| Journal: | Ensayos. Revista de economía |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000419206 |
| ISSN: | 1870-221X |
| Authors: | Martínez Sánchez, José Francisco1 Venegas Martínez, Francisco1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Escuela Superior de Apan, Pachuca, Hidalgo. México 2Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Economía, México, Distrito Federal. México |
| Year: | 2013 |
| Season: | May |
| Volumen: | 32 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 31-72 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado |
| Spanish abstract | Este trabajo identifica y cuantifica a través de un modelo de red bayesiana (RB) los diversos factores de riesgo operacional (RO) asociados con las líneas de negocio de bancos trasnacionales. El modelo de RB es calibrado mediante datos de eventos que se presentaron en las distintas líneas de negocio, de dichos bancos, durante 2006-2009. A diferencia de los métodos clásicos, la calibración del modelo de RB incluye fuentes de información tanto objetivas como subjetivas, lo cual permite capturar de manera adecuada la interrelación (causa-efecto) entre los diferentes factores de riesgo, lo cual potencializa su utilidad como se muestra en el análisis comparativo que se realiza entre los enfoques RB y clásico |
| English abstract | This paper identifies and quantifies through a Bayesian Network model (BN) the various factors of Operational Risk (OR) associated with business lines of transnational banks. The BN model is calibrated with data from events that occurred in different lines of business of such banks during 2006-2009. Unlike classical methods, the BN model calibration include information sources from both objective and subjective, allowing more adequately capture the relationship (cause and effect) amongst the various elements of operational risk. Which potentiates its utility as shown in the comparative analysis performed between RB and classical approaches |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Banca, Análisis bayesiano, Riesgo operativo, Simulación de Monte Carlo |
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