En la minería actual, uno de los elementos más importantes en la etapa de toma de decisiones es la identificación del riesgo e incertidumbre; sin embargo, las técnicas convencionales de evaluación de riesgos no proporcionan información suficiente ni detallada de estos. Los grandes proyectos mineros conllevan un riesgo financiero significativo, lo que requiere una metodología de evaluación de riesgos más compleja que considere las fuentes potenciales de incertidumbre. Cabe señalar que, la principal fuente de riesgos inherentes al proceso de inversión minera está relacionada con el proceso de evaluación de depósitos, que es el paso más crucial. En esta investigación se da un ejemplo de la optimización de un plan de minado tomando en consideración el riesgo y la incertidumbre de la Ley de Oro en los proyectos mineros, así como desarrollar y validar un método para evaluar el riesgo de la variación de la Ley de Au en el plan de minado. La utilización de este modelo es un caso real que involucra un yacimiento de oro, la geología está conformada por brechas y un sistema de fallas que controlan la mineralización. Es preciso indicar que, la metodología implementada para este proyecto incluye etapas como: la definición de los dominios más representativos del área de estudio, así como del plan de minado anual de cinco años, entre otras. Asimismo, se puedo determinar una pérdida potencial del 17% que implicaría de US$ 19.6 MM (US$ 115.3 MM a US$ 95.7 MM, en los cinco primeros años). Por lo tanto, al ejecutar la malla de perforación estaría costando US$ 2.4 MM. Lo que indica que este proyecto es viable. / In current mining, one of the most important elements in the decision-making stage is the identification of risk and uncertainty; However, conventional risk assessment techniques do not provide sufficient or detailed risk information. Large mining projects carry significant financial risk, requiring a more complex risk assessment methodology that considers potential sources of uncertainty. It should be noted that the main source of risks inherent in the mining investment process is related to the deposit evaluation process, which is the most crucial step. This research gives an example of the optimization of a mining plan taking into consideration the risk and uncertainty of the Gold Grade in mining projects, as well as developing and validating a method to evaluate the risk of variation in the Grade. of Au in the mining plan. The use of this model is a real case that involves a gold deposit, the geology is made up of breccia and a system of faults that control mineralization. It is necessary to indicate that the methodology implemented for this project includes stages such as: the definition of the most representative domains of the study area, as well as the five-year annual mining plan, among others. Likewise, a potential loss of 17% can be determined, which would imply US$ 19.6 MM (US$ 115.3 MM to US$ 95.7 MM, in the first five years). Therefore, when executing the drilling mesh it would cost US$ 2.4 MM. Which indicates that this project is viable.

El riesgo cambiario es un fenómeno asociado a la fluctuación de los valores futuros del tipo de cambio. El mercado peruano no es ajeno a este riesgo ya que es una economía abierta siendo el dólar la principal divisa. El riesgo cambiario produce un descalce entre los activos y pasivos de una firma que usa el sol para sus operaciones cotidianas (moneda funcional), lo que podría generar grandes pérdidas e incertidumbre. Sin embargo, el mercado financiero ofrece a las firmas los derivados cambiarios, los cuales son una herramienta que permite administrar dicho riesgo cambiario fijando hoy el tipo de cambio a una fecha posterior. En ese sentido, el objetivo del presente trabajo de investigación consiste en analizar el impacto que tiene en el valor de las firmas no financieras el uso de derivados financieros cambiarios respecto a las firmas que no lo usan. Para tal fin se tomó una muestra de 34 empresas no financieras que listan en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) y que negocian de manera permanente sus acciones. El periodo de análisis de la muestra se tomó desde el primer trimestre del año 2008 hasta el cuarto trimestre del año 2017, en razón que el mercado de derivados de cobertura empieza a despegar desde el año 2008 (forward y swap, asimismo, se decidió trabajar con información trimestral para tener mayor información del comportamiento de las variables. El análisis econométrico se realizó con un panel de datos, donde la variable dependiente es la Q de Tobin como proxy del valor de la firma y las variables independientes son: usa o no los derivados cambiarios y otras variables de control que determinan el valor de una firma. Los resultados obtenidos muestran que el uso de derivados financieros impacta positivamente en el valor de la firma en periodos de apreciación del dólar, esto es importante anotar ya que se espera que el derivado financiero de cobertura funcione mejor para una firma cuando el tipo de cambio tenga una tendencia alcista. Por lo demás, el modelo también ha permitido evidenciar que el ROE, el endeudamiento, la inversión y la repartición de dividendos afectan positivamente en el valor de la firma.

