00:02:51:15 No, no, no, no! Santuario! La empresa lidera la implementación de herramientas analíticas y software especializado y les da la bienvenida a esta presentación. El día de hoy contamos con el acompañamiento del instructor Jason Díaz, especialista en Gestión de Riesgos Financieros de la Universidad Sergio Arboleda, con conocimiento en modelos de deterioro de cartera bajo regulación local e internacional, sistemas de administración de riesgo, valoración de instrumentos financieros y derivados, diseño de controles y herramientas Estadísticas de medición de riesgo asociado en la práctica de finanzas en el área de FRM KPMG Colombia.

00:03:13:18 Este espacio contará con el acompañamiento del instructor Miguel Ángel Bello, economista de la Universidad de La Salle en Colombia, Magister en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid, España y acreditado con la certificación internacional en Administración de Riesgo. Se QRM actualmente es consultorio docente en el Colegio de Estudios Superiores de Administración SESA en Colombia.

00:03:48:09 Se ha desempeñado como docente y director de tesis de maestría en diferentes universidades de la región, así como expositor internacional e instructor especializado en temas de riesgo y finanzas como parte del equipo de instructores de software para Latinoamérica. Bienvenidos! Muchísimas gracias a todos por. Por estar aquí presentes. Hablar un poquito. En cuanto a la gestión de riesgos en el sector cooperativo, que es un tema que es muy relevante tener en cuenta la importancia de estas entidades para el acceso a algunas personas a recursos financieros.

00:04:20:14 Y bueno, voy a compartirles pantalla en serie para que por favor me confirman que sí pueden observar. Por supuesto. Entonces empecemos con la agenda. La agenda del día de hoy básicamente es hablar un poquito del contexto del sector cooperativo en Latinoamérica, en algunos países de la región. Asociado más que todo al nivel de regulación que tienen esas entidades en esos países.

00:05:00:22 En algunos de esos países la importancia de una gestión de riesgos para el sector cooperativo y hablar un poco de las tendencias en la gestión del riesgo para estas entidades. Bishop Entrando en materia en el primer ítem de la agenda, un poco el contexto de las cooperativas del sector cooperativo en LATAM podemos hacer una agrupación en tres, tres grupos, tres pequeños grupos en correspondientes, pues con respecto a los niveles de supervisión y control existentes en algunos países de la región.

00:05:36:00 En primera instancia tenemos aquellas aquellos países en donde hay un control muy bajo, un control inexistente, insuficiente o nivel bajo de supervisión. Aquellos en donde todavía no se ha consolidado una una Superintendencia, por ejemplo, especializada para dar directrices de ese tipo de entidades, o simplemente no se cuenta con alguna resolución que de unas directrices sólidas para la gestión de riesgos en estas entidades, en esos países.

00:06:15:08 Aquí se encuentran, por ejemplo Guatemala, Nicaragua, Panamá, República Dominicana y Venezuela. Por otro lado, encontramos países con regulaciones especiales donde sí se evidencian algunas superintendencias o entes reguladores para este tipo de entidades como Brasil, Bolivia, Colombia, Costa Rica, Chile, Ecuador, El Salvador, Honduras, México y Paraguay, o que igualmente tienen unas resoluciones o directrices normativas encaminadas a la a la, a las directrices de gestión de riesgos de esos países, de esas entidades, en ese país.

00:06:52:20 Y por otro lado tenemos unas, tenemos algunos países en donde se puede agrupar como aquellos países en donde existe una regulación dictaminada o emitida por parte de una ley bancaria. Puede ser del banco Central, de cada uno de los países y en donde esas entidades se entienden como intermediarios y se han ciertas pautas para la gestión de riesgos en esos países, como puede ser Argentina, Bolivia, Perú y Uruguay mismo.

00:07:29:28 Dando un poquito es un como entrando al detalle en alguno de esos países. Podemos aquí detallamos cuatro Empezamos con Perú en donde si bien directamente no, no, no se especifica que se sepa, se tiene en cuenta las directrices de cosas si se puede asociar cuando se identifican los elementos que componen la. Las directrices de gestión de riesgo de ese tipo de entidades.

00:08:27:15 He aquí básicamente la resolución a través del Decreto Supremo, resoluciones emitidas por la Superintendencia Bancaria, donde dan libertad a las compañías de ese sector para establecer la gestión de riesgos, la medición, incluso, sin embargo, deben considerar si algunas directrices en cuanto a niveles de de criticidad de riesgo desde un nivel más crítico hasta el nivel más bajo. Son cuatro niveles que cree que contempla esta resolución, en donde se puede tener en cuenta que el nivel más crítico que nivel en donde la materialización de riesgos en este tipo de entidades pues ese nivel crítico conllevaron a una dificultad en la operación, en una posibilidad, dificultad de continuar con las operaciones de la compañía y así los

00:09:04:09 niveles antes, agregando hasta un nivel más bajo de su nivel tolerable de para la compañía. Por otro lado tenemos a Ecuador, en donde es que se dan directrices de una administración integral de riesgos basada en límites y pues a través de la resolución de una resolución emitida por la Junta de Política de Regulación Monetaria Financiera, donde se dan directrices pues para la gestión de riesgos en los sistemas de riesgo de las compañías.

00:09:47:09 Continuamos con México, en donde se cuenta con algunas directrices de administración de riesgos, donde se establecen objetivos políticas, procedimientos y demás acciones para con cumplir con los lineamientos de las etapas de medición de riesgo de identificación, medición, control, los elementos de la gestión de riesgo y etapas de la gestión de riesgo de ese tipo de compañías. Hay disposiciones de carácter general aplicables a las actividades de estas de este tipo de sociedades.

00:10:26:13 Riesgo de crédito es liquidez para todos los los sistemas. Administrador de Administración de Riesgos de Mercado y Operativa. Así mismo es. En Colombia existe la Superintendencia Colombia Solidario a través de su Circular Básica Contable y financiera. El título cuatro, que es sobre la gestión de riesgos que a pues. Directrices para la gestión en cada uno de los sistemas de riesgo existentes y también que se introduce un término de apetito al riesgo que ya más adelante vamos a entrar en detalle.

00:11:15:19 Listo. Después de este breve contexto de como se encuentra regulados en algunos países de la región LATAM, podemos hablar de la importancia de la gestión adecuada, de una adecuada gestión de riesgos en este tipo de compañías, teniendo primero que las cooperativas facilitan el acceso a las personas al mercado financiero. Esto es muy importante dado que hay personas que no cumplen con ciertos perfiles para entrar al mercado financiero a través de un banco o el costo digamos que es muy grande comparado con los costos que se pueden ofrecer en una, en las cajas cooperativas o en las entidades cooperativas para obtener recursos.

00:11:49:10 En segunda instancia, las cooperativas no supervisadas y sin adecuada gestión de riesgos pueden tener una repercusión en el sistema financiero. Esto teniendo en cuenta que el mercado de las cajas cooperativas, de las entidades cooperativas, de las entidades solidarias en algunos países logra alcanzar el 30% de participación en el mercado financiero total, si solamente liderada por el porcentaje 60.

