SAS® OpRisk VaR

Modele datos de pérdidas y proyecte el valor operacional en riesgo (VaR)

Obtenga una imagen precisa del VaR. Luego mejore procesos y controles de riesgo. Optimice distribuciones de capital. Cumpla con requisitos regulatorios. Y mitigue la frecuencia y la severidad de eventos de riesgo.

Beneficios



Evalúe con precisión las necesidades de capital.

¿Demasiado bajo, demasiado alto o justo? Debe poder determinar dónde se ubican sus distribuciones de capital. Las calculadoras avanzadas de VaR generan distribuciones de pérdida agregadas utilizando la simulación Monte para que pueda cuantificar cuánto capital necesita para operar de manera segura y establer.

Anticipe pérdidas futuras de todos los tipos.

Durante el curso de hacer negocios ocurrirán errores operacionales, que a menudo darán como resultado alguna pérdida. Puede enriquecer la muestra estadísticamente baja que se utiliza para modelado con información de diversas fuentes de datos, así como también escenarios. De modo que puede considerar diferentes tipos de pérdidas, incluso si no se han presentado antes.

Entienda plenamente las exposiciones a pérdidas.

Obtenga una explicación a fondo de las exposiciones y tendencias de pérdidas que su firma enfrenta. Puede explorar exposiciones y tendencias de manera global, o bien por unidad de operación, categoría de evento de pérdida, ubicación geográfica y otros criterios. Entienda qué tanto y porqué pueden variar las pérdidas inesperadas utilizando un análisis “qué pasa si” (What If). Varíe las suposiciones del modelado para evaluar la sensibilidad del VaR a diferentes escenarios.

Disminuya las cargas de auditoría y cumplimiento.

Si no puede demostrar total transparencia a examinadores internos y externos, su organización puede enfrentar consecuencias. Se conservan registros detallados de auditorías para suposiciones y actividades de modelado, lo que le da total visibilidad de cálculos tras bambalinas y detalles sobre cómo se define, mide, deriva, destila y representa el riesgo.

Características

  • Matriz de riesgo interactiva
  • Fuentes de datos integradas internas y externas
  • Flexibilidad y control en el modelado
  • Análisis “qué pasa si”

  • Selección sin precedentes de técnicas analíticas
  • Simulación Monte Carlo
  • Total visibilidad de la lógica de los modelos

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