Planificando en el caos
Integrando macroeconomía, stress test, regulación
y apetito al riesgo como parte del plan de negoc...
Agenda

De dónde venimos y hacia dónde deberíamos dirigirnos
Cómo poner orden en el caos
Saliendo del laberinto: casos prá...
DE DÓNDE VENIMOS Y HACIA
DÓNDE DEBERÍAMOS
DIRIGIRNOS

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Un poco de historia…
Tradicionalmente nos hemos enfocado en considerar los riesgos
por separado: crédito, mercado, liquide...
Evolución del modelo financiero
Orientado al
fracaso
(bancarrota/
mora)

Otros riesgos
Operacional,
reputación,
liquidez ....
¿Hacia dónde vamos?
Lo que ocurrió en el PASADO no es la mejor respuesta para prever el
FUTURO. ¿Por qué?
-

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¿Cómo?
Hay que cambiar el método de modo que el análisis cualitativo de
la realidad esté complementado con cálculos modela...
CÓMO PONER ORDEN EN EL
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Nuestra propuesta
Implementar un sistema que realmente ayude en la toma de decisiones
acerca de qué estrategia seguir, med...
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Macroeconomía

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Objetivo
Criterio de optimización

Balance...
Escenario Macroeconómico.
Construyendo los modelos.
La combinación de modelos
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Motor de Optimización.
Componentes
Función Objetivo

Dinámica de Sistema
Cuentas y Flujos

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Algunos modelos tradicionales
deben ser rediseñados
Habitualmente…

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Activo
Capital necesario

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SALIENDO DEL LABERINTO:
CASOS PRÁCTICOS

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¿Cómo debe trabajar este sistema?

Efecto de anticipar el calendario de
implementación del ratio de liquidez a corto
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Efecto de anticipar el calendario de
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plazo de Basilea III
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Escenario 1: Sin adelanto
del ratio de liquidez
Escenario 2: Adelantando el
ratio de liquidez

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máximo que se
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Caída de la
concesión de
hipotecas
Cambio en la
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endeudamiento
El sistema es
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del ratio de liquidez
Escenario 2: Adelantando el
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Aumento de
tesorería

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Optimización como fuente de
inteligencia
Restricciones
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Capital Base
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Capital Total
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EJEMPLO 2: STRESS TEST

Efecto de una subida del tipo de interés
aplicada al resultado del ejemplo anterior.

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Escenario Macroeconómico.
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Escenario Macroeconómico.
Previsión Condicionada.
Escenario
Previsto

Valoraciones
expertas

Las opiniones del experto sob...
Escenario 2: Ratio de
liquidez adelantado
Escenario 3: Tasa de
interés estresada

El beneficio
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inversión

Préstamos al consumo
Financiación de proyectos

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¿Quién toma ventaja de esto?
Es útil a la Alta Dirección
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áreas del banco, incluida
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CONCLUSIONES

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Conclusiones
El uso de modelización en las entidades financieras es una
corriente imparable.
Es necesario incorporar nueva...
ANEXO

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Evolución de los modelos financieros
Atención al precio. Volatilidad. Procesos estocásticos, Difusión Fourier
Arrow, K.J. ...
Evolución de los modelos financieros
Riesgo de Crédito
Orientación al fracaso (Bancarrota / Mora )---Modelos Actuariales, ...
Evolución de los modelos financieros
Otros riesgos y modelos
1990s Preocupaciones sobre Basilea II Pilar II – Sistemas, Pe...
Evolución de los modelos financieros
Macroeconómico
-

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Green H.W. (1993), Econometric Analysis, Collier Macmillan
Mc...
Evolución de los modelos financieros
Corporativo
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Beazer F.W (1976), The Theory of portfolio choice and its applicabi...
Evolución de los modelos financieros
General
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Arvanitis, A (2001), Gregory, Jon. Credit, the complete guide to pricing, ...
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Integrando macroeconomía, stress test, regulación y apetito al riesgo como parte del plan de negocio en momentos de cambio.

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Planificación estratégica en banca: planificando en el caos

  1. 1. Planificando en el caos Integrando macroeconomía, stress test, regulación y apetito al riesgo como parte del plan de negocio en momentos de cambio Ramon Trias CEO AIS Aplicaciones de Inteligencia Artificial rtrias@ais-int.com www.ais-int.com
  2. 2. Agenda De dónde venimos y hacia dónde deberíamos dirigirnos Cómo poner orden en el caos Saliendo del laberinto: casos prácticos Conclusiones w w w. a i s - i n t . c o m
  3. 3. DE DÓNDE VENIMOS Y HACIA DÓNDE DEBERÍAMOS DIRIGIRNOS w w w. a i s - i n t . c o m
  4. 4. Un poco de historia… Tradicionalmente nos hemos enfocado en considerar los riesgos por separado: crédito, mercado, liquidez… Hemos aprendido numerosas metodologías y desarrollado tecnologías que son útiles para tratar los riesgos por separado: enfoque de silos . El stress test fue un paso importante pero limitado, pues no deja de ser un análisis de valor esperado en un caso extremo. Hoy por hoy somos capaces de planear la estrategia óptima considerando el negocio en su totalidad: calculando la distribución óptima del portafolio con la finalidad de alcanzar los objetivos de negocio del banco, considerando todo tipo de restricciones y todo tipo de riesgos. Esta ha sido la evolución… w w w. a i s - i n t . c o m
  5. 5. Evolución del modelo financiero Orientado al fracaso (bancarrota/ mora) Otros riesgos Operacional, reputación, liquidez ... Crédito Mercado Principal atención en los precios. Especulación, volatilidad Visión de Cartera de Crédito, Stress testing, RDF Macroeconómicos Corporativo Merton COSO Basel II Proyección de balances Stress test Optimización de la Integración del Negocio w w w. a i s - i n t . c o m
  6. 6. ¿Hacia dónde vamos? Lo que ocurrió en el PASADO no es la mejor respuesta para prever el FUTURO. ¿Por qué? - La complejidad y el caos se han elevado (y van en aumento) desde diferentes fuentes. - Los métodos estadísticos están fundamentalmente basados en información histórica. - El control y la regulación basados en ratios tiene sentido en tiempos estables o en “evoluciones de poco ruido”. - En un momento de cambio, los actores no tienden a repetir su comportamiento pasado, sino a buscar su óptimo (según apuntaban escuelas como la neoclásica). - Integrar las opiniones de los expertos y los modelos se hace indispensable (teoría bayesiana). - Además, la gestión del riesgo tiene más sentido si se integran todos los riesgos con los objetivos de negocio. w w w. a i s - i n t . c o m
  7. 7. ¿Cómo? Hay que cambiar el método de modo que el análisis cualitativo de la realidad esté complementado con cálculos modelados. La OPTIMIZACIÓN debe ser el criterio y la herramienta. El siguiente paso dentro de esta nueva visión es: Planificación Estratégica A través de herramientas de proyección de balance y cuentas de resultados para confeccionar un plan de negocio sujeto a criterios de optimización, en un ambiente cambiante. w w w. a i s - i n t . c o m
  8. 8. CÓMO PONER ORDEN EN EL CAOS w w w. a i s - i n t . c o m
  9. 9. Nuestra propuesta Implementar un sistema que realmente ayude en la toma de decisiones acerca de qué estrategia seguir, mediante el establecimiento de la estructura de activos y pasivos óptima desde el punto de vista del objetivo principal del negocio: maximizar EVA, minimizar costes, maximizar el impacto económico, etc. Integrando –convolucionando– todas las fuentes de beneficios y pérdidas: riesgos, ganancias... Considerando todas las limitaciones y restricciones (Basilea III, mercado, negocio…) Combinando predicciones macroeconómicas desde un modelo formal con escenarios extra modelo (escenarios de experto). Usando una vista dinámica, no una fotografía. w w w. a i s - i n t . c o m
  10. 10. Nuestra propuesta Generador de escenarios Macroeconomía Escenarios de experto Objetivo Criterio de optimización Balance de partida Parámetros Restricciones • Riesgo • Regulación • Negocio • Tolerancia al riesgo • Costes • Oferta y demanda Motor de optimización Strategic Advisor Resultados • Balance • Cta. Resultados • Capital regulatorio • RAROC/ROE • Valor entidad • Liquidez Análisis de sensibilidad Análisis de las restricciones Feedback w w w. a i s - i n t . c o m
  11. 11. Escenario Macroeconómico. Construyendo los modelos. La combinación de modelos macroeconomómicos, criterios del experto y modelos microeconómicos permite la proyección de los principales flujos del balance. Modelo Macroeconómico VAR Φ( B)[{Yt }] = {ε t } Escenario Macro [{∃Y → Y }] { * t t t∈ 1,T } ⊂ [{Yt }]t∈{1,T } Proyección Condicionada Generalizada [ ˆ Ω Yn×T ; Yn×T , Σ n×T Yn*×T ] Covarianza de la Cartera Σ Portfolios = G[ΣY ] ε como Apetito al Riesgo CDF[Lt [{Y }] ] = ε ⇒ VaRt (ε ) = Lt [{Y }] Modelo Capital Económico K t ≤ Lt [{Y }] w w w. a i s - i n t . c o m Balance inicial Parámetros, Coeficientes, Madurez Modelos de Flujos Microeconómicos {z}it [ = Li {Yt }, ε ti ] Input del Modelo de Optimización
  12. 12. Motor de Optimización. Componentes Función Objetivo Dinámica de Sistema Cuentas y Flujos max Z = EVA[{{X }, {x}}∀t∈T ] SVA[{{X }, {x}}∀t∈T ] L {X t , xt } = G[{X t }, {xt }, {X t −1}, {xt −1}] Un sistema basado en la optimización explora automáticamente un universo de posibles activos, pasivos y estructuras de capital y escoge el mejor plan. Optimización max Z = W [{X t , xt }] xt Parámetros [{Yt }]t∈{1,T }, ε ,... Nuevos escenarios s.t. {X t , xt } = G[{X t −i , xt −i }] F [{X t , xt }] ≥ 0 ; t , i ∈ { , n} 1 Formato Ejecutivo w w w. a i s - i n t . c o m Prioridades Output a Presupuestación
  13. 13. Algunos modelos tradicionales deben ser rediseñados Habitualmente… N activos para 1 capital Activo Capital necesario Dado Activo Cálculo de capital económico Activo Ratios, estados Activo Activo Valuation Plan Optimizado Activo Activo Dado Límites de Capital Otras Restricciones Objetivo Función No lineal Cálculo de capital económico 1 capital para N activos (& fondos) Calculado con iteraciones w w w. a i s - i n t . c o m Activo Activo Activo
  14. 14. SALIENDO DEL LABERINTO: CASOS PRÁCTICOS w w w. a i s - i n t . c o m
  15. 15. ¿Cómo debe trabajar este sistema? Efecto de anticipar el calendario de implementación del ratio de liquidez a corto plazo de Basilea III. w w w. a i s - i n t . c o m
  16. 16. Efecto de anticipar el calendario de implementación del ratio de liquidez a corto plazo de Basilea III Definición del ratio: Veamos cómo la anticipación de éste ratio afecta los activos y pasivos previstos en el plan óptimo. Consideramos la optimización del balance de un banco hipotético. El criterio de optimización es el maximizar el Shareholder Value Added. Las restricciones de activo son los marcos de Basilea II y Basilea III. w w w. a i s - i n t . c o m
  17. 17. Escenario 1: Sin adelanto del ratio de liquidez Escenario 2: Adelantando el ratio de liquidez El beneficio máximo que se podría alcanzar es menor que antes La primera víctima sería la cartera de negociación Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 1 Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 2 Escenario 1 w w w. a i s - i n t . c o m Escenario 2
  18. 18. Caída de la concesión de hipotecas Cambio en la estructura del endeudamiento El sistema es capaz de modificar su actitud antes del momento del cambio efectivo Depósitos de la clientela Depósitos en entidades de crédito Depósitos en el Banco Central w w w. a i s - i n t . c o m