00:12:22:19 Aproximadamente por 100 de esos recursos proviene de entidades bancarias. Entonces, sin embargo, el 30% se puede concentrar que se concentra en este tipo de entidades, pues es un. Es una cantidad considerable significativa en donde una no adecuada gestión de riesgos en ese tipo de entidades puede conllevar a una materialización de riesgos, no solo en esa entidad, como la liquidación de estas entidades, sino un efecto en cadena.

00:12:52:17 En efecto, en cadena, aún considerando el riesgo sistémico en donde se pueden ver afectados otros tipos de entidades tanto del sector cooperativo como del sector financiero bancario, dado actividades tanto de inversión como de de financiamiento que puede llegar a tener este tipo de entidades con entidades bancarias. Listo. Y por último, pues el afiliado a una cooperativa merece la misma protección que el depositó en un banco.

00:13:37:10 Esto dado que de él se le debe garantizar al afiliado, pues que los recursos van a ser administrados de una manera responsable y teniendo en cuenta el cumplimiento de expectativas costo beneficio que ofrece las entidades cooperativas a sus clientes y asociados. Listo. Entrando en materia. Continuando con con la importancia de la gestión de riesgos en este tipo de entidades, podemos hablar de una gestión integral en donde se destacan siete aspectos principales con respecto a la gestión integral de riesgos en este tipo de entidades.

00:14:31:11 Entonces inicialmente una visión general de riesgo a nivel de empresa. Esto entendiendo y observando que el riesgo se contempla de una manera transversal a través de todos los procesos. Áreas relacionadas en una operación de las de las compañías. En segundo. El segundo aspecto es un resumen de las actividades de gestión de riesgos. Establecer planes de se planes de acción actividades de control a esos planes de acción, niveles de cumplimiento y un establecimiento de una definición de caeréis o KPIs o Indicadores claves de la gestión de riesgo que nos permitan definir alertas tempranas para.

00:15:32:15 Pues básicamente tener un control adecuado de la compañía en términos de exposición a riesgos. Tercero, pues tenemos debemos contar con una información actualización directamente por parte de expertos en la materia. Acá, básicamente sale alguna nueva circular, normativa o resolución que debe cumplir la compañía o alguna buena práctica que surge en el mercado sobre la gestión de riesgos. Pues en caso de no estar la compañía en la capacidad de adaptarse a acoplar esas normas y esas buenas prácticas, pues de buscar información y apoyo por parte de expertos que pues producto es KPMG y soporte de esta alianza, pues estamos en toda disposición para atender cualquier necesidad que surja en la compañía.

00:16:14:27 4.º, tenemos un análisis, debemos tener un análisis de las tendencias de esos KPIs, caeréis definidos en la compañía de manera oportuna. Eso quiere decir que contemos con una información lo más actualizada posible para para hacerle el seguimiento en el tiempo de manera eficiente. Porque si la entidad tiene información rezagada, pues realmente podría estar sufriendo una no aprovechar la información de manera oportuna para poder tomar decisiones en parte de la administración.

00:16:56:04 En cuanto a la gestión de riesgos de manera integral y estos dos puntos, el cinco y el seis, están directamente relacionados. La integración con el proceso de gestión de riesgos y la integración con procesos y actividades de aseguramiento. Esto que quiere decir? Básicamente, pues que se comprometa realmente la compañía y la administración a establecer procedimientos formales, formalizar procedimientos dentro de sus políticas y documentación formal para llevar a cabo la gestión de riesgos en todas las áreas.

00:17:29:22 Pues. Transversalmente dentro de la compañía. Y comprometer también instancias internas como de control o auditoría interna para llevar a cabo el seguimiento del cumplimiento de los planes de acción. Y pues que nos estén superando los límites definidos o alertas tempranas para llevar a cabo una adecuada gestión de riesgos y por último, integración con otros procesos organizacionales para precisamente efectuar el seguimiento.

00:18:29:17 También aquí se menciona recursos humanos en el sentido de capacitar incluso al personal en las tendencias, buenas prácticas o incluso a la alineación normativa con los nuevos estándares que puedan surgir. Listo. Continuando con el tercer ítem de la agenda, entramos en materia, en las tendencias, en la gestión de riesgo, en el sector cooperativo. Aquí, en como lo pudimos evidenciar al inicio, se puede, se puede identificar que se están convergiendo, convergen las las directrices y las metodologías de gestión de riesgos a algo denominado el Sistema Integral de Administración de Riesgos, que va muy de la mano con el término de marca Petit al riesgo, donde pues vamos a definir inicialmente que que quiere decir el marco

00:19:07:16 de riesgo donde pues inicialmente nos es una herramienta que nos permite definir a través de unas un análisis de datos cualitativos y cuantitativos los niveles aceptados por la compañía. Para cuando el objetivo de obtener algún rendimiento. Esto debe estar alineado con los. La estrategia organizacional de la compañía y de estar alineado también con los niveles del perfil de riesgo de la compañía.

00:19:39:22 Si esto pues para definir el nivel de apetito, tolerancia y capacidad al cual la compañía está dispuesta a tolerar, si en primera instancia es el apetito para para tenerlo presente, es ese nivel en el cual la empresa se siente a gusto y de acuerdo con su estrategia y nivel y perfil de riesgo definida por la administración para alcanzar un nivel de rendimiento esperado.

00:20:29:21 La tolerancia. Ese es el nivel de desviación que la compañía está dispuesta a aceptar de apetito definido y la capacidad es como el límite máximo al cual la compañía financieramente puede asumir esos riesgos. Listo aquí para dar paso al siguiente punto que es? Continuamos con el tema de Sistema Integral de Administración de Riesgos. Les mencionaba que el marco de riesgo y la gestión de riesgos puede estar alineada con la estrategia y la estrategia, pues tiene ciertos aspectos a considerar como lo es la calidad que básicamente cumplir.

00:21:15:00 Como lo mencionaba al inicio, con las expectativas del asociado o cliente. Si eso en términos de rentabilidad, de tasas, de costos que que puede que esté dispuesto a asumir costo beneficio. El cliente va asociado. Tenemos costos en donde. Pues se puede entender desde dos aspectos un aspecto interno los costos operacionales de la compañía. Los costos de la operación para llevar a cabo el desarrollo del objeto social de la compañía es importante no destruir el valor, que es como un pilar fundamental de las compañías financieras y cooperativas.

00:21:44:02 Y el otro es el conocimiento de los costos, lo que mencionaba, el costo beneficio que estaría dispuesto a asumir el cliente, la asociado, clientes que sean tasas de pronto competitivas, pero no al punto de que este expidiendo valor en el sentido de que este asumiendo unos costos, siendo absorbidos esos costos por la compañía y tenga problemas de liquidez.

