Una aproximación al Riesgo Reputacional Bancario mediante técnicas de Text Mining
type: CreativeWork
description: 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 m…
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 m…
author: Del Rosso, Rodrigo
language: eng
keywords: Mercados Financieros, Macroeconomía, instituciones financieras y crediticias, Riesgo, Financial Markets, Macroeconomics, Financial Risk
date published: 2023
date modified: 2026-07-27T21:55:24Z
provider: Universidad Torcuato di Tella
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Torcuato Di Tella