Evaluación de los riesgos operacionales en empresas del sector eléctrico aplicando las directrices del Comité de Basilea

• Autores: Dionicio Peña Torres, Carlos Rodríguez Monroy , Pablo Solana Pérez, Javier Portela García-Miguel
• Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 38, Nº. 12, 2013, págs. 828-835
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    La crisis financiera ha planteado disyuntivas respecto al uso de series de tiempo para el pronóstico de riesgos financieros.

    Por esta razón el Comité de Basilea de Supervisión Bancaria (CSBS) del Banco de Pagos Internacionales (BPI), ha propuesto un viraje hacia modelos cualitativos o mixtos que permitan detectar posibles eventos de riesgos de alto impacto y baja frecuencia a partir de entrevistas y encuestas a expertos. Este artículo aplica las directrices del CSBS-BPI para la detección de riesgos operacionales (RO) en empresas del sector eléctrico. Otro aspecto considerado es el establecimiento de indicadores a partir de unidades energéticas que no son afectados por factores macroeconómicos, con el objeto de mostrar datos de RO de empresas con lo que los agentes financieros internacionales podrán realizar sus pronósticos con mayor confiabilidad. El CSBS-BPI ha demostrado que para datos cuantitativos las distribuciones de Poisson y log-normal son las que mejor representan la frecuencia e impacto de los RO. Se demuestra que dichas distribuciones son características también en el sector eléctrico y que es posible implementarlas cuando los datos son de origen cualitativo. Al igual que el Valor en Riesgo Operacional (OpVaR) es de amplio uso en el sector bancario, se muestra su aplicabilidad en empresas energéticas. Entre los diversos métodos para la obtención del OpVaR, se adoptó Montecarlo para convolucionar las distribuciones de severidad y frecuencia, y se obtuvieron las distribuciones de pérdidas, desde las cuales se extrajeron las pérdidas para diversos RO del sector eléctrico.

  • English

    The financial crisis has brought up dilemmas regarding the use of time series to forecast financial risks. For this reason, the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) of the Bank for International Settlements (BIS) has proposed a shift towards qualitative or mixed models to detect potential risk events, generally of low frequency and high impact, starting with qualitative data from interviews and expert surveys. As yet, the BIS principles are not often used in companies different from those in the banking sector.

    This paper applies these directives in order to detect operational risks (OpR) in electric utilities. Another aspect considered in this article is the establishment of indicators derived from energy units, which are not affected by macroeconomic factors in order to display data of the OpR in electric enterprises; consequently enabling financial agents to make more reliable forecasts. The BCBS-BIS has shown that the Poisson and log-normal distributions are those that best represent the frequency and impact of the OpR. This article shows that such distributions are also characteristic in the electric sector and can be implemented for data that have qualitative origins. Just as the Operational Value at Risk (OpVaR) is widely used in the banking sector, it is also shown that energy companies can apply it. Among the different methods to obtaining OpVaR, the Montecarlo’s method was adopted in order to convolute severity and frequency distributions, and the distribution of losses for different risks in the electricity sector.

  • português

    A crise financeira tem sugerido disjuntivas em relação ao uso de séries de tempo para o prognóstico de riscos financeiros.

    Por esta razão o Comitê de Basileia de Supervisão Bancaria (CSBS) do Banco de Pagos Internacionais (BPI), tem proposto uma virada para modelos qualitativos ou mistos que permitam detectar possíveis eventos de riscos de alto impacto e baixa frequência a partir de entrevistas e pesquisas a expertos. Este artigo aplica as diretrizes do CSBS-BPI para a detecção de riscos operacionais (RO) em empresas do sector eléctrico. Outro aspecto considerado é o estabelecimento de indicadores a partir de unidades energéticas que não são afetados por fatores macroeconômicos, com o objetivo de mostrar dados de RO de empresas com o que os agentes financeiros internacionais poderão realizar seus prognósticos com maior confiabilidade. O CSBS-BPI tem demonstrado que para dados quantitativos as distribuições de Poisson e log-normal são as que melhor representam a frequência e impacto dos RO. Se demonstra que ditas distribuições são características também no setor elétrico e que é possível implementa-las quando os dados são de origem qualitativo.

    Igualmente que o Valor em Risco Operacional (OpVaR) é de amplo uso no setor bancário, se mostra sua aplicabilidade em empresas energéticas. Entre os diversos métodos para a obtenção do OpVaR, se adotou Montecarlo para convolucionar as distribuições de severidade e frequência, e se obtiveram as distribuições de perdas, desde as quais se extraíram as perdas para diversos RO do setor elétrico