00:22:27:01 La compañía por no tener una gestión de riesgos. Por otro lado, tenemos la innovación en donde es muy importante el tema tecnológico, la apertura de productos digitales, por ejemplo, en donde pues esto es la tendencia de del ahora lo están haciendo bancos y algunas entidades financieras y cooperativas donde hay un mayor riesgo para este otorgar ese tipo de productos en donde tenemos que tener en cuenta este este tema de innovación para incluirlo incluso pues en las en la.

00:23:00:22 En la matriz de riesgo de la compañía. Alguna. Algún tipo de materialización de riesgo que me implique que mi calidad de cartera? Pues ya no sea tan buena por otorgar de pronto créditos con 1,1 menor de menor detalle de análisis que se como se hace a través de plataformas digitales. Y por último, el tiempo es en términos de eficiencia en la prestación de productos y servicios, tanto internos como externos.

00:23:43:02 He asociado pues al desarrollo de la operación de la compañía y pues también asociado al tiempo de espera, por ejemplo de del cliente asociado a obtener su sus productos o servicios listo. Aquí es importante, pues, considerar que viene un cambio de paradigma, por así decirlo, en cuanto a la gestión de riesgos que se efectúa antes y el ahora, entonces podemos evidenciar algunos aspectos relevantes de esa transición, como lo es la incorporación de control preventiva en el pasado y ahora.

00:24:20:23 Un enfoque más proactivo, mucho muy relacionado con con el segundo aspecto que es el cumplimiento normativo, pasar de netamente un cumplimiento normativo a un valor agregado en la autorregulación. Eso que quiere decir no solo desarrollar los modelos por cumplir la norma, sino dar un valor agregado en términos de eficiencia y de rentabilidad. Por ejemplo, desarrollo de modelos internos con información relevante, no solo información histórica, sino información de mercado, información de diferentes escenarios simulados.

00:24:55:05 Puede ser en donde va muy en muy muy en línea con el 4.º punto, que es pasar de un enfoque estático a un enfoque dinámico donde se pueden, incluso como lo mencionadas, simular escenarios de estrés, pues para potencialmente una toma de decisiones de la compañía. El tercer aspecto los riesgos independientes en el pasado. Ahora tenemos que de acuerdo con las tendencias, pues una gestión integral y transversal de los riesgos es lo que lo que hemos evidencia como tendencia.

00:25:48:11 Y por último, que se pasan de herramientas tradicionales para la gestión de riesgos. Son también las tecnológicas más más sólidas y que permiten, como les mencionaba, simular más, más escenarios. En cuanto a la gestión de riesgos que nos permite tener una visión tres 60 del de la gestión de riesgos, listo. Y aquí hacemos, entramos en detalle a algunos métodos cuantitativos que son normalmente utilizados en En cuanto a la gestión de riesgos, podemos métodos cuantitativos que es básicamente aplicar metodologías que permitan cuantificar la gestión.

00:26:48:16 La exposición al riesgo, tanto probabilidad de impacto para cada uno de los sistemas o verlo de una manera agregada. Entonces, algunos elementos, algunas metodologías cuantitativas aplicadas normalmente tanto en el sector como en las entidades financieras. Hablamos de regresiones logísticas tanto ordenadas, multi nominales. Aquí, básicamente, lo que nos ayuda a esta herramienta, ese tipo de herramientas, es predecir variables a través de un análisis de correlación de otras variables independiente, y eso nos permite pronosticar tanto niveles de exposición a futuro, también con el la ayuda de de análisis de información histórica tenemos también análisis de decisiones basado en las consecuencias de probabilidades de eventos.

00:27:30:17 Se pueden también predecir tanto la la pérdida que puede implicar la materia la gestión de riesgos como la probabilidad de que se materialicen esos riesgos. Hay diferentes. Hay otras otras metodologías como la simulación de Montecarlo, árboles de decisión y redes que también nos permiten básicamente simular escenarios de estrés o incluso pronosticar, con base en esa información histórica y las tendencias que se pueden llegar a establecer y la relación con eventos con variables macroeconómicas.

00:28:10:02 Incluso entonces, estas. Estas herramientas, estas, estos métodos que se utilizan normalmente métodos cuantitativos se complementan muy bien con métodos cualitativos, donde podemos desarrollar un modelo bastante sólido para la gestión de riesgos y pues tiene que ir todo en un engranaje con respecto a la a la estrategia y al perfil de riesgo definido por la compañía. Entonces, para de pronto entrar al detalle de algún ejemplo de.

00:28:45:04 De de la aplicación de estos métodos cuantitativos. Le doy paso al compañero Miguel Bello para que nos explique un poquito a mayor detalle algún ejemplo que nos nos permita dar más claridad, tener más claridad de como puede, como puede funcionar a través de herramientas como Simulator, pues en incorporarlo a la gestión de riesgos de la compañía. Buenos días a todos.

00:29:19:09 Me escuchan? Muchas gracias JSON voy a compartir pantalla mientras que Jason deja de compartir la suya. Pues como lo decía Jason, básicamente la analítica de riesgos o el análisis de riesgos utilizando métodos cuantitativos va a permitir mejorar la toma de decisiones, complementando básicamente el análisis tradicional, un análisis estático que no tradicionalmente podría ser en las instituciones, en. A lo largo de.

00:29:51:29 De la cultura que ha tenido algunas empresas y las instituciones financieras al implementar métodos cuantitativos. Hacer de que se mejoren las técnicas utilizando la simulación de Montecarlo, utilizando técnicas para el cálculo de la volatilidad sea dinámica, se ha condicional con la metodología, bagaje y pasando a una etapa avanzada como lo puede ser en la simulación de los flujos de caja.

00:30:44:28 Entonces voy a tener modelos estándar, modelos que se basan a partir de información histórica y también a partir de técnicas de pronóstico, como son las series de tiempo en donde yo tengo el gap y el indicador de riesgo, el que es básicamente el calcular la posibilidad de que los activos de corto plazo puedan cubrir las obligaciones de corto o complementar esas metodologías utilizando índices de concentración, de cobertura, renovación y morosidad, como es el coeficiente de Gini, como es el cálculo evaluar WHOIS y el condicional var una una metodología complementaria al valor REST que que que básicamente la ideal para poder calcular el riesgo y posteriormente técnicas avanzadas utilizando scoring de riesgo de crédito modelo Lodge

00:31:24:13 Brain discriminante de metodologías en modernas de machine learning para poder calcular la probable incumplimiento matrices de riesgo de liquidez complementando las habituales estáticas con el con con la posibilidad de involucra la simulación de Montecarlo, que simplemente es asignar diferentes escenarios de incertidumbre a partir de distribuciones de probabilidad. Nos vamos a concentrar específicamente en el cálculo, el VAR y el condicional VAR y al finalizar esta sesión vamos a mirar cómo se pueden colocar los diferentes límites a partir de una distribución normal.