En los últimos años, se ha producido una intensa producción de investigación académica con respecto a los modelos que estiman o predicen los eventos de incumplimiento de pago, debido al mayor interés de las empresas por mantener una mejor gestión de riesgo de crédito. Por ello, el presente trabajo tiene como principal objetivo comparar la capacidad predictiva de los modelos tradicionales o estadísticos (Regresión Logística) contra modelos Machine Learning (XGBoost y Random Forest). Para lo cual, se emplea una muestra de compañías latinoamericanas que emitieron bonos corporativos durante el período de 1990 a 2022, analizando así un total de 389 empresas. Asimismo, se usó Bloomberg, como fuente de información para extraer los ratios financieros con frecuencia trimestral en el periodo ya mencionado, obteniendo así 51,060 observaciones. Una de las características de este trabajo es que se usaron las variables del modelo de puntaje Z de Altman junto con otros ratios financieros complementarios, para así mejorar la precisión de los modelos. Sin embargo, para la determinación del mejor modelo predictivo, se usaron las métricas de clasificación como el AUC (Área bajo la curva ROC), Precisión, Recall y Score F1, y los resultados mostraron que los modelos de Machine Learning tuvieron un mejor rendimiento de clasificación con respecto a la Regresión logística, siendo el modelo Random Forest el que mejor performance según las métricas de evaluación.

Los bancos comerciales están expuestos a distintos riesgos durante sus actividades, de los cuales resaltan los del ámbito financiero porque impactan en su nivel de rentabilidad. Por lo tanto, es relevante que estas entidades gestionen adecuadamente estos riesgos financieros con la finalidad de evitar tantos costos internos como costos para la sociedad, así como para alcanzar un adecuado nivel de rentabilidad que les permita enfrentar una eventual crisis financiera y que propicie el correcto desempeño de su función intermediadora. El objetivo de la presente tesis es analizar el efecto que tienen los riesgos de crédito y liquidez sobre la rentabilidad de los bancos comerciales peruanos durante el periodo 2003-2019. Para dicho análisis, se procesa información estadística de las siguientes variables pertenecientes a 15 entidades bancarias: ROA (variable dependiente), riesgo de crédito, de liquidez, tamaño del banco, capital bancario, crecimiento del PBI e inflación (variables independientes). Con dichos datos se procede a estimar un modelo de efectos fijos para panel de datos mensual. Por un lado, los resultados muestran que cuando los bancos grandes enfrentan mayor riesgo de crédito y de liquidez en moneda nacional, su rentabilidad (ROA) es menor; asimismo, esta no resulta afectada cuando se incrementa el riesgo de liquidez en moneda extranjera. Por otro lado, con respecto a los bancos pequeños, solo cuando enfrentan mayor riesgo de liquidez en moneda extranjera su rentabilidad es mayor, mientras que cuando enfrentan mayor riesgo de crédito y de liquidez en moneda nacional, no se observa que la rentabilidad resulte afectada.

