2012-10-012012-10-012010http://hdl.handle.net/10784/136El aspecto más relevante desarrollado en el presente trabajo es implementar dos métodos para medir el riesgo operativo: El Valor en Riesgo (VaR) y uno de los modelos Picos sobre un umbral (POT) de la Teoría Básica del Valor Extremo (EVT). Primero se hace una introducción a lo que es el riesgo y riesgo operativo y un poco de contexto histórico de los dos métodos. Segundo se presentan las diferentes distribuciones de probabilidad para los eventos de riesgo (frecuencias y severidad) más usadas, se presenta la forma de estimar los parámetros y como es el generador de procesos para simularlas. Posteriormente se aclaran dos modelos para tratar valores extremos de la Teoría del Valor Extremo el Máximo por bloques y el Picos sobre un umbral (POT) con sus respectivas distribuciones más usadas: la Distribución Generalizada de Pareto y la Distribución de Valor Extremo Generalizada (en el Anexo A, B, y C se presenta también un resumen de las distribuciones: Familia Beta Transformada Familia Gamma Transformada y Distribuciones para grandes pérdidas). Se hace explicita la forma de calcular el VaR y Pérdidas Esperadas y la pérdidas inesperadas que nos permite reservar un capital para proteger una empresa del Riesgo Operativo.134 p.Contenido parcial: Riesgo y riesgo operativo -- Teoría y modelos de valores extremos -- Método de distribución de pérdida agregada (LDA) -- AplicaciónspaTrabajo intelectual. Universidad EAFITTesis. Maestría en Matemáticas AplicadasRiesgo operacionalRiesgo financieroAnálisis del riesgoModelos VarFinancial economicsInvestment and investmentsModelos de pérdidas agregadas (LDA) y de la teoría del valor extremo para cuantificar el riesgo operativo teoría y aplicacionesmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessCAPITAL DE RIESGORIESGO (FINANZAS)ANALISIS DE INVERSIONESADMINISTRACION DE RIESGOSESTADOS FINANCIEROSPERDIDAS (NEGOCIOS)Intellectual work. Universidad EAFITThesis. Master's Degree in Applied MathematicsOperational riskFinancial riskRisk analysisVar Models332.6 A696Acceso abierto2012-10-01Arias Pineda, Guillermo León