00:32:10:00 Obviamente, haciendo énfasis de que viene, de que los datos que nosotros tenemos no se van a comportar como una normal. Por tanto, les voy a hacer una demostración de que con un gran volumen de datos o o más de 30 datos o la evolución de una variable aleatoria, pues va a ser muy difícil de que una variable se comporte como una normal, como por ejemplo los saldos, las rentabilidades, los tipos de cambio, las rentabilidades de los tipos de cambio, ya que esas, ya que eso es hacer es de tiempo, tienen algunos hechos estilizados que hacen que no se comporte como una normal, colas muy pesadas, sesgadas, casos atípicos, casos faltantes que hace de que no

00:32:40:19 se comporte como una instrucción normal. Entonces vamos a enfocarnos en cálculo de valor enfocado a liquidez. Es el condicional batch para un ejemplo de saldos o cuentas de ahorro y también cómo podría mejorar el cálculo el VAR utilizando un enfoque paramétrico, un enfoque, volatilidad condicional y un enfoque o volatilidad dinámica. Oigan, entonces acá básicamente tengo un ejercicio de saldo de cuentas de ahorro, información histórica de manera diaria.

00:33:08:11 Puedo calcular las variaciones mediante dos enfoques el enfoque tradicional de variación porcentual hoy menos advertido ayer, o la diferencia logarítmica que sería el precio hoy o el valor que se ve hoy y el de ayer. Y calcular el logaritmo tiene varias ventajas utilizar esta diferencia logarítmica. Muchas de sus ventajas se ven en enfoques de finanzas cuantitativa vivos, econometría financiera y también para el cálculo volatilidad.

00:33:33:11 Después de que uno calcula el promedio, calcula la volatilidad, es decir, el valor esperado y la desviación estándar. Dos de los principales momentos de una distribución de probabilidad y también de una variable aleatoria utilizando el enfoque del bar paramétrico. Pues. Y cuando lo digo paramétrico es a su menor valía. Entonces lo que yo hago es a la medida restarle el valor tipificado o el valor pivotal.

00:34:07:27 Dado un nivel de confianza y multiplicarlo por su desviación estándar y a partir de ello calcular y el VAR haciendo esto con el sobre, por ejemplo Rex letter. Miren que acá yo tengo un ejemplo, tengo acá los saldos observados. Voy a calcular acá la diferencia logarítmica. Acá tendría básicamente las desviaciones diarias o periódicas que se han producido para cada uno de los períodos.

00:34:42:27 Todo esto lo podría hacer en Excel o podría utilizar un lenguaje de programación. Básicamente no es el uso del software, sino más bien entender cuál es el procedimiento o las diferentes maneras para poder calcular el valor en riesgo, la volatilidad o analizar una serie tiempo hacer analytics en finanzas. Entonces acá que yo tengo es una variación logarítmica. Voy a calcular por acá el promedio de referencia logarítmica y voy a calcular acá.

00:35:12:02 La desviación muestra insumos para calcular el valor en riesgo. Ahora existen muchas maneras para poder interpretar este conjunto de datos. O sea, acá solo me detuve en la media y en la desviación estándar, pero también podría calcular el coeficiente de variación, el coeficiente asimetría. El coeficiente exceso de cortos es identificar si esta variable aleatoria sigue una distribución normal utilizando la prueba con mi blog, si cuadrado o la tres o la tradicional de Jacque Vera.

00:35:37:24 En caso de que yo quisiera agilizar ese tipo de cálculos, lo que podría hacer es copiar, seleccionar toda esta información que tengo y llevarla a un módulo que trae el software simulador. El error es un complemento de Excel que lo que hace es mejorar los modelos tradicionales que tengo en Excel, incluyendo simulación de Montecarlo, optimizaciones, árboles, decisión, pronóstico.

00:36:22:00 Y esta suite de herramientas cerca de 200 modelos para generar eficiencia en la analítica de datos. Entonces lo que yo hago es copiar esa data. Yo a la vicisitud la copio, la pego y puede ejecutar todos estos análisis. Acá ya tengo por defectos, por defecto algunos análisis. Miren, cálculos estadísticos, el mínimo, el máximo, el coeficiente de variación, generar intervalos de confianza para la media que tengo, hacer gráficos de línea, identificar si esa es hacer el tiempo sin una distribución normal a partir del gráfico, porque el cuartil y utilizar la prueba con lo que nací.

00:36:47:06 Es decir, no para reconocer cuál sería la mejor distribución de problemas. En caso de que sí quisiera saber o identificar cuál podría ser los saldos del día de mañana, entonces él me está diciendo mira, la mejor distribución de probabilidad sería Pareto, sería una guai bool seria, o sería una cápsula plus, y así sucesivamente. Y acá me da el privilegio, ya que es una hipótesis.

00:37:21:20 Lo que yo hago acá sería no rechaza la hipótesis, es decir que podría utilizar cualquiera de estas distribuciones para simular comportamiento de su variable aleatoria, y también podría utilizar todas estas técnicas no solamente para mirar una variable, sino muchas más variables. Es decir, modelos multi variados. Regresión logística en regresión probabilística, análisis discriminante. Y en la última versión de Rex molieron hacer inteligencia artificial utilizando las principales técnicas de machine learning en lo que corresponde.

00:37:55:06 Análisis supervisado y no supervisado. Ok, yo ya calculé aquí básicamente las variaciones. Podría colocar límites si para identificar cómo ha sido el comportamiento histórico esa volatilidad asumiendo normalidad con poco paramétrico. Y también podría ser algo que podría mejorar esta volatilidad histórica y es calculando el año, es decir, ponderando más la información en presente o conocida y al un menor peso a la información anterior.

00:38:25:21 Entonces podría hacer esto con el software, lo podría hacer manual en caso de que lo quisiera hacer manual, voy a hacer básicamente los dos contrastes manual. Simplemente calculo la rentabilidad al cuadrado para cada uno de los periodos, la varianza dinámica utilizando el enfoque humano que correspondería a esta fórmula que estoy mostrando acá con un factor decaimiento llamado lambda es el lambda.

00:39:05:25 Yo lo puedo determinar a partir de un proceso de optimización, minimizando el error y lo voy a hacer acá manualmente, simplemente replicando este valor de varias dinámica, ya que el algoritmo necesita un valor inicial para comenzar esta estructura de volatilidad. Y lo que me está diciendo es que la varianza de mañana, es decir T más uno va a ser igual a uno menos lambda el factor decaimiento por la rentabilidad al cuadrado un periodo anterior más el factor decaimiento no landa por la varianza que un periodo anterior.

00:39:43:25 Acá lo que hago es calcular la varianza de manera dinámica. La varianza no tiene interpretación, lo que tiene interpretación es su raíz y acá tendría básicamente el comportamiento dinámico de la volatilidad. Y básicamente esta sería este sería el último dato que necesitaría para mejorar esta volatilidad. En términos históricos, esto es un promedio, está asignando el mismo peso a cada una de las observaciones y acá lo que yo tengo es una volatilidad de manera dinámica.

00:40:14:23 Es decir, que la volatilidad en caso de calcular el valor REX no sería la calculaba a partir de la desviación muestral de la rentabilidad, sino sería este 1.78 que sería la volatilidad dinámica. En caso de que yo quisiera hacer esto mismo con el software, simplemente selecciono la varianza o la o la variación al cuadrado. Voy acá pronóstico, le digo análisis de de tiempo.

