Modelo de probabilidad multivariado para la valoración de obligaciones contingentes generadas de actividades litigiosas del 2021 en el Distrito Bogotá

El presente trabajo propone un nuevo modelo para la valoración de obligaciones contingentes derivadas de actividades litigiosas en el Distrito de Bogotá. Los modelos actuales de valoración del riesgo por valor expuesto de procesos litigiosos se basan en la actualización de los valores de las pretens...

Full description

Autores:
Moreno Sanabria, Fabio Ernesto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Colegio de Estudios Superiores de Administración
Repositorio:
Repositorio CESA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.cesa.edu.co:10726/5507
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10726/5507
Palabra clave:
obligaciones contingentes, pasivos contingentes judiciales, sentencias, modelo de probabilidad, valoración
658.1526 Administración de créditos
Riesgo (Finanzas)
Análisis financiero
Crédito comercial
Análisis estadístico multivariable
Derecho procesal - Aspectos económicos
Administración pública - Aspectos económicos
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Acceso restringido
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description El presente trabajo propone un nuevo modelo para la valoración de obligaciones contingentes derivadas de actividades litigiosas en el Distrito de Bogotá. Los modelos actuales de valoración del riesgo por valor expuesto de procesos litigiosos se basan en la actualización de los valores de las pretensiones a la fecha de evaluación, ajustados por las probabilidades totales y por el factor de condena/pretensión. Estos modelos requieren para el cálculo de la probabilidad total o de la probabilidad de pérdida esperada dos componentes: uno cualitativo, basado en el criterio subjetivo del abogado, y otro componente cuantitativo, en el cual se emplean herramientas analíticas como árboles de decisión que integran datos de diferentes escenarios, resultado de cada nodo. Los resultados determinan la estimación de las probabilidades totales del proceso litigioso, dependiendo de la frecuencia de eventos estimados por cada rama del árbol de decisión evaluado por tipo de proceso. Los árboles de decisión son herramientas poderosas para modelar eventos con información conocida y representan una herramienta estratégica en las organizaciones. Son uno de los métodos más comunes utilizados en el sector financiero para calcular las pérdidas esperadas del riesgo crediticio, así como para determinar el valor en riesgo por posibles pérdidas futuras de litigios. Estas herramientas proveen una fácil interpretación, visualización, y son intuitivas; sin embargo, pueden presentar limitaciones en las relaciones complejas entre variables que no determinan fácilmente una decisión. La nueva propuesta se fundamenta en una analogía con las variables del modelo de pérdida esperada de riesgo de crédito, incorporando el modelo de regresión logística para determinar la probabilidad de fallo en contra según el tipo de proceso. La comparación de herramientas utilizadas para la estimación de pérdida esperada o valor en riesgo por procesos litigiosos muestra una nueva alternativa para el cálculo de la probabilidad mediante el modelo de regresión logística, que busca determinar la probabilidad total sin la subjetividad de los abogados. Este modelo ofrece una mayor precisión estadística y mantiene una tendencia basada en el comportamiento de las variables históricas, evaluando dichas variables para predecir si los litigios tienen una probabilidad de pérdida "en contra" en una clasificación binaria (fallo a favor o en contra). De esta manera, se puede determinar con mayor precisión y credibilidad el valor estimado del contingente por litigios, con probabilidades que brinden mayor confianza y determinación para la gestión y prevención financiera, judicial y procesal, así como una mejor gestión del riesgo. Asimismo, se pueden tomar acciones preventivas sobre la gestión judicial, con un alcance de adopción a todas las organizaciones que enfrenten litigios en su contra.
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Estos modelos requieren para el cálculo de la probabilidad total o de la probabilidad de pérdida esperada dos componentes: uno cualitativo, basado en el criterio subjetivo del abogado, y otro componente cuantitativo, en el cual se emplean herramientas analíticas como árboles de decisión que integran datos de diferentes escenarios, resultado de cada nodo. Los resultados determinan la estimación de las probabilidades totales del proceso litigioso, dependiendo de la frecuencia de eventos estimados por cada rama del árbol de decisión evaluado por tipo de proceso. Los árboles de decisión son herramientas poderosas para modelar eventos con información conocida y representan una herramienta estratégica en las organizaciones. Son uno de los métodos más comunes utilizados en el sector financiero para calcular las pérdidas esperadas del riesgo crediticio, así como para determinar el valor en riesgo por posibles pérdidas futuras de litigios. Estas herramientas proveen una fácil interpretación, visualización, y son intuitivas; sin embargo, pueden presentar limitaciones en las relaciones complejas entre variables que no determinan fácilmente una decisión. La nueva propuesta se fundamenta en una analogía con las variables del modelo de pérdida esperada de riesgo de crédito, incorporando el modelo de regresión logística para determinar la probabilidad de fallo en contra según el tipo de proceso. La comparación de