Implementación de sistemas de información en los procesos de logística inversa de los Sets Quirúrgicos de Ortopedia

El presente documento es el producto de un análisis en cuanto al área de Logística Inversa del grupo empresarial AMAREY, el cual cuenta en la actualidad con más de dieciséis sistemas de sets quirúrgicos de ortopedia, es decir: sistema para mano, pie, radio, cadera, tibia, hombro, entre otros; de los cuales se tienen una cantidad específica de cada sistema, es decir: 4 sets del sistema Axsos. Se encuentra que la compañía no cuenta con ningún tipo de ayuda que le pueda brindar información exacta y a tiempo sobre las entradas y las salidas de los equipos de cirugía. Por lo anterior el resultado de la investigación está orientada a proponer la implementación de sistemas de información en los proceso de logística inversa de los sets quirúrgicos de ortopedia, con el fin de obtener una mejor gestión de la calidad al realizar la trazabilidad del material crítico y del set en general.

Distribución hiperbólica generalizada: una aplicación en la selección de portafolios y en la cuantificación de medidas de riesgo de mercado

En este trabajo se implementa una metodología para incluir momentos de orden superior en la selección de portafolios, haciendo uso de la Distribución Hiperbólica Generalizada, para posteriormente hacer un análisis comparativo frente al modelo de Markowitz.

Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk

Asset correlations are of critical importance in quantifying portfolio credit risk and economic capitalin financial institutions. Estimation of asset correlation with rating transition data has focusedon the point estimation of the correlation without giving any consideration to the uncertaintyaround these point estimates. In this article we use Bayesian methods to estimate a dynamicfactor model for default risk using rating data (McNeil et al., 2005; McNeil and Wendin, 2007).Bayesian methods allow us to formally incorporate human judgement in the estimation of assetcorrelation, through the prior distribution and fully characterize a confidence set for the correlations.Results indicate: i) a two factor model rather than the one factor model, as proposed bythe Basel II framework, better represents the historical default data. ii) importance of unobservedfactors in this type of models is reinforced and point out that the levels of the implied asset correlationscritically depend on the latent state variable used to capture the dynamics of default,as well as other assumptions on the statistical model. iii) the posterior distributions of the assetcorrelations show that the Basel recommended bounds, for this parameter, undermine the levelof systemic risk.