El Método Básico y el Estándar, propuestos por el Comité para el cálculo del capital regulatorio por riesgo operacional, presentan ciertas deficiencias conceptuales, sobre todo en lo que se refiere a su indicador de exposición, esto es, los ingresos brutos. Y es que su cuantificación depende, en última instancia, del marco contable de cada país posibilitando, con ello, el arbitraje regulatorio. De la misma manera, nos hace plantearnos la cuestión de sí una entidad con unos elevados ingresos brutos pero con mejores prácticas de gestión, no podría tener