Investigación operativa


EL CAPITAL REGULATORIO POR RIESGO OPERACIONAL . 2009 PREMIO TESIS DOCTORAL (JIMÉNEZ RODRÍGUEZ, ENRIQUE)
Las crisis corporativas acaecidas en los últimos tiempos revelan que determinadas entidades no gestionan adecuadamente, ni comprenden en profundidad, los riesgos que asumen. Esto ha motivado un exceso de prudencia a la hora de asumir posiciones arriesgadas en los mercados. Por lo que, existe cierta tendencia en la dirección corporativa a, en lugar de gestionar el riesgo, huir directamente de él, optando por estrategias conservadoras. Pero, si aceptamos que para aprovechar las oportunidades empresariales hay que arriesgar y que esto es lo que, en última instancia, crea valor para los accionistas, como proponen Buehler y Pritsch (2003), habrá que buscar un modelo equilibrado que salvaguarde a la entidad de los costes asociados a las dificultades financieras, por un lado, y, de otro, conceda libertad a la dirección para trabajar en un entorno en el que las recompensas están ponderadas en función del riesgo asumido. El Cuaderno tiene como eje central el análisis y contraste de las metodologías de cálculo de los requerimientos de capital propio por riesgo operacional. Metodológicamente, a partir de los datos de pérdidas operacionales de una entidad de crédito, se desarrolla de manera secuencial la estructura de un modelo avanzado de medición, concretamente, el Modelo de Distribución de Pérdidas. Esta técnica actuarial, apoyada en el concepto de Valor en Riesgo Operacional (OpVaR), constituye la metodología más adecuada y realista para la determinación del Capital Regulatorio.

INVESTIGACIÓN OPERATIVA. . TEORÍA, EJERCICIOS Y PRÁCTICAS CON ORDENADOR (GÁMEZ MELLADO, ANTONIO / RODRÍGUEZ HUERTAS, ROSA)
Este libro analiza los conceptos y técnicas básicas de la Investigación Operativa y pone el mayor énfasis en sus aplicaciones a problemas reales. Los destinatarios de este texto son aquellos que se inicien en el estudio de las distintas técnicas que la Investigación Operativa nos suministra para el estudio de los problemas de optimización que surgen a diario en el mundo de la empresa y de la administración.

MODELLING SYSTEMIC RISK IN FINANCIAL MARKETS. (UGOLINI, ANDREA)
This dissertation provides a study on systemic risk in financial markets; it is laid out as follows. Chapter 1 provides a survey of the quantitative measure of systemic risk in the economics and finance literature. In Chapter 2 examine, using conditional VaR (CoVaR), the systemic risk generated by major Spanish financial institutions in the recent global financial crisis and the European sovereign debt crisis as a systemic risk measure. CoVaR was quantified using quantile regression, multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (MGARCH) and copula approaches. We also describe a novel copula-based approach to computing the CoVaR value, given that copula are flexible modellers of joint distribution and are particularly useful for characterizing the tail behaviour that provides such crucial information for the CoVaR.

DATA SCIENCE Y REDES COMPLEJAS . MÉTODOS Y APLICACIONES (VICENTE CESTERO, ELOY / MATEOS CABALLERO, ALFONSO)
Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ámbitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos prácticos paradigmáticos es uno de nuestros objetivos principales.

INVESTIGACIÓN OPERATIVA: PROBLEMÁS Y EJERCICIOS RESUELTOS (MARTÍN MARTÍN, QUINTÍN)

Este libro se enmarca dentro de la colección Prentice Práctica, cuya finalidad es permitir al alumno comprender y afianzar la asimilación de teoría a través de diversos ejercicios y problemas que desarrollan los conceptos ya presentados en el libro Investigación Operativa. El primer bloque se dedica a la Programación Lineal, Dualidad, Programación Entera, Análisis Post-Óptimo y Análisis de Sensibilidad. La novedad aparece en los últimos capítulos dedicados al estudio de Redes Neuronales Artificiales y Algoritmos Genéticos y su aplicación dentro del campo de la Investigación Operativa.