Sistema de información para la medición del riesgo de liquidez en el sector solidario colombiano

En este artículo se presenta el análisis, diseño e implementación del sistema de información denominado “IRL” que calcula el indicador de riesgo de liquidez, el cual está desarrollado según los requerimientos de la Superintendencia de la Economía Solidaria Colombiana. La plataforma implementada cuan...

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Autores:
Hernández Varela, Diego Andrés
Echeverri Arias, Jaime Alberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Medellín
Repositorio:
Repositorio UDEM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
XQuery
Microservicios
Arquitectura de software
Indicador de riesgo de liquidez
Riesgo financiero
Capital de riesgo
Desarrollo de programas para computador
Liquidez (Economía)
Riesgo (Finanzas)
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Liquidity risk indicator
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description En este artículo se presenta el análisis, diseño e implementación del sistema de información denominado “IRL” que calcula el indicador de riesgo de liquidez, el cual está desarrollado según los requerimientos de la Superintendencia de la Economía Solidaria Colombiana. La plataforma implementada cuantifica el riesgo de liquidez, identifica alertas tempranas con el fin de mitigar la materialización de este riesgo y facilita la ejecución del plan de contingencia de riesgo de liquidez. Para el desarrollo del sistema se diseñó una arquitectura basada en microservicios, destacando la posibilidad de que cada microservicio implementado se encargue de una única parte de la funcionalidad del sistema, otorgando propiedades como la independencia, el escalamiento y la facilidad en el mantenimiento.
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Para el desarrollo del sistema se diseñó una arquitectura basada en microservicios, destacando la posibilidad de que cada microservicio implementado se encargue de una única parte de la funcionalidad del sistema, otorgando propiedades como la independencia, el escalamiento y la facilidad en el mantenimiento.This article presents the analysis, design and implementation of the information system called "IRL" that calculates the liquidity risk indicator, which is developed according to the requirements of the Superintendency of the Colombian Solidarity Economy. The implemented platform quantifies liquidity risk, identifies early warnings to mitigate the realization of this risk, and facilitates the implementation of the liquidity risk contingency plan. For system development, a microservices-based architecture was designed, highlighting the possibility of each microservice implemented taking care of a single part of the system's functionality, providing properties such as independence, scaling, and ease of maintenance.Magíster en FinanzasMaestríap. 1-15Electrónicoapplication/pdfspaUniversidad de MedellínMaestría en FinanzasFacultad de IngenieríasMedellínUniversidad de Medellínhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Acceso abiertoAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2XQueryMicroserviciosArquitectura de softwareIndicador de riesgo de liquidezRiesgo financieroCapital de riesgoDesarrollo de programas para computadorLiquidez (Economía)Riesgo (Finanzas)XQueryMicroservicesSoftware architectureLiquidity risk indicatorFinancial riskSistema de información para la medición del riesgo de liquidez en el sector solidario colombianoTesis MaestríaMaster thesisTesis de Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1115Akbulut, A., & Perros, H. (2019). Performance Analysis of Microservices Design Patterns. IEEE Internet Comput., 19-27.Arias-Serna, M. a., Caro-Lopera, F. J., & Loubes, J. M. (2021). Risk measures: a generalization from the univariate to matrix- variate. Journal of Risk, 23(4), 1-20. doi:10.21314/JOR.2021.003.Arias-Serna, M. A., Caro-Lopera, F., & Murillo, J. (2016). «Information system for the quantification of operational risk in financial institutions. 11th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Gran Canaria.Arias-Serna, M., Caro-Lopera, F., & Castaño, D. (2017). Information system for the quantification of financial risk. de 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Lisbón.Arias-Serna, M., Guzmán-Aguilar, D., & Valdez, D. (2021). Sistema de información para la cuantificación de pérdidas esperadas: Una aplicación en las entidades del sector solidario colombiano. Revista Iberica de Sistemas e Tecnologías de Informacao, E39, 440-460.Arora, A., & Kohli, H. K. (2018). Liquidity Risk and Asset-Liability Management: A Comparative Study of Public and Private Sector Banks. Journal of Applied Finance, 18-33.Bakshi, K. (2017). Microservices-based software architecture and approaches. 2017 IEEE Aerospace Conference. IEEE, 1-8.Cerny Tom, M. J. (2018). Contextual understanding of microservice architecture: current and future directions. ACM SIGAPP Applied Computing Review 17(4):, 29-45.Chen, Y. K., Shen, C. H., Kao, L., & Yeh, C. Y. (2018). Bank Liquidity Risk and Performance. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 395-415.D. Bhamare, M. S. (2017). Multi-objective scheduling of micro-services for optimal service function chains. In 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), , pages 1–6.Dieter, M. H. (2011). 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