  19. 19. Escenario 1: Sin adelanto del ratio de liquidez Escenario 2: Adelantando el ratio de liquidez Aumento de tesorería Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 1 Reducción de beneficios Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 2 w w w. a i s - i n t . c o m
  20. 20. Optimización como fuente de inteligencia Restricciones balance Capital Base Tier1 Ampliado Capital Total Apalancamiento Liquidez Largo max Hipotecas max PyMEs capEconomico Retornos Hipo 400 350 300 250 200 150 100 50 Hipo 400 350 300 250 200 150 100 50 50 100 150 200 Planes Factibles PyMEs PyMEs 50 Hipo 400 Plan Óptimo 350 300 250 200 150 100 150 200 Al calcular el mejor plan para alcanzar los objetivos de negocio del banco es imprescindible tener en cuenta todas las restricciones implicadas: la regulación, el mercado, las políticas ... Cualquier cambio da una nueva posición de activos y pasivos. 100 50 Gran dificultad para trabajar cambios en una única variable en Excel. Impensable lo costoso que resultaría contemplar todas las restricciones manualmente. w w w. a i s - i n t . c o m PyMEs 50 100 150 200
  21. 21. EJEMPLO 2: STRESS TEST Efecto de una subida del tipo de interés aplicada al resultado del ejemplo anterior. w w w. a i s - i n t . c o m
  22. 22. Escenario Macroeconómico. Previsión Variables Macro. Escenario Previsto Valoraciones expertas w w w. a i s - i n t . c o m
  23. 23. Escenario Macroeconómico. Previsión Condicionada. Escenario Previsto Valoraciones expertas Las opiniones del experto sobre el futuro macroeconómico se pueden incorporar al sistema, que recalcula automáticamente el resto de variables. w w w. a i s - i n t . c o m
  24. 24. Escenario 2: Ratio de liquidez adelantado Escenario 3: Tasa de interés estresada El beneficio máximo que se podría alcanzar es menor que antes Las inversiones se reajustan Como consecuencia su fondeo se adapta w w w. a i s - i n t . c o m
  25. 25. Cambio en la estructura de la inversión Préstamos al consumo Financiación de proyectos Adaptación de la estructura de financiación Depósitos de la clientela Depósitos en entidades de crédito Depósitos en el Banco Central w w w. a i s - i n t . c o m
  26. 26. ¿Quién toma ventaja de esto? Es útil a la Alta Dirección e implica a todas las áreas del banco, incluida la red de oficinas Consejo Tolerancia al Riesgo Dirección Financiera Objetivos Estratégicos Strategic Advisor* Estrategia de Financiación Dirección Comercial Primer Plan Comecial Presupuesto Ajustado w w w. a i s - i n t . c o m
  27. 27. CONCLUSIONES w w w. a i s - i n t . c o m
  28. 28. Conclusiones El uso de modelización en las entidades financieras es una corriente imparable. Es necesario incorporar nuevas metodologías que integren: - La opinión del experto y modelos macro - Modelos de riesgo, demanda y costes - Criterios de optimización Hay que automatizar todo lo automatizable para que se fomente el tiempo “creativo” del analista. Así tendremos éxito Planificando en el caos! w w w. a i s - i n t . c o m
  29. 29. ANEXO w w w. a i s - i n t . c o m
  30. 30. Evolución de los modelos financieros Atención al precio. Volatilidad. Procesos estocásticos, Difusión Fourier Arrow, K.J. (1964), The role of Securities in the optimal allocation of Risk-bearing. The Review of Economic Studies Vol 31, no. 2 Apr 1964) Bachelier, L. (1900), Théorie de la spéculation, Gauthier-Villars. Bankers Trust, VAR as a Risk Measure. See http://value-at-risk.net/proprietary-var-measures/ Black, F. and M. Scholes (1973), The Pricing of Options and Corporate Liabilities. The Journal of Political Economy vol 81, 3 Elton, E.J. and M.I. Gruber (1981), Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, John Whiley Fama, E. (1965), The Behavior of Stock Market Prices efficient-market hypothesis (EMH) Guill, D.G. (2009), Bankers Trust and the Birth of Modern Risk Management .Warton School,U.Pensivania http://fic.wharton.upenn.edu/fic/case%20studies/Birth%20of%20Modern%20Risk%20Managementapril09.pdf JP Morgan (1996) ,Risk Metrix, Technical Document http://www.riskmetrics.com Macaulay, F. (1910), Money, credit and the price of securities, University of Colorado. Markowitz, H.M. (1959), Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments . New York: John Wiley & Sons. Merton, R.C. (1973), "Theory of Rational Option Pricing". Bell Journal of Economics and Management Science (The RAND Corporation) 4 (1): 141–183 Merton, R.C. (1995), Influence of Mathematical Models in Finance on Practice: Past. Present and Future . In Mathematical Models in Finance, Chapman Hall. London Regnault, J. (1863), Calcul des chances et philosophie de la Bourse, Mallet-Bachelier, Paris Samuelson, P. (1965), Proof that ProperlyAnticipated Prices Fluctuate Randomly Savage, L.J. (1954), The Foundations of Statistics (John Wiley and Sons, New York). Trias, R. (1982), Rendimiento, Riesgo y Selección de Activos Financieros. Banco Urquijo Vasicek, O. (1977), An Equilibrium Characterisation of the Term Structure. Journal of Financial Economics 5 (2): 177–188.
  31. 31. Evolución de los modelos financieros Riesgo de Crédito Orientación al fracaso (Bancarrota / Mora )---Modelos Actuariales, Distribuciones Binominales Gamma Negativas, Funciones características - - AIS (1987), Credit Scoring Models, Behaviour Scoring, shops channel. Altman, I.E. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance: 189–209. Beaver, H.W. (1966), Financial ratios predictors of failure Journal of Accounting Research, 4, p. 71111. Credit Suisse Financial Products (1997), CreditRisk+, http://www.macs.hw.ac.uk/~mcneil/F79CR/creditrisk.pdf Fair Credit Reporting Act (1970), http://www.ftc.gov/os/statutes/fcradoc.pdf FICO Credit Scoring History http://www.fico.com/en/Company/Pages/history.aspx Trias, R. et al. (2008), El método RDF, El nuevo estándar de stress testing de riesgo de crédito, AIS http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/RDF_Articulo_01.pdf English version : The RDF methodology, the new standard stress testing credit risk http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/Article-01-RDF-Eng.pdf Vasicek, O. (1987), Probability of loss on loan portfolio. KMV Corporation Wells Fargo First Behaviour Scoring. In http://www.fico.com/en/Company/Pages/history.aspx
  32. 32. Evolución de los modelos financieros Otros riesgos y modelos 1990s Preocupaciones sobre Basilea II Pilar II – Sistemas, Pensiones, Concentración, Reputación, Liquidez y riesgo legal. Aproximación actuaria: recolección de datos, distribución de acontecimientos – Poison, Gamma distributions, Extreme Value Theory, Distribution Mixtures, Survival analysis, Statistics for rare events, convolution, characteristic functions. … Basel Committee on Banking Supervision (2004), Basel II New Basel Capital Accord – Pillar I. Operational Risk Basel II – Capital reinforcement. Capital ratios COSO (1991), Internal Control: Integrated Framework. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. Cruz, M., R. Coleman and G. Salkin (1998), Modeling and Measuring operational risk, Journal of Risk Vol1 No 1, pp.63-72 Hoffman, D.G. (ed.) (1998), Operational Risk and Financial Institutions. Risk Publicaations. London Power, M. (2003), The invention of Operational Risk. Discussion Paper no. 16 ESRC Centre for Analysis of Risk and Regulation. Baring Bank destruction (1995)