00:40:53:09 Esto es un sobresaliente exponencial simple y el el factor decaimiento era 0.00 0.06. En caso de que no quisiera colocar este valor y quisiera optimizarlo, lo podría hacer con esto y quiero un periodo hacia adelante. Esto es de 0.06. Le digo ok y el último valor que me registra sería la varianza, calculo la raíz de este valor y tengo absolutamente el mismo o lo que había calculado manualmente.

00:41:23:03 1.777 1.777. Entonces, en caso de que yo quisiera utilizar el VAR paramétrico, sé que la fórmula tradicional es la que tengo por acá. El VAR paramétrico es la media multiplicado por la periodicidad, porque yo puedo llevar y llevarme a una semana, a un mes, a un trimestre, a un año. Simplemente lo multiplico por la periodicidad en que para este ejercicio lo voy a hacer de manera diaria.

00:42:00:26 Entonces el VAR paramétrico utilizando una volatilidad dinámica será igual a la media por el tiempo, más el valor de zeta. Ahorita calculo el valor de Z para este costado lo voy a hacer al 99% por la desviación estándar. No es de 1.83, sino es de 1.78. Obviamente debería calibrar mis modelos utilizando la el test de copiado o el test de Kristofferson, que lo que hacen es hacer un back test para identificar si verdaderamente esta podría ser la mejor técnica que me calcularía.

00:42:45:20 La máxima exposición esperada con ese nivel de confianza. Y lo que voy a hacer es acá, multiplicarlo por la raíz de le voy a dar enter. Acá no me va a aparecer todavía el valor del valor del par paramétrico, porque acá me hace falta calcular la inversa de la normal estándar al 1%. Entonces esto utilizando un valor pivotal de 2.36 y me está diciendo que la máxima pérdida esperada con un nivel de confianza del 99% es de 4.0, utilizando un par paramétrico con EO más que la suma, verdaderamente debería estar abajo a como estar y lo voy a pegar ahora.

00:43:20:07 Acá estoy asumiendo de que la mejor distribución de probabilidad es la normal. C Por eso estoy utilizando el VAR paramétrico utilizando el valor de SET o también podría utilizar la distribución texto en si soy un poco más formal, yo no debería utilizar esto como la desviación estándar poblacional, porque Cuando uno utiliza el Z es porque conoce la distribución estándar poblacional, lo que uno conoce la desviación estándar muestral y vería acudir a la distribución test dos.

00:43:50:23 También lo podrías hacer para mejorar, o más bien no para mejorar, sino para complementar. Porque la única manera para saber si esa técnica es mejor o no es utilizando el VAX o el back testing, o una vez que se materialicen los eventos de riesgo. Identificar si verdaderamente mi colchón, mi umbral o mi o mi valor en riesgo cumplió con lo que se materializó en días futuros, no o en días posteriores al cálculo del pago.

00:44:14:08 Ahora voy hacer la simulación de Montecarlo para hacer la simulación de Montecarlo. Lo que le debería decir al software es crear un perfil básicamente el perfil es crear el vínculo de Excel con el complemento. Rex Müller Acá lo que voy a llamar es esto es el BAV. Acá el me está preguntando cuántos escenarios voy a hacer. Yo puedo hacer 100 escenarios, 5000 escenarios, 1 millón de escenarios.

00:44:45:15 Esto es un método de generación de números aleatorios en donde lo ideal es hacer más escenarios. Pero yo tengo la posibilidad de analizar algo que se llama el nivel de precisión y si ese nivel de precisión se encuentra por debajo del 10% al 5%, pues no es suficiente. No, no es necesario generar más iteraciones. Ok, esto no es el número de simulaciones, el software solo hace una simulación, pero dentro de esa simulación hay mil escenarios, 5000 escenarios.

00:45:08:25 El caso es que yo quisiera hacer simulaciones, tendría que hacer hasta que el software cuenta con eso. Voy a especificar una secuencia de números aleatorios, básicamente con el propósito de que al momento de generar un reporte, al momento de hacer un proceso de auditoría, no me cambie los resultados. Por qué? Porque como estoy generando números aleatorios, yo quiero generar la misma secuencia de números para que no me cambio.

00:45:35:21 Obviamente que si esto tiende infinito, pues no va a haber ninguna afectación con el promedio. La expresión estándar de todos los estadísticos que hay allá a utilizar para entregar un reporte genere básicamente reporte y perdón el perfil. Voy a seleccionar esta información para reconocer cuál es la mejor distribución de probabilidad por hacer una justa distribución simple porque siempre solo es una variable.

00:46:18:15 En caso de que tuviera muchas más variables y el mismo tamaño demuestra, puedo hacer múltiple porque voy a incorporar la correlación existente entre las variables. Esto es, una variable aleatoria continua. Acá hay diferentes criterios o diferentes pruebas, generalmente la que se utiliza, la que trae por defecto el software como gratis. Ver no, pero hay otras que se basan no en una hipótesis, sino en un criterio, información o en un criterio de estadístico error el mapa o también ejecutar todas para comparar voy a decir el colmo de pero no le voy a decir ok, el está haciendo el ajuste de distribución y me está diciendo mira, si tú quieres simular el comportamiento de rentabilidad, la mejor

00:46:45:12 distribución que tu podrías seleccionar sería la logística. Sería la normal seguida de la beta. Así que a la Campbell máxima hasta donde puedo seleccionar la distribución de probabilidad, hasta donde el PIB sea mayor al 5% o hasta el por 100, que es generalmente el nivel de significancia que uno adopta para este tema de DT de analítica no 5% 10%.

00:47:31:18 Entonces, en caso de que yo sea mayor al 10%, yo podría utilizar cualquier distribución de probabilidad. Obviamente él me hace un ranking y hace un ranking a partir del valor probabilístico o a lo P, entonces es una distribución logística, es decir, ok, él va a generar acá un supuesto, este supuesto tiene esta distribución con estos parámetros. Y lo que yo le voy a decir ahora al software es que genere los 5000 escenarios para ese supuesto voy a ejecutar la simulación de Montecarlo acá no sé que pudo haber pasado, yo ya había hecho que generara 5000 escenarios, no sea por alguna para algún error, le coloque cinco a decir 5000 ok y ejecuto.

00:48:04:08 La simulación de Montecarlo está haciendo 5000 escenarios del DF de los diferentes comportamientos que podría tener la variación porcentual, que básicamente es una rentabilidad. Sí, podría ser una renta media está generando los 5000 escenarios y lo que podría hacer acá es calcular el percentil. Entonces yo, como le estaba haciendo al 99% pues esto sería el percentil uno y esta sería la máxima pérdida esperada.

