dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
dc.contributor.advisor | Gago, Andrés | |
dc.contributor.author | Del Rosso, Rodrigo | es_AR |
dc.date.accessioned | 2023-09-19T21:05:12Z | |
dc.date.available | 2023-09-19T21:05:12Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12028 | |
dc.description.abstract | El modelo desarrollado se utilizará para gestionar el riesgo reputacional de la empresa,
reflejando el importe de Capital que tendrá que mantener reservado para hacer frente a
los eventuales efectos adversos originados por una percepción negativa por parte de todos
los interesados en la organización. Se espera que este modelo permita periódicamente
determinar el nivel de asignación óptima de capital para mitigar efectos adversos que
pudiesen dañar la solvencia de la compañía, a partir de la información suministrada por el
mercado, el contexto macroeconómico local y la percepción de los distintos participantes.
Ante la falta de regulación específica, esta tesis es una propuesta para mitigar el riesgo
reputacional de las Entidades Financieras y por lo tanto, da respuesta a una pretensión de
la autoridad monetaria de gestionar el riesgo reputacional. En este trabajo se desarrolla un
modelo econométrico que incorpora datos provenientes de las percepciones que expresan
los usuarios a través de opiniones públicas a partir del empleo de técnicas de Text Mining.
Para eso se utilizaron datos públicos extraídos de las opiniones de usuarios de la red social
Twitter y las cotizaciones de los precios de aquellos Bancos que cotizan en el BYMA (Bolsa
y Mercados Argentinos). Además, se empleó información financiera propia del rol de la
empresa cotizante dentro del índice bursátil S&P Merval.
Dentro del proceso interno de evaluación de la adecuación del capital (ICAAP) que deben
realizar las Entidades Financieras en el marco de su política de Gestión de Riesgos, el
Banco Central de la República Argentina (BCRA), establece que dichas instituciones
deben desarrollar metodologías para medir en la forma más precisa posible los efectos del
riesgo reputacional en términos de otros tipos de riesgo a los cuales podría estar la entidad
expuesta, incluyendo para ello escenarios de riesgo reputacional en sus pruebas de tensión
regulares a los fines de evitar efectos reputacionales adversos y mantener la confianza del
mercado. En la literatura se mencionan algunos enfoques econométricos con variables
financieras para dimensionar el Capital Económico que deben destinar para hacer frente
al mencionado riesgo. Asimismo, se hace alusión a que este riesgo puede asimilarse al
Operacional, y no existe un consenso sobre la forma de cuantificarlo. | es_AR |
dc.description.abstract | The model developed will be used to manage the company’s reputational risk, reflecting
the amount of Capital that it will have to keep reserved to face possible adverse effects
caused by a negative perception on the part of all those interested in the organization.
This model is expected to periodically determine the optimal capital allocation level to
mitigate adverse effects that could damage the solvency of the company, based on the
information provided by the market, the local macroeconomic context and the perception
of the different participants.
Given the lack of specific regulation, this thesis is a proposal to mitigate the reputational
risk of Financial Institutions and therefore, responds to a claim by the monetary authority
to manage reputational risk. In this work, an econometric model is developed that
incorporates data from the perceptions expressed by users through public opinions from
the use of Text Mining techniques. For this, public data extracted from the opinions
of users of the Twitter social network and the price quotes of those Banks listed on the
BYMA (Bolsa y Mercados Argentinos) were used. In addition, financial information from
the role of the listed company within the S&P Merval stock index was used.
Within the internal capital adequacy assessment process (ICAAP) that Financial
Institutions must carry out within the framework of their Risk Management policy, the
Central Bank of the Argentine Republic (BCRA) establishes that said institutions must
develop methodologies to measure as accurately as possible the effects of reputational
risk in terms of other types of risk to which the entity could be exposed, including
reputational risk scenarios in its regular stress tests in order to avoid adverse reputational
effects and maintain market confidence. Some econometric approaches with financial
variables are mentioned in the literature to measure the Economic Capital that must be
allocated to face the aforementioned risk. Likewise, reference is made to the fact that
this risk can be assimilated to Operational risk, and there is no consensus on how to
quantify it. | es_AR |
dc.format.extent | 96 p. | es_AR |
dc.format.medium | application/pdf | es_AR |
dc.language | eng | es_AR |
dc.publisher | Universidad Torcuato Di Tella | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dc.subject | Mercados Financieros | es_AR |
dc.subject | Macroeconomía | es_AR |
dc.subject | instituciones financieras y crediticias | es_AR |
dc.subject | Riesgo | es_AR |
dc.subject | Financial Markets | es_AR |
dc.subject | Macroeconomics | es_AR |
dc.subject | Financial Risk | es_AR |
dc.title | Una aproximación al Riesgo Reputacional Bancario mediante técnicas de Text Mining | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_AR |
dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | es_AR |
thesis.degree.name | Master in Management + Analytics | en |
dc.subject.keyword | Riesgo Reputacional | es_AR |
dc.subject.keyword | Evaluación de Riesgos | es_AR |
dc.subject.keyword | E44 | es_AR |
dc.subject.keyword | G2 | es_AR |
dc.subject.keyword | G210 | es_AR |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |