Gestión del riesgo reputacional en las grandes empresas de la ciudad de Medellín (Colombia): un estudio de casos

Debido a que el riesgo reputacional cada vez cobra más importancia a nivel mundial por las implicaciones y consecuencias que afectan la imagen, buen nombre y permanencia de las empresas, surgió el interés de realizar esta investigación que explora y analiza cómo se gestiona el riesgo reputacional en empresas grandes de la ciudad de Medellín (Colombia) -- El estudio se diseñó bajo un enfoque cualitativo, con alcance exploratorio a partir de la revisión y posterior construcción de un marco teórico para comprender los conceptos fundamentales relacionados con el tema de reputación y de riesgos -- Se indagó en las empresas acerca de los factores internos y externos que originan riesgos y sus posibles consecuencias, prácticas que llevan a cabo para gestionar el riesgo reputacional, metodologías y herramientas que utilizan para la misma y modelos de medición -- Los resultados de la investigación constituyen una guía para la gestión del riesgo reputacional y podrían servir como modelo para la implementación en otras empresas

Estimación de la estructura a plazos de tasas de interés de Colombia utilizando el modelo Diebold, Rudebusch & Aruoba con macrofactores

Se presenta una aproximación a la estructura a plazos de tasas de interés del mercado colombiano a través de dos modelos: Modelo de Diebold, & Li con factores latentes y el modelo de Diebold, Rudebusch & Aruoba con Macrofactores, los cuales fueron estimados utilizando un Filtro de Kalman implementado en MATLAB y posteriormente utilizados para obtener pronósticos de la curva en función del comportamiento esperado de variables macroeconómicas y financieras de la economía local y americana -- La inclusión de los macrofactores se hace esperando mejores proyecciones de la curva, de manera que tener proyecciones de estas variables será de utilidad para conocer el comportamiento futuro de la curva de rendimientos local -- Los modelos se ajustan con datos mensuales, tomando el periodo 2003-2015 y testeado con una porción de esta información; el modelo de factores latentes tiene solo información histórica de la curva cero cupón mientras que en el modelo con macrofactores se consideraron variables como: inflación local 12 meses, CDS 5Y, índice VIX, precios del WTI, TRM, tasa de cambio Euro/Dólar, tasa REPO y tasa FED; obteniendo finalmente dos modelos, siendo el que contiene macrofactores el que tiene mejores indicadores de desempeño en el pronóstico