los siguientes 5 pasos o fases:

1. Identificación de los factores de riesgo


2. Determinación de la escala de valores de medición


3. Cuantificación de los valores de cada componente de la fórmula


4. Cálculo de la prima


5. Valoración del riesgo legal indirecto

Veamos lo anterior con un ejemplo.

La situación de hecho es una operación financiera que por su novedad apenas tiene una regulación que le afecte, y que tras ciertos escándalos o resultados financieros desfavorables la autoridad gubernativa propone un cambio normativo.

Sin cambio normativo la operación supondría un rendimiento del 30% por su mejor utilidad fiscal, que en términos monetarios se traduciría en unos beneficios esperados para los próximos 5 años de 20 millones de euros anuales.

Con cambio legal, el valor del producto caería al 80% de su valor actual, reduciéndose los beneficios a 20 millones de euros de pérdidas el próximo año porque hay posibilidad de efectos retroactivos, y los años subsiguientes el beneficio desaparecería por no ser ya atractivo el producto.

Por tanto, la pérdida actual por el cambio legal son los 20 millones de euros actualizados un período, más la renta de 5 períodos de 20 millones de euros que se dejan de ganar.

Los múltiplos de cambio de valor son 1’3 y 0’8; el tipo de interés de valoración se escogería el 5’25% anual. Por tanto, la probabilidad de no arbitraje es de 50’5%.

El cambio legal se espera que se produzca dentro de un año, tiempo estimado de negociaciones y resoluciones políticas. La probabilidad de ocurrencia de dicho cambio legal se estima en alta (25%) porque ha habido experiencias negativas pasadas y el producto no tiene casi tratamiento fiscal por su novedad.

La probabilidad de exigibilidad también se estima en alta (75%) por haber posibilidad de efectos retroactivos y ser rápido el procedimiento legal.

El recargo legal se estima en moderado-alto (10%) debido a que los recientes escándalos pueden llevar a una sentencia ejemplar.

1 Identificación de los factores de riesgo.

El autor señala como posibles factores de riesgo atendiendo a los siguientes:

• Desde el punto de vista de la probabilidad:
  a. Las situaciones vividas en el pasado que suponen un entorno de negocio preocupado por la gravedad de la situación.
  b. El tratamiento fiscal del tipo de producto, que por su novedad apenas existe; por ello, el cambio de la normativa será potencialmente más ágil al carecer de limitaciones del pasado.
  


• Severidad
  a. La previsión del negocio hace suponer que de no existir el cambio normativo el rendimiento estimado sería de unos beneficios esperados para los próximos 5 años de 20 millones de euros anuales.
  b. El cambio normativo es posible que indique una retroactividad de la norma, estimándose los efectos derivados de dicho cambio en una pérdida de 20 millones de euros de pérdidas para el próximo año, además de dejar de perder el negocio previsto señalado en el punto anterior.
  c. Por tanto, la pérdida actual por el cambio legal son los 20 millones de euros actualizados un período, más la renta de 5 períodos de 20 millones de euros que se dejan de ganar.
  


• Exigibilidad
  a. La posibilidad de que la norma incluya efectos retroactivos incrementa el grado de ajuste exigido.
  b. Dado el interés y la repercusión social de la norma, se prevé que el proceso legal se podría ver acelerado, incrementando la exigibilidad.

2 Determinación de los valores de medición.

Esta fase conlleva un grado de subjetividad que, no obstante, como se comentó al principio del artículo, puede disminuirse si se determinan de acuerdo con el criterio de los diferentes expertos de las áreas ciertas escalas o ciertos métodos de estimación para poder estandarizar su cálculo.

En el ejemplo supondremos las siguientes estimaciones:

• Desde el punto de vista de la probabilidad:

• Exigibilidad:

3 Cuantificación de los valores de los componentes de la fórmula

• Desde el punto de vista de la probabilidad: la probabilidad de exigibilidad también se estima en alta (75%):





• Severidad:
  Donde la situación presente es:
  

Y donde el valor de los beneficios esperados para el próximo año se habían previsto en:

• Exigibilidad: la probabilidad de ocurrencia de dicho cambio legal se estima en alta (25%)



• Tipo de interés de valoración: el tipo de interés de valoración es el 5’25% anual.
  


• Recargo de costes legales: El recargo legal se estima en moderado-alto (10%)
  


• Probabilidad neutral al riesgo: los múltiplos de cambio de valor son 1’3 y 0’8.

4 Cálculo de la prima.

Cálculo prima seguro:

Cálculo prima opción:

5 Valoración del riesgo legal.

Por tanto, en este ejemplo, el riesgo legal no sería excesivamente alto y estaría dentro de lo que el mercado asumiría para los beneficios que se esperan obtener, aunque exista una alta probabilidad de cambio normativo.

Si se analizan los factores que influyen en esta comparación son la diferencia en las pérdidas, de manera que cuando se espera que el resultado futuro sea de grandes pérdidas subirá la prima de seguro sin afectar a la prima de la opción. Por otro lado, las probabilidades de ocurrencia del cambio legal y su exigibilidad influyen también en esta comparación, de forma que cuanto menores sean mayor posibilidad de que la prima de la opción sea superior a la del seguro, producto que sí las considera.

Enfoque estructurado para crear un indicador de riesgo predictor

Fuente: The RMA Journal

Título: A structured approach to building predictive key risk indicators

Fecha: Mayo 2004

Autor: A. Immaneni, C. Castro y M. Haubenstack

La dirección de las compañías cada día son más conscientes de la necesidad de integrar la gestión de riesgos dentro del día a día de la toma de decisiones. Es por ello que existe una creciente tendencia a incluir indicadores de riesgo dentro de los cuadro de mando al uso.

Aun cuando las compañías están acostumbradas a emplear numerosos indicadores desempeño, no siempre resulta fácil transformar dichos indicadores en indicadores de riesgo adecuados.

En el artículo de los autores A. Immaneni, C. Mastro y M. Haubenstack, presentar un método sencillo y practico para crear un indicador de riesgo. Para ello me basare en algunas técnicas del denominado método Sigma Seis.

Los pasos a seguir serán los siguientes:

a) identificación de las mediciones que la propia compañía esta utilizando;

b) determinación de las debilidades de dichos indicadores;

c) matriz hechos posibilitadotes de eventos de riesgo y métricas;

d) medidas a tomar;

e) validación y determinación de los niveles de tolerancia; y finalmente

f) diseño del cuadro de mando.

Este proceso es genérico si bien basaremos los ejemplos en las operaciones de un call-center. En este caso el riesgo es que un cliente no sea tratado con profesionalidad y que la información proporcionada por el operador no sea precisa y correcta.

a) Identificación de las mediciones que la propia compañía esta utilizando.

El primer paso para desarrollar los indicadores de riesgo es valorar los riesgos que tiene la compañía. Para ello, el proceso más sencillo es identificar y categorizar los eventos de riesgo de la compañía. El 90% de las compañías proceden en esta fase al mantenimiento de reuniones y grupos de trabajo con los expertos de cada área y, a través de los mismos, identificar las diversas métricas que se emplean y que potencialmente pueden servir de indicadores de riesgo. De acuerdo con las más recientes estadísticas, entre un 40% y 50% de los indicadores de riesgo se obtienen de esta fase.

b) Determinación de las debilidades de dichos indicadores.

Una vez completado este inventario, el siguiente paso es determinar la idoneidad y efectividad de cada una de dichas métricas.

Para ello realizaremos un análisis de cada métrica estableciendo diversos aspectos en base a los cuales puede ser analizada la métrica (frecuencia, escalada de la información, preventivos/reactivos, etc).

Valoraremos cada aspecto de la métrica en una escala de 1 al 5 siendo el resultado final de la métrica la media de todas las dimensiones. De acuerdo con los estudios realizados, el resultado idóneo es 4 o superior.

c) Matriz hechos posibilitadotes de eventos de riesgo y métricas.

A continuación, realizaremos una matriz donde relacionemos los hechos que pueden dar lugar a eventos de riesgo y las métricas. La finalidad de este paso es que observemos la correlación existente entre los ambos.

Asignamos un peso relativo a cada hecho y valoramos su relación con cada una de métricas utilizando
un sistema de puntuación de 0-1-3-9. De forma automática, para aquellas métricas que no hayan obtenido en la puntuación ningún 9, podremos concluir que no es una métrica adecuada.

d) Medidas a tomar.

Observando los resultados obtenidos y resumidos en el siguiente cuadro, se plantean diversas alternativas:

a) mejorar la métrica existe y,

b) desecharla y buscar una métrica más adecuada.

e) Validación y determinación de los niveles de tolerancia.

Los pasos analizados en los párrafos anteriores sirven como juicio cualitativo para determinar la fortaleza
entre las métricas existentes y los eventos de riesgo. En algunos casos esta correlación es evidente; sin embargo en otras será necesaria su validación.

Dicha validación puede llevarse a cabo por medio del análisis estadístico de los datos históricos.

Sin embargo, la realidad es que en la mayoría de los casos la entidad no dispone de una base de datos
con los datos históricos. En estos casos es cuando el indicador de riesgo deviene una herramienta práctica de apoyo.

Con carácter general, las empresas conocen hasta que punto pueden asumir determinado número de eventos de riesgo y cuales son los objetivos de la compañía.

Un ejemplo de creación de indicador de riesgo puede verse en el cuadro siguiente. En este sentido, se establece una correlación entre dos métricas existentes en la compañía: por un lado, la puntuación de satisfacción otorgada por el cliente después de la llamada; por otro, la puntuación de las habilidades comunicativas que el supervisor del call center realiza.

e) Diseño del cuadro de mando.

A continuación el próximo paso es diseñar un cuadro de mando para reportar aquellos indicadores de riesgo que son relevantes para el negocio. Idealmente, la gestión de los indicadores de riesgo deberían estar cercanos a la primera línea de negocio reportando por excepción cuando los indicadores sobrepasan los límites admitidos.

Sirva de ejemplo el siguiente cuadro: