783 resultados para Conditional-value-at-risk assessment


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El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

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La crisis que se desató en el mercado hipotecario en Estados Unidos en 2008 y que logró propagarse a lo largo de todo sistema financiero, dejó en evidencia el nivel de interconexión que actualmente existe entre las entidades del sector y sus relaciones con el sector productivo, dejando en evidencia la necesidad de identificar y caracterizar el riesgo sistémico inherente al sistema, para que de esta forma las entidades reguladoras busquen una estabilidad tanto individual, como del sistema en general. El presente documento muestra, a través de un modelo que combina el poder informativo de las redes y su adecuación a un modelo espacial auto regresivo (tipo panel), la importancia de incorporar al enfoque micro-prudencial (propuesto en Basilea II), una variable que capture el efecto de estar conectado con otras entidades, realizando así un análisis macro-prudencial (propuesto en Basilea III).

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En este trabajo se realiza la medición del riesgo de mercado para el portafolio de TES de un banco colombiano determinado, abordando el pronóstico de valor en riesgo (VaR) mediante diferentes modelos multivariados de volatilidad: EWMA, GARCH ortogonal, GARCH robusto, así como distintos modelos de VaR con distribución normal y distribución t-student, evaluando su eficiencia con las metodologías de backtesting propuestas por Candelon et al. (2011) con base en el método generalizado de momentos, junto con los test de independencia y de cobertura condicional planteados por Christoffersen y Pelletier (2004) y por Berkowitz, Christoffersen y Pelletier (2010). Los resultados obtenidos demuestran que la mejor especificación del VaR para la medición del riesgo de mercado del portafolio de TES de los bancos colombianos, es el construido a partir de volatilidades EWMA y basado en la distribución normal, ya que satisface las hipótesis de cobertura no condicional, independencia y cobertura condicional, al igual que los requerimientos estipulados en Basilea II y en la normativa vigente en Colombia.

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Las actividades de mantenimiento automotriz en el sector de autopartes conlleva el uso de agentes químicos bajo diversas circunstancias de exposición, tanto en las condiciones de manipulación de productos químicos como a las características propias de cada actividad de mantenimiento asociado a las tareas específicas del trabajo. Tradicionalmente la evaluación de contaminantes químicos desde la visión de la Higiene Ocupacional incluye la evaluación cuantitativa de la exposición mediante técnicas instrumentales concretas y estandarizadas, determinando el nivel de concentración en aire a la cual un trabajador se ve expuesto y que, en comparación con valores límites permisibles (VLPs), inducen el establecimiento de medidas de control y vigilancia, según el nivel de riesgo caracterizado. Sin embargo es evidente la limitación de la implementación de esta sistemática en particular en micros y pequeñas empresas que carecen de los recursos suficientes para abordar la problemática de forma objetiva. En este contexto diversas metodologías de evaluación cualitativa o subjetiva se han desarrollado por distintas organizaciones en el mundo con el fin de disminuir la brecha entre el establecimiento de medidas de control y la valoración del riesgo, ofreciendo alternativas confiables para la toma de decisiones preventivas sin la necesidad de acudir a mediciones cuantitativas. Mediante la presente investigación se pretende validar la efectividad en el uso de una herramienta de evaluación simplificada del riesgo químico propuesta por el INRS (Institut National de Recherche et de Sécurité Francés) mediante la determinación del perfil de exposición potencial a contaminantes químicos de la población laboral de 36 almacenes de autopartes ubicados en el barrio la Paz de la ciudad de Bogotá, Colombia, divididos según énfasis de actividades en Partes Externas, Partes Eléctricas e Inyección, Partes Mecánicas, Partes Múltiples, a través de un estudio de corte transversal. El estudio permitió Jerarquizar el riesgo potencial, valorar el riesgo vía inhalatoria y dérmica para finalmente construir el perfil de exposición potencial a contaminantes químicos de trabajadores. La información de las variables de análisis fue consolidada en una herramienta informática diseñada para tal fin, la cual facilito la administración de los datos y su respectivo análisis. Con base en los hallazgos fue posible establecer los productos químicos que de acuerdo a las condiciones de trabajo y circunstancias de exposición sugieren medidas específicas para la disminución del riesgo potencial de acuerdo a la calificación global de los agentes, permitiendo deducir la viabilidad de la aplicación de herramientas de valoración cualitativa para la evaluación del riesgo químico como estrategia de prevención primaria.

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La participación en carreras atléticas de calle ha aumentado; esto requiere detectar riesgos previos al esfuerzo físico. Objetivo. Identificar factores de riesgo del comportamiento y readiness de inscritos a una carrera. Método. Estudio transversal en aficionados de 18-64 años. Encuesta digital con módulos de IPAQ, PARQ+ y STEP. Muestreo aleatorio sistemático con n=510, para una inactividad física esperada de 35% (±5%). Se evaluó nivel de actividad física, consumo de alcohol (peligroso), de fruta, verdura, tabaco y sal, y readiness. Resultados. El cumplimiento de actividad física fue 97,4%; 2,4% consume nivel óptimo de fruta o verdura (diferencias por edad, sexo y estrato), 3,7% fuma y 44,1% consumo peligroso de alcohol. El 19,8% reportó PARQ+ positivo y 5,7% requiere supervisión. Hay diferencias por trabajo y estudio. Discusión. Los aficionados cumplen el nivel de actividad física; pero no de otros factores. Una estrategia de seguridad en el atletismo de calle es evaluar los factores de riesgo relacionados con el estilo de vida así como el readiness.

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Desde la noción universal sobre la empresa como un sistema de interacción con un entorno determinado para alcanzar un objetivo, de manera planificada y en función de satisfacer las demandas de un mercado mediante la actividad económica, su viabilidad, sostenibilidad y crecimiento dependerán, por supuesto, de una serie de estrategias adecuadas no solo para tales fines, sino también para enfrentar diversidad de agentes endógenos y exógenos que puedan afectar el normal desempeño de su gestión. Estamos hablando de la importancia de la resiliencia organizacional y del Capital Psicológico. En un escenario tan impredecible como el de la economía mundial, donde la constante son los cambios en su comportamiento —unos propios de su dinámica e interdependencia, naturales de fenómenos como la globalización, y otros derivados de eventos disruptivos— hoy más que nunca es necesario implementar el modelo de la empresa resiliente, que es aquella entidad capaz de adaptarse y recuperarse frente a una perturbación. Al mismo tiempo, más allá de su tamaño, naturaleza u objeto social, es indispensable reconocer básicamente que toda organización está constituida por personas, lo cual implica la trascendencia que para su funcionamiento tiene el factor humano-dependiente, y por lo tanto se crea la necesidad de promover el Capital Psicológico y la resiliencia a nivel de las organizaciones a través de una cultura empresarial.

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La dependencia entre las series financieras, es un parámetro fundamental para la estimación de modelos de Riesgo. El Valor en Riesgo (VaR) es una de las medidas más importantes utilizadas para la administración y gestión de Riesgos Financieros, en la actualidad existen diferentes métodos para su estimación, como el método por simulación histórica, el cual no asume ninguna distribución sobre los retornos de los factores de riesgo o activos, o los métodos paramétricos que asumen normalidad sobre las distribuciones. En este documento se introduce la teoría de cópulas, como medida de dependencia entre las series, se estima un modelo ARMA-GARCH-Cópula para el cálculo del Valor en Riesgo de un portafolio compuesto por dos series financiera, la tasa de cambio Dólar-Peso y Euro-Peso. Los resultados obtenidos muestran que la estimación del VaR por medio de copulas es más preciso en relación a los métodos tradicionales.

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El EuroSCORE II es una de las escalas más empleadas como predictor de riesgo de mortalidad en los servicios de cirugía cardiovascular. Esta ha sido validada en diferentes hospitales alrededor del mundo demostrando una adecuada capacidad de discriminación. El objetivo de este estudio fue evaluar el valor predictivo de la escala de riesgo EuroSCORE II en los pacientes sometidos a Cirugía Cardiovascular en una institución de cuarto nivel de Bogotá. Metodología: Estudio de prueba diagnóstica observacional y retrospectivo de la cohorte de pacientes en una institución de cuarto nivel durante los años 2012 a 2014. Se realizó el cálculo del EuroSCORE II para cada paciente, comparando la mortalidad predicha versus la observada, de forma global y por grupo de riesgo. Resultados: Del total de la población que tuvo intervención cardiaca mayor en una institución de cuarto nivel en la cohorte estudiada se presentaron 58 casos de muerte en los treinta días posteriores a la intervención, que corresponde al 7,46%. La mortalidad esperada calculada con el EuroSCORE II fue del 9,26%, lo cual indica un buen poder de predicción para esta población. Por otro lado, la curva ROC evidencia con un valor de 0.757 del área bajo la curva, que el modelo El EuroSCORE II es un buen modelo predictivo con un adecuado valor de discriminación. Se evidenció que las variables estado crítico preoperatorio y función del ventrículo izquierdo tienen mayor peso estadístico en nuestra población objeto, con una significancia del 0,001, seguido de infarto agudo de miocardio, sexo y peso de la intervención con una significancia del 0,01. Adicionalmente, el Euroscore II tiene mejor valor predictivo cuando se realiza un solo procedimiento o revascularización, en comparación a cuando se realiza procedimientos mixtos. Se recomienda realizar un estudio multicéntrico donde se incluyan pacientes con diferentes características demográficas

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Introducción: A partir de la década de los cincuenta el manejo de la enfermedad valvular presenta cambios significativos cuando se incorporan los reemplazos valvulares tanto mecánicos como biológicos dentro de las opciones de tratamiento quirúrgico (1). Las válvulas biológicas se desarrollaron como una alternativa que buscaba evitar los problemas relacionados con la anticoagulación y con la idea de utilizar un tejido que se comportara hemodinámicamente como el nativo. Este estudio está enfocado en establecer la sobrevida global y la libertad de reoperación de la válvula de los pacientes sometidos a reemplazo valvular aórtico y mitral biológicos en la Fundación Cardioinfantil - IC a 1, 3, 5 y 10 años. Materiales y métodos: Estudio de cohorte retrospectiva de supervivencia de pacientes sometidos a reemplazo valvular aórtico y/o mitral biológico intervenidos en la Fundación Cardioinfantil entre 2005 y 2013. Resultados: Se obtuvieron 919 pacientes incluidos en el análisis general y 876 (95,3%) pacientes con seguimiento efectivo para el análisis de sobrevida. La edad promedio fue 64años. La sobrevida a 1, 3, 5 y 10 años fue 95%,90%,85% y 69% respectivamente. El seguimiento efectivo para el desenlace reoperación fue del 55% y se encontró una libertad de reoperación del 99%, 96%, 93% y 81% a los 1, 3, 5 y 10 años. No hubo diferencias significativas entre la localización de la válvula ni en el tipo de válvula aortica empleada. Conclusiones: La sobrevida de los pacientes que son llevados a reemplazo valvular biológico en este estudio es comparable a grandes cohortes internacionales. La sobrevida de los pacientes llevados a reemplazo valvular con prótesis biológicas en posición mitral y aortica fue similar a 1, 3, 5 y 10 años.

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Despite the many models developed for phosphorus concentration prediction at differing spatial and temporal scales, there has been little effort to quantify uncertainty in their predictions. Model prediction uncertainty quantification is desirable, for informed decision-making in river-systems management. An uncertainty analysis of the process-based model, integrated catchment model of phosphorus (INCA-P), within the generalised likelihood uncertainty estimation (GLUE) framework is presented. The framework is applied to the Lugg catchment (1,077 km2), a River Wye tributary, on the England–Wales border. Daily discharge and monthly phosphorus (total reactive and total), for a limited number of reaches, are used to initially assess uncertainty and sensitivity of 44 model parameters, identified as being most important for discharge and phosphorus predictions. This study demonstrates that parameter homogeneity assumptions (spatial heterogeneity is treated as land use type fractional areas) can achieve higher model fits, than a previous expertly calibrated parameter set. The model is capable of reproducing the hydrology, but a threshold Nash-Sutcliffe co-efficient of determination (E or R 2) of 0.3 is not achieved when simulating observed total phosphorus (TP) data in the upland reaches or total reactive phosphorus (TRP) in any reach. Despite this, the model reproduces the general dynamics of TP and TRP, in point source dominated lower reaches. This paper discusses why this application of INCA-P fails to find any parameter sets, which simultaneously describe all observed data acceptably. The discussion focuses on uncertainty of readily available input data, and whether such process-based models should be used when there isn’t sufficient data to support the many parameters.

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Stable isotopic characterization of chlorine in chlorinated aliphatic pollution is potentially very valuable for risk assessment and monitoring remediation or natural attenuation. The approach has been underused because of the complexity of analysis and the time it takes. We have developed a new method that eliminates sample preparation. Gas chromatography produces individually eluted sample peaks for analysis. The He carrier gas is mixed with Ar and introduced directly into the torch of a multicollector ICPMS. The MC-ICPMS is run at a high mass resolution of >= 10 000 to eliminate interference of mass 37 ArH with Cl. The standardization approach is similar to that for continuous flow stable isotope analysis in which sample and reference materials are measured successively. We have measured PCE relative to a laboratory TCE standard mixed with the sample. Solvent samples of 200 nmol to 1.3 mu mol ( 24- 165 mu g of Cl) were measured. The PCE gave the same value relative to the TCE as measured by the conventional method with a precision of 0.12% ( 2 x standard error) but poorer precision for the smaller samples.

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A semi-distributed model, INCA, has been developed to determine the fate and distribution of nutrients in terrestrial and aquatic systems. The model simulates nitrogen and phosphorus processes in soils, groundwaters and river systems and can be applied in a semi-distributed manner at a range of scales. In this study, the model has been applied at field to sub-catchment to whole catchment scale to evaluate the behaviour of biosolid-derived losses of P in agricultural systems. It is shown that process-based models such as INCA, applied at a wide range of scales, reproduce field and catchment behaviour satisfactorily. The INCA model can also be used to generate generic information for risk assessment. By adjusting three key variables: biosolid application rates, the hydrological connectivity of the catchment and the initial P-status of the soils within the model, a matrix of P loss rates can be generated to evaluate the behaviour of the model and, hence, of the catchment system. The results, which indicate the sensitivity of the catchment to flow paths, to application rates and to initial soil conditions, have been incorporated into a Nutrient Export Risk Matrix (NERM).

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Sustainable development requires the reconciliation of demands for biodiversity conservation and increased agricultural production. Assessing the impact of novel farming practices on biodiversity and ecosystem services is fundamental to this process. Using farmland birds as a model system, we present a generic risk assessment framework that accurately predicts each species' current conservation status and population growth rate associated with past changes in agriculture. We demonstrate its value by assessing the potential impact on biodiversity of two controversial land uses, genetically modified herbicide-tolerant crops and agri-environment schemes. This framework can be used to guide policy and land management decisions and to assess progress toward sustainability targets.

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We argue that population modeling can add value to ecological risk assessment by reducing uncertainty when extrapolating from ecotoxicological observations to relevant ecological effects. We review other methods of extrapolation, ranging from application factors to species sensitivity distributions to suborganismal (biomarker and "-omics'') responses to quantitative structure activity relationships and model ecosystems, drawing attention to the limitations of each. We suggest a simple classification of population models and critically examine each model in an extrapolation context. We conclude that population models have the potential for adding value to ecological risk assessment by incorporating better understanding of the links between individual responses and population size and structure and by incorporating greater levels of ecological complexity. A number of issues, however, need to be addressed before such models are likely to become more widely used. In a science context, these involve challenges in parameterization, questions about appropriate levels of complexity, issues concerning how specific or general the models need to be, and the extent to which interactions through competition and trophic relationships can be easily incorporated.

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It is generally acknowledged that population-level assessments provide,I better measure of response to toxicants than assessments of individual-level effects. population-level assessments generally require the use of models to integrate potentially complex data about the effects of toxicants on life-history traits, and to provide a relevant measure of ecological impact. Building on excellent earlier reviews we here briefly outline the modelling options in population-level risk assessment. Modelling is used to calculate population endpoints from available data, which is often about Individual life histories, the ways that individuals interact with each other, the environment and other species, and the ways individuals are affected by pesticides. As population endpoints, we recommend the use of population abundance, population growth rate, and the chance of population persistence. We recommend two types of model: simple life-history models distinguishing two life-history stages, juveniles and adults; and spatially-explicit individual-based landscape models. Life-history models are very quick to set up and run, and they provide a great deal or insight. At the other extreme, individual-based landscape models provide the greatest verisimilitude, albeit at the cost of greatly increased complexity. We conclude with a discussion of the cations of the severe problems of parameterising models.