El presente informe expone mi experiencia profesional como integrante de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP. En particular, se detallan los procedimientos utilizados para la supervisión del portafolio crediticio de las Cooperativas de Ahorro y Crédito, bajo el marco normativo impuesto por la Ley N° 30822 y la Resolución SBS N° 480-2019. En específico, el informe detalla, basado en la Resolución SBS N° 11356-2008; que es refrendada por la normativa aludida en el párrafo anterior, las técnicas de evaluación del riesgo de un deudor y la calidad de sus mitigantes crediticios. Además; se exponen las implicancias contables de la determinación, por parte de la Superintendencia, de un nivel de riesgo superior al señalado por las Coopac. La experiencia mencionada se encuentra alineada con el mandato de la Superintendencia de supervisar la integridad financiera. En particular, la supervisión de la cartera crediticia involucra el sinceramiento del nivel de riesgo asumido por las Coopac; tal que reconozcan el deterioro de su cartera crediticia y ello se refleje en sus estados financieros de manera oportuna. Así, la acción de transparentar la información financiera minimiza la información asimétrica en aras de la protección de los ahorristas de las Coopac.

La propuesta del modelo de negocio de tipo B2B, propone la implementación de una plataforma Factoring apoyada en herramientas para la identidad digital auto gestionada en entidades financieras no bancarias como Cooperativas, cajas municipales y financieras, teniendo como usuarios a las Pequeñas y medianas empresas (Pyme) en el Perú. El Factoring es un servicio financiero cuya presencia se ha ido incrementando hace aproximadamente 5 años, en la etapa inicial del análisis realizado, que consta de ocho capítulos, se observa que actualmente es ofrecida por entidades bancarias con mayor presencia en sectores económicos grandes y corporativos; sin embargo, esta herramienta financiera no cuenta con presencia significativa en productos de crédito utilizados por las Mipyme, sector con altos requerimientos de liquidez inmediata para la continuidad operativa a corto plazo. Posteriormente, se analizó el nivel de requerimiento de la propuesta de valor, con la ayuda de entrevistas realizadas a ejecutivos en distintas entidades financieras no bancarias, además de encuestas a empresarios Mipyme, es así, que el uso y aplicación de la metodología Piscina Lab ayudó en la búsqueda de una posible solución que tenga un impacto relevante en las organizaciones del segmento seleccionado, determinando la inexistencia de un producto similar al modelo de negocio propuesto. Por lo que, el uso de la herramienta Business Model Canvas asistió para la determinación de la viabilidad, sostenibilidad y escalabilidad, lo cual sostiene la base de la hipótesis para validar la deseabilidad del modelo de negocio, estructurado en los planes de mercadeo, operaciones, inversión, financiero y el resultado de los experimentos empleados. Finalmente, la investigación presenta la relevancia social de la propuesta, concluyendo en que la difusión del uso de esta herramienta, mediante las entidades financieras no bancarias, ofrece soluciones inmediatas en un sector de vital importancia para la economía del país, fomentando la formalización y el incremento de empleo en el sector. / The proposal of the B2B-type business model proposes the implementation of a Factoring platform supported by tools for self-managed digital identity in non-bank financial entities such as Cooperatives, municipal and financial savings banks, having as users Small and medium-sized companies (SMEs) in Peru. Factoring is a financial service whose presence has been increasing approximately 5 years ago, In the initial stage of the analysis carried out, which consists of eight chapters, it is observed that it is currently offered by banking entities with a greater presence in large and corporate economic sectors; However, this financial tool does not have a significant presence in credit products used by SMEs, a sector with high immediate liquidity requirements for short-term operational continuity. Subsequently, the level of requirement of the value proposition was analyzed, with the help of interviews carried out with executives in different non-bank financial entities, in addition to surveys of SME entrepreneurs, thus, the use and application of the Pool Lab methodology helped in the search for a possible solution that has a relevant impact on the organizations of the selected segment, determining the non-existence of a product similar to the proposed business model, Therefore, the use of the Business Model Canvas tool assisted in the determination of viability, sustainability and scalability, which supports the basis of the hypothesis to validate the desirability of the business model, structured in the marketing plans, operations, investment, financial and the result of the experiments employed. Finally, the research presents the social relevance of the proposal, concluding that the dissemination of the use of this tool, through non-bank financial entities, offers immediate solutions in a sector of vital importance for the country's economy, promoting formalization and increased employment in the sector.