00:48:49:19 Utilizando la simulación de Montecarlo, identificando de que no es una instrucción meso jurídica si no es una instrucción lecto cúltica. Por eso utilizó la logística. Si, entonces estoy mayores frecuencias en la cola. Es decir que la posibilidad de tener valores extremos o catastróficos en uno en comparación a una distribución normal es más alto. Bien, en este espacio quiero ofrecer una excusa a la persona que se está traduciendo porque creo que voy muy rápido, es decir, está logrando traducir todo bien.

00:49:33:19 Entonces acá ya va en un en un 50% porque son 5000 escenarios. Ahora yo pude ver acá estadísticas y en estadísticas él me va a mostrar lo siguiente en estadísticas me va a mostrar cuál es la media, cuál es la desviación estándar, cuál es el valor mínimo, cuál es el valor máximo. Si, pero lo que quiero mostrar acá o resaltar es la posibilidad de que en el software me muestre el condicional.

00:50:04:15 Va a porque el VAR lo conocemos tradicionalmente como la máxima PER de espera, con un nivel de confianza aún aún a un horizonte temporal. Pero el condicional VAR la complementa diciendo Bueno, en caso de que el VAR sobrepase o perdone que la pérdida sobrepase el VAR, hasta dónde podría llegar en promedio. Y eso es el condicional. Bueno, el condicional VAR es el valor esperado de las pérdidas o el vector de rentabilidades en donde yo tengo pérdidas y ganancias.

00:50:38:02 Si una vez que las rentabilidades sobre sobrepasen el VAR, entonces con el software, porque acá así la aceptar, porque ya terminó la simulación. Si acá ya tengo todo el vector de rentabilidad, este sería el percentil 1%, esto sería la máxima perder. Espera, pero a quién? Estadísticas yo puedo dar click acá, un click, dos clics y acá aparece el VAR y el condicional bajo.

00:51:06:13 Si, entonces el condicional VAR al 90%, el 95 al 99 y el VAR también al 90, al 95 y al 99%. Y voy acá donde dice simulado. Si entonces acá me está generando o me está diciendo mira cuál sería al 90%, es decir, al 10% como un alfa, al 5% y al 1%. Y acá me ha mostrado los condicional.

00:51:43:16 Bueno, ahora si yo quisiera exportar este reporte, el gráfico, los estadístico Excel, voy acá preferencias y le digo Excel y acá tengo la función de ansiedad. Los estadísticos en inglés, acá yo puedo cambiar el idioma, este software viene en portugués, viene en alemán, francés, chino, español, ruso, italiano. Tradicionalmente acá estos son los tres idiomas más utilizados inglés, español y portugués.

00:52:30:09 Voy a decirle acá en español que tengo la media, tengo el coeficiente de variación, tengo el mínimo, el máximo. Miren esto. Esto sería básicamente el VAR al cinco, el VAR al diez. Bien, y obviamente estos gráficos totalmente editables en caso que no quisiera el color naranja, colocarle verde, colocarle fondos y acá tengo la función de distribución acumulada bien, simplemente exportando los resultados Excel a esto es digamos como lo que uno podría hacer con el software calcular el VAR, calcular el condicional VAR y mejorar el cálculo de la volatilidad histórica a partir del cálculo de la volatilidad dinámica utilizando euros.

00:52:58:12 Ahora vamos por la parte de fijación de límites para terminar la presentación del día de hoy y es si uno es muy juicioso calculando el VAR o calculando la volatilidad de manera mensual. Si acá tengo el registro de dos años. Mayo del 2019 mayo del 2021 Calcule la volatilidad utilizando cualquiera que sea el histórico, o sea el dinámico, o sea el condicional.

00:53:29:11 El condicional porque aquí en las técnicas de pronóstico también tengo las técnicas de volatilidad condicional en en caso de que yo quisiera hacer interpolación, podría utilizar Spline cubico en caso de hacer modelos de regresión logística provista para cálculo de de probables de incumplimiento. Los males de máxima verosimilitud en caso de hacer pronósticos de series de tiempo utilizando procesos estocásticos o los tradicionales de análisis de series de tiempo por descomposición, incluso red neuronales.

00:54:10:04 El software cuenta con 16 técnicas de pronóstico, 44 distribuciones de probabilidad, 200 modelos aplicado, 200 modelos aplicados modelos de ejemplo Ya tengo diferentes modelos de ejemplo para generar eficiencia en cada uno de los procesos y que se pueda implementar el soporte de la mejor manera. O yo tengo acá la volatilidad. Ahora voy a calcular el valor. Si aquí recuerden siempre que para calcular uno uno cuando miran los libros por ejemplo tradicionales, el de Kevin Down o el de Phillip Torreón, siempre colocan el VAR como la desviación por el Z por la raíz de T.

00:54:40:17 Pero hace falta algo más el cálculo de América. Acá vamos a hacer caso omiso a casi lo hice en para el cálculo, el VAR, para las para los saldos observados en las cuentas de ahorro utilizando la media. Sí, porque básicamente es un percentil de la distribución normal, pero aquí voy a hacer caso omiso. Entonces simplemente calculo la volatilidad por la raíz de T, que para este caso sería uno porque sería mensual y y la.

00:55:34:17 Y la volatilidad está de manera mensual por el valor de Z que lo voy a calculará. Entonces acá calcule el VAR por riesgo de liquidez. Me hizo falta fijar esto eh? Pues tengo registro dos años, tengo el histórico del bar. Ahora, si yo quisiera calcular límites con el propósito de calcular el apetito a riesgo, la teoría, la tolerancia al riesgo, yo podría utilizar esto, sí, entonces una manera de cuantificar, porque también uno podría decir bueno, lo voy a hacer a partir de un modelo estresado.

00:56:14:03 Entonces calcularía el percentil 99 o el CAE 10.º valor 99 Sí, pero acá utilizando la distribución normal, pues básicamente tengo la media más dos veces la volatilidad de los bares de manera mensual y entonces tengo un promedio, tengo una desviación muestral en un mínimo. Qué tengo? Max Si este ha sido el comportamiento del BAP durante los dos años, ahora, como yo quiero calcular el límite inferior.

00:56:59:21 Sí, y el límite superior. Que límite superior? Básicamente, la tolerancia, así como lo mostraba Jackson en gráfico de marco, de apetito, de riesgo. Entonces yo ya tengo el promedio perfecto, entonces yo ya tengo el promedio. El promedio es 10.62. Necesito calcular el límite superior. El límite superior era que es igual al promedio más dos veces. La desviación estándar que tendría básicamente acá el cálculo del límite, porque este es el promedio.

00:57:38:21 Sí. Entonces este sería básicamente una manera de cálculo de calcular la tolerancia a riesgo. Ahora Esto sólo lo hice básicamente para una cuenta o el cálculo de la tolerancia de manera individual. Pero como yo podría tener diferentes agregados o diferentes variables, yo como lo podría hacer de manera global, sea, cómo podría calcular el valor en riesgo de liquidez de manera global utilizando el cálculo de vectores y el cálculo en matrices.

