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Publicação
MODELAÇÃO DO RISCO OPERACIONAL NA CÂMARA MUNICIPAL DE TOMAR. ANÁLISE QUALITATIVA E QUANTITATIVA
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Um dos objetivos deste trabalho é determinar um algoritmo na abordagem ao problema
de modelação e quantificação do risco operacional presente nas actividades da Câmara
Municipal de Tomar (CMT).
Pretende-se que outras autarquias locais e/ou empresas possam vir a utilizar o algoritmo
na quantificação do risco operacional presente nas suas actividades ou linhas de negócio,
para uma eficiente gestão dos riscos operacionais e uma correta mitigação dos mesmos.
Como sabemos as empresas sendo públicas/privadas pretendem obter resultados consistentes
nas análises ao risco para que os gestores possam tomar decisões concretas
relativamente aos orçamentos/investimentos, com o objectivo de reduzir os riscos provenientes
de falhas humanas, de sistema ou de fatores externos. Quantificar o risco é
fundamental nos mercados financeiros, para tal é necessário definirem-se indicadores de
risco. Na prática, estas distinções são difíceis de definir pela ambiguidade inerente ao
processo de categorização dos riscos operacionais, por isso ser tão importante a análise da
frequência com que ocorrem estes eventos e da severidade de cada evento de risco. Este
problema será abordado através de uma análise qualitativa em conjunto com uma análise
quantitativa de modo a classificar os diferentes níveis de risco com base nos diferentes
níveis de frequência e de severidade, tal que os seus critérios de classificação têm por base
valores numéricos para que após a quantificação seja possível a qualificação do risco para
uma determinada variável.
Assim, a análise qualitativa é uma análise subjectiva do risco, enquanto a análise quantitativa
é uma análise objectiva do risco que permite quantificar o risco operacional de cada
variável em estudo a partir da cauda da distribuição das perdas agregadas dessa variável,
ou seja aplicando a simulação de Monte Carlo obtém-se a distribuição de frequências e a
distribuição de severidades para uma determinada variável.
Concluindo, quando se utiliza a simulação de Monte Carlo e se prossegue ao cálculo do
modelo de perdas agregadas, é-nos permitido quantificar o risco dessa variável pelo valor
do quantil observado na cauda da distribuição de perdas agregadas.
The present work aims to provide an algorithm in the approach to the issue of modelling, quantifying and hedging operational risk that can be perceived in Câmara Municipal de Tomar (CMT) activities. Others Cities Councils or Organizations can use this algorithm in their current business lines, in a way to improve and get it more efficient to control the operational risks and their good management. As one knows Organizations, being public or private corporations want to obtain consistent results on the analysis of the risk, so they can take their resolutions on budgets and investments, to prevent and reduce suffering from human, system or external losses. Recently, risk assessment is a matter that is fundamental in the financial markets, that is why risk criteria have to be defined. In practice, such distinctions are difficult as there is often a high degree of ambiguity inherent in the process of categorising operational risks, which is why the Frequency of the events and their Severity have to be studied through Qualitative analysis together with Quantitative analysis. This approach enables an integrated and holistic view of risks. To understand assessment risk, one must understand and quantify and only after these analysis can one qualify the risk to achieve the variable needed. Taking these topics in mind, this work shows that the qualitative analysis is a subjective analysis of the risk, while the quantitative analysis is an objective one. The quantitative analysis allows one to quantify assessment risk related with the Loss Distribution Approach variable using Monte Carlo Simulation. To conclude, when using the Monte Carlo Simulation one gets frequency distribution and severity distribution to a variable and then aggregate loss model can be calculated. By doing this, one can quantifying variable risk by the observation of the extremal quantile of aggregate losses.
The present work aims to provide an algorithm in the approach to the issue of modelling, quantifying and hedging operational risk that can be perceived in Câmara Municipal de Tomar (CMT) activities. Others Cities Councils or Organizations can use this algorithm in their current business lines, in a way to improve and get it more efficient to control the operational risks and their good management. As one knows Organizations, being public or private corporations want to obtain consistent results on the analysis of the risk, so they can take their resolutions on budgets and investments, to prevent and reduce suffering from human, system or external losses. Recently, risk assessment is a matter that is fundamental in the financial markets, that is why risk criteria have to be defined. In practice, such distinctions are difficult as there is often a high degree of ambiguity inherent in the process of categorising operational risks, which is why the Frequency of the events and their Severity have to be studied through Qualitative analysis together with Quantitative analysis. This approach enables an integrated and holistic view of risks. To understand assessment risk, one must understand and quantify and only after these analysis can one qualify the risk to achieve the variable needed. Taking these topics in mind, this work shows that the qualitative analysis is a subjective analysis of the risk, while the quantitative analysis is an objective one. The quantitative analysis allows one to quantify assessment risk related with the Loss Distribution Approach variable using Monte Carlo Simulation. To conclude, when using the Monte Carlo Simulation one gets frequency distribution and severity distribution to a variable and then aggregate loss model can be calculated. By doing this, one can quantifying variable risk by the observation of the extremal quantile of aggregate losses.
Descrição
Palavras-chave
Risco Operacional Modelo de Perdas Agregadas Frequência Severidade Qualitativa Quantitativa