herramientas utilizadas para la estimación de pérdida esperada o valor en riesgo por procesos litigiosos muestra una nueva alternativa para el cálculo de la probabilidad mediante el modelo de regresión logística, que busca determinar la probabilidad total sin la subjetividad de los abogados. Este modelo ofrece una mayor precisión estadística y mantiene una tendencia basada en el comportamiento de las variables históricas, evaluando dichas variables para predecir si los litigios tienen una probabilidad de pérdida "en contra" en una clasificación binaria (fallo a favor o en contra). De esta manera, se puede determinar con mayor precisión y credibilidad el valor estimado del contingente por litigios, con probabilidades que brinden mayor confianza y determinación para la gestión y prevención financiera, judicial y procesal, así como una mejor gestión del riesgo. Asimismo, se pueden tomar acciones preventivas sobre la gestión judicial, con un alcance de adopción a todas las organizaciones que enfrenten litigios en su contra.1. Objetivos ; 2. Planteamiento del problema ; 3. Metodología ; 4. Justificación ; 5. Pregunta de investigación ; 6. Marco legal ; 7. Marco teórico ; 8. Estado del arte ; 9. Alcance Metodológico.Magíster en Finanzas Corporativas, CESA.This work proposes a new model for the valuation of contingent obligations derived from litigious activities in the District of Bogotá. Current models for assessing risk by exposed value of litigation processes are based on updating the values of the claims as of the evaluation date, adjusted by the total probabilities and by the conviction/claim factor. These models require two components to calculate the total probability or the probability of expected loss: one qualitative, based on the subjective criteria of the lawyer, and another quantitative component, in which analytical tools are used such as decision trees that integrate data. of different scenarios, result of each node. The results determine the estimate of the total probabilities of the litigation process, depending on the frequency of events estimated by each branch of the decision tree evaluated by type of process. Decision trees are powerful tools for modeling events with known information and represent a strategic tool in organizations. They are one of the most common methods used in the financial sector to calculate expected losses from credit risk, as well as to determine the value at risk for possible future losses from litigation. These tools provide easy interpretation, visualization, and are intuitive; However, they may present limitations in the complex relationships between variables that do not easily determine a decision. The new proposal is based on an analogy with the variables of the credit risk expected loss model, incorporating the logistic regression model to determine the probability of failure according to the type of process. The comparison of tools used to estimate expected loss or value at risk for litigation processes shows a new alternative for calculating probability through the logistic regression model, which seeks to determine the total probability without the subjectivity of lawyers. This model offers greater statistical precision and maintains a trend based on the behavior of historical variables, evaluating these variables to predict whether litigation has a probability of loss "against" in a binary classification (ruling for or against). In this way, the estimated value of the litigation contingent can be determined with greater precision and credibility, with probabilities that provide greater confidence and determination for financial, judicial and procedural management and prevention, as well as better risk management. Likewise, preventive actions can be taken regarding judicial management, with a scope of adoption to all organizations that face litigation against them.Maestría89 páginasapplication/pdfspaobligaciones contingentes, pasivos contingentes judiciales, sentencias, modelo de probabilidad, valoración658.1526 Administración de créditosRiesgo (Finanzas)Análisis financieroCrédito comercialAnálisis estadístico multivariableDerecho procesal - Aspectos económicosAdministración pública - Aspectos económicosModelo de probabilidad multivariado para la valoración de obligaciones contingentes generadas de actividades litigiosas del 2021 en el Distrito BogotáAcceso restringidohttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis/Trabajo de grado - Monografía – Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMaestría en Finanzas CorporativasColegio de Estudios Superiores de Administración - CESA2026-19-07ORIGINALMFC_79589707_2024_1MFC_79589707_2024_1application/pdf749196https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/5507/1/MFC_79589707_2024_1b656e298654dc430bddbd79df35aee21MD51restricted accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81872https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/5507/3/license.txta9bdfa4f42f8a75ea7845ba5df7e9040MD53restricted accessAU_MFC_79589707_2024_1AU_MFC_79589707_2024_1application/pdf834719https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/5507/4/AU_MFC_79589707_2024_18ac148e96033f28191dc16982f9ea960MD54open accessTHUMBNAILMFC_79589707_2024_1.jpgMFC_79589707_2024_1.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4665https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/5507/5/MFC_79589707_2024_1.jpgd70872d5bdf1d81274b5a3a4d4c13054MD55open access10726/5507oai:repository.cesa.edu.co:10726/55072024-07-20 12:36:20.307restricted accessBiblioteca Digital - CESAbiblioteca@cesa.edu.co