00:58:05:09 Entonces yo voy a tener acá un vector de correlaciones, un vector, una matriz de correlaciones, y acá tendría básicamente el vector bar de cada exigibilidad, hasta por su peso relativo, es decir, del total de valor. Cuánto hace parte por ejemplo, los altos a un 10%. Es como si ustedes estuvieran acá calculando el par de portafolio tradicional de riesgo en mercado.

00:58:41:14 Si sigue la misma estructura donde yo tengo unos pesos, tengo básicamente la participación de cada una de esas variables y la matriz de correlaciones. Entonces esto es una manera obviamente, digamos en esta sesión de una hora que es muy corto, pero bastante, bastante amplia en todo lo que corresponde al análisis cuantitativo de riesgo, utilizando herramientas de apoyo como la simulación de Montecarlo, acabé hacer simulación de Montecarlo para calcular el VAR por simulación de Montecarlo.

00:59:11:10 Técnicas de pronóstico Hice una técnica pronóstico para calcular la volatilidad volatilidad de manera dinámica y también utilicé un poco de estadística descriptiva estadística inferencial haciendo uso de los intervalos de confianza para calcular los límites que para este caso sería la tolerancia a riesgo. Es básicamente si tengo un histórico de los bares de manera mensual, calcule el promedio, la desviación.

00:59:41:29 Incluso acá yo lo coloque como dos veces, pero también pude haber hecho el cálculo a partir de un nivel de confianza, el 99% utilizando un valor de 2.321 poco más hacia uno al dos. Bueno, entonces básicamente esto era como un breve repaso o una breve explicación de lo que podríamos hacer en cuanto a la cuantificación de riesgos utilizando métodos cuantitativos.

01:00:07:04 Y obviamente de acá se puede desprender muchas más cosas hacer análisis de estrés y no solamente para riesgo, liquidez, también para riesgo, mercado, riesgo operacional, riesgo de crédito y todo lo que corresponde a lo a analytics que podría ser, que podríamos hacer en finanzas cuantitativas, pero entonces para mí hacía un gusto. Estaremos atentos con Jayson en la medida que se vayan presentando algún tipo de pregunta.

01:00:40:06 Consulta y muchas gracias por su tiempo. Perfecto Miguel, muchísimas gracias por su intervención de igual manera a Jayson. Muchas gracias. Acá tenemos un par de preguntas que nos han hecho en la medida en que ustedes han ido interviniendo. Entonces creo que voy a iniciar con unas preguntas que se hicieron en la presentación de Jayson. Están de acuerdo? Y vamos revisando posteriormente las preguntas que se han realizado en la sesión de inicio.

01:01:24:11 Entonces tenemos una primera, una primera pregunta que hice. Hay mucha gente regulación para cooperativas en Latinoamérica y Estados Unidos. Vale, hoy es una muy buena pregunta. Básicamente la respuesta es sí, hay bastante diferencia en la medida en que de por sí, por sí solo, Estados Unidos, pues tiene bastantes jurisdicciones. Entonces en donde varía básicamente las normativas que rigen en cada uno de los estados, entonces no hay una, por así decirlo, una uniforme para que regule ese tipo de entidades.

01:02:00:00 Bien podrían converger o coincidir en ciertos aspectos, como la aplicación de de cosas para para algunos temas de gestión de riesgos. Pero realmente como no hay una norma uniforme o una ley general para todas las entidades de Estados Unidos, pues hay diferencias muy grandes en materia de la gestión de riesgos en cada una de las entidades de cada uno de los Estados.

01:02:09:05 Perfecto. Bueno, también nos preguntan a nivel de medición internacional que calificadoras de riesgo para Latinoamérica son las que evalúan estos mercados.

01:02:55:05 Valen en la respuesta es básicamente las calificadoras internacionales de riesgo convencionales Fitch, Fitch, ratings estándar, campus Moodys. Ahí básicamente funciona de la misma manera que las entidades bancarias o financieras que básicamente la entidad paga para a la calificadora para que esta pues le haga el análisis de de calificación de riesgo. Bien, bueno, nos preguntan de igual manera si por favor podrías ejemplificar a Pepito el riesgo como fijarnos es al mismo?

01:03:34:19 Claro, de acuerdo, ahí básicamente el ejercicio efectivo. Miguel es un gran ejemplo de como se puede cuantificar el apetito de riesgo en términos de liquidez, eh? Se podría considerar como ese ejemplo que nos ayuda a presentar Miguel Básicamente se aplica una metodología muy similar para para los demás sistemas de riesgos financieros. Se puede considerar para riesgo el crédito, la calidad de la cartera que tan que tanta mora estoy dispuesto a.

01:04:22:05 De acuerdo con el análisis histórico, puedo partir de ese análisis de información histórica, hacer el análisis estadístico para para pronosticar y definir pues con una un nivel de tolerancia de de confianza. Definir de la base que sería el apetito al riesgo en cada uno de los frentes tanto de riesgo de crédito, de riesgo hasta operativo, se puede hacer un operativo, por ejemplo, y se puede integrar a un nivel macro para el apetito global de la compañía en términos de la de los indicadores financieros principales de la compañía, ya sea rentable.

01:04:58:09 ROE El indicadores de solvencia. Sí, para que todos estén de manera interrelacionadas y agregadas. Pues de dentro de sus principales indicadores financieros globales de la compañía. Miguel vas a complementar? Sí, sí que sí quería complementar. Jayson Y es que lo que yo mostré está utilizando análisis e pasado o no análisis o información histórica y podríamos complementarlo e incluyendo variables macroeconómica.

01:05:40:26 Así inflación, desempleo o o dependiendo el sector o el área utilizados variables que se aproximen a nuestro negocio para ser un modelo de regresión y hacia la proyección en. De del apetito y la tolerancia. Riesgo no? Entonces se podría mejorar este tipo de análisis en vez de utilizar la información histórica que supremamente importante porque la historia nos está diciendo algo en particular, estamos haciendo un poco de análisis exploratorio, desinformación, nos está diciendo la estacionalidad, la tendencia, los grandes hitos que ano GAM que han ocurrido para que esté tan alto el paro, tan bajo el VA y generar tal vez un modelo de regresión.

01:06:14:24 Bueno, por posiblemente picar. Cuáles serían las variables macroeconómicas que podrían explicar, por ejemplo, los altos o las salidas y y y poder incorporar esto esto dentro de, de del umbral de la tole tolerancia al riesgo, no haciendo ya un poquito más de prescriptiva, un poquito más de, de, de. De pronóstico no? Bueno, perfecto. Eh, Miguel, nos preguntan también por acá y cómo se calculó la volatilidad dinámica.

01:06:40:03 Sí, no sé si esa pregunta la hicieron antes de mi explicación o después. No sé, deberíamos como revisar las preguntas antes de test de porque en la medida que íbamos haciendo la explicación creo que aparecían las preguntas. O antes, cuando Jackson estaba mencionando cómo las técnicas creo que estaban mostrando las preguntas, pero creo que en la medida que se fue resolviendo el webcast lo fui mostrando.