  33. 33. Evolución de los modelos financieros Macroeconómico - - - Green H.W. (1993), Econometric Analysis, Collier Macmillan McKinsey & Co. (1997), Credit View. Research report, McKinsey & Co McKinsey Credit Portfolio View. Econometric Model factor obtained combining real macroeconomic variables Rösh, D. and H. Scheule (2008), Stress Testing for Financial Institutions. Risk Books Ruiz, G and R. Trias (2011), Financial crisis and risk measurement: the historical perspective and a new methodology, in the book by Óscar Dejuan Ed.: “The first great recession of the 21st century”. Edward Elgar. Trias, R. et al. (2009), El método RDF: Escenarios económicos para el stress testing, AIS http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/AIS-RDF-Articulo-02.pdf. English version: The RDF methodology: Economic scenarios for stress testing. http://www.ais-int.com/wpcontent/uploads/2011/12/Article-02-RDF-Eng.pdf
  34. 34. Evolución de los modelos financieros Corporativo - - Beazer F.W (1976), The Theory of portfolio choice and its applicability to bank asset management. Euromoney pgs 52-73 Cohen K.J. (1970), Programming Bank Portfolios under Uncertainty, Journal of Bank Research , vl1,num1 pgs 42-61 Cohen, K. J. (1972), Dynamic Balance Sheet Management: A Management Science Approach. Journal of Bank Research Winter, pgs 9-19 Cohen,K. J. (1979), A Linear Programming Planning Model for Bank Holding Companies. Journal of Bank Research Autum pgs 152-164 Monti, M. (1972), Deposit, Credit and Interest Rate Determination under alternative Bank Objective Functions. Mathematical methods in investment and finance, North-Holand, Amsterdam pgs 431-454 Pyle, D.H. (1971), On the theory of financial intermediation. Journal of finance vol 26, num 3 pgs 737-747 Sealey C.W., Jr and J.T. Lindley (1977), Inputs, outputs and a theory of production and cost at depositary financial institution. The Journal of Finance vol XXXII num 4 pags 1251-1265 Ruiz, G. and R. Trias (2012), Viabilidad de las entidades financieras y las nuevas metodologías reguladoras, Cuadernos de Información Económica de FUNCAS http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2012/12/RTriasGRuiz_FUNCAS_2012.pdf English Version::Viability of Financial Entities and New Regulatory Methodologies. Article originally published in FUNCAS “Cuadernos de Información Económica” (Funcas Economic Information Journal) nº 230 September-October 2012, redrafted in accordance with Act 9/2012. http://www.ais-int.com/en/viability-of-financial-entities-and-newregulatory-methodologies.html Tennent, J. and G. Friend (2005), Guide to business modellling, The Economist Newspaper Ltd. Trias, R. and A. Rodríguez (1980), Simulación y optmización en planificación bancaria. Informática-SIMO. Trias, R. (1980), El Modelo POTS de Planificación Financiera. Instituto de Economia Aplicada. Internal documentation for Planification Process Application Van Loo, P.D. (1980), On the microeconomic foundation of bank behavior in macroeconomic models. The Economist 128 nr 4, pgs 474-495
  35. 35. Evolución de los modelos financieros General - Arvanitis, A (2001), Gregory, Jon. Credit, the complete guide to pricing, hedging and Risk Management. Risk books Balternsperger, E. (1980), Alternative approaches to the theory of the banking firm. Journal of Monetary Economics 6 pgs 1-37 Bessis, J. (1998), Risk Management in Banking. Whiley, Cannata, F. et al. (2011), Basel III and beyond. Risk Books Malz M.A. (2011), Financial Risk Management. Models, History and Institutions. Whiley Ong K.M. (1999), Internal Risk Models. “Capital Allocation and Performance Measurement”. Risk Books
  36. 36. Planificando en el caos Integrando macroeconomía, stress test, regulación y apetito al riesgo como parte del plan de negocio en momentos de cambio Ramon Trias CEO AIS Aplicaciones de Inteligencia Artificial rtrias@ais-int.com www.ais-int.com

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