01:07:06:21 Y la volatilidad dinámica se calcula a partir de Lama, haciendo un porcentaje o colocando un mayor peso en las rentabilidades al cuadrado presentes. Un mayor peso que es el factor decaimiento lambda en comparación a la volatilidad histórica que le da el mismo peso, no? Entonces se utiliza el ambas dinámica. La condicional es con gas y la volatilidad histórica seria con la desviación muestral.

01:07:34:18 Bueno, perfecto. Miguel Bueno, nos preguntan también la volatilidad en todas las áreas, en variables macroeconómicas, etcétera Como la simulación podría ser un análisis confiado, es siempre o no hay ningún análisis confiable. Siempre tenemos que hacer pruebas y para eso sirven los back testing. Y actualmente en lo que corresponde a machine learning es lo que se llama la validación cruzada.

01:08:05:19 Si entonces con esa nueva información, qué tan predecible ser con información conocida? Haciendo un poco o más bien tengo para eemplo 100 datos de sus datos, hago mi modelo con 80 y después lo testeo con esos 20 restantes. Entonces para lo que corresponde a la analítica sería hacer validación cruzada para lo que tiene que ver con series de tiempo, una validación por por ventanas, que es el método de Roly para técnicas de cuantificación de riesgos.

01:08:33:16 Los test test de copien crees de Christopher sin y eso es. O sea, no hay ninguna técnica que te permita decir cómo es una bola de cristal. Siempre tenemos que mejorarlos continuamente mirando la validación y su pertinencia en el uso de variables, el cálculo de errores estadísticos, el cálculo de errores de estimación a partir de los parámetros estimados a partir de los errores de predicción.

01:08:58:08 Entonces esto es un arte que, tiene que ser siempre revisado. Bueno, entonces no es que la simulación sea mejor que el paramétrico, no quiere decir que la simulación sea mejor que una regresión o que un postgrado. Bien que el support vector machine es mejor que el análisis discriminante. Eso lo dice la data, eso lo dice la experiencia, eso lo dice las técnicas de validación cruzada.

01:09:43:02 Bueno, está bien. Bueno, Jackson, te preguntan también dentro de tu experiencia, las entidades supervisoras determinan los límites máximos de exposición de riesgo que podría ser referencia o es potestad de las cooperativas. Hacer eso? Vale, esa es una muy buena pregunta. Realmente, dentro de la experiencia que de todos los procesos que y acompañamientos que hemos dado a entidades del sector por ahora la normatividad que aplica para ese tipo de SEC, de sectores, de entidades de ese sector, básicamente no da como tal los límites.

01:10:37:21 Lo menciona que es importante que lo incluyan dentro de la gestión de riesgos de la compañía, pero no establece como tal los límites de de exposición al riesgo de manera global. Por ejemplo. Entendido como. Como petit. Sin embargo, al mirarlo sistema por sistema sí hay ciertos lineamientos normativos y límites que las entidades deben cumplir, como lo es el indicador de liquidez, por ejemplo, para para las distintas bandas de tiempo que claramente pues de no cumplir con ese esos indicadores de liquidez y exposición al riesgo de liquidez, pues la compañía se podría ver expuesta a sanciones, pero en términos de apetito y de exposición a riesgo.

01:11:21:12 En ese sentido, pues como tal lo menciona que es importante considerarlo pero como tal los límites y lo deja como a potestad de la entidad. Bien Jackson, bueno, te preguntan también que diferencia hay en el análisis de cooperativas y banca tradicional. Vale, ahí básicamente hay varias diferencias. Algunas están en los parámetros establecidos, las matrices de, por ejemplo, de probabilidades de incumplimiento que se deben aplicar en el tema de riesgo de crédito, por ejemplo, en riesgo de liquidez.

01:12:12:09 Hay también ciertas variaciones en términos de formulación y pues claramente hay ciertas ciertos temas que no aplican dado, no sé, de pronto productos de que son exclusivos de bancos o operaciones entre bancos. Y ese tema, pues también es implica ciertas diferencias entre, entre, entre entidades de tanto el sector cooperativo como el sector bancario perfecto. Jaison Bueno, nos preguntan y también qué similitudes tiene la regulación y enfoque cooperativo, el CIAR, que aplica para entidades financieras a partir de 2013 y qué modelos podrían replicarse bajo el enfoque.

01:12:54:01 Vale, de acuerdo. Sí, esa pregunta es. Es clave, dado que lo que hemos evidencia es que va la tendencia es seguir básicamente, como todos sabemos, pues la Superintendencia Financiera, en este caso de Colombia, es más sólida y los requisitos y sí, como tal directrices son más, más, más fuertes y más consolidados que el del sector solidario, que viene de una, de una circular básica recién emitida más y prácticamente la.

01:13:32:17 La tendencia es que efectivamente se van a ver muchas similitudes. Hay muchas similitudes entre entre ese proyecto de de norma que aplicar a partir de junio del otro año en básicamente se puede, básicamente se puede homologar ciertas prácticas que dispone esa ley. Es ahí ese proyecto de norma que ya empezará a regir en términos de cómo realizar el tema de modelo de gobierno corporativo y directrices generales de la gestión de riesgos.

01:14:17:20 Sí, en términos cuantitativos, como les comenté, pues varía un poco dado la naturaleza de los productos que. Que pueden ser exclusivos para el sector bancario. Pero sin embargo, en términos generales van a converger, a aplicar varias, varias metodología para la cuantificación de manera integral de los riesgos. Entonces, realmente se pueden homologar ciertas cosas, ciertos desarrollos que sean que y y requisitos pues que menciona la el proyecto de norma que pues ya empezar a hacer a aplicarse pues desde el otro año.

01:14:47:29 Perfecto. Son muchas gracias y nos hacen un par de preguntas que quedan acá. En las demás preguntas nos disculpamos, nos las podemos llevar a entrenamientos, arrobas o cualquier punto como para atenderlas de igual manera. Bueno Miguel, te preguntan si este modelo se puede aplicar en la gestión de riesgos por lavado de activos? No lo he visto así como el VAR.

01:15:19:00 Lo he visto más que utilizar el análisis de Closer, el análisis de clasificación, pero no lo he visto por simulación. No sé, Jason, si lo has visto por ese lado de la charla, no lo he visto más por el tema de clúster. De acuerdo, si hay es temas de clústeres, hacían segmentos de agrupación de los de los perfiles acuerdo con los perfiles de comportamiento de los de los clientes, más más que simulaciones.

01:15:53:17 Teniendo en cuenta que el apetito tolerancia en ese sentido de. De este riesgo tan importante. Pues de 000. Entonces tan delicado que es el tema que básicamente el tratamiento de este de este tipo de riesgos es diferente de el bien. Y cuando tenemos otra pregunta y nos dice si el es frío fuera estratificado, cuántos estimadores arrojaría el software en cuanto al modo aleatorio, razón, regresión lineal estratificado, etc?

01:16:25:25 Yo creo que para ese tipo de modelos yo me trasladaría más a otro tipo de software en donde puedo manejar un gran volumen de información y utilizar otras técnicas para. El análisis de datos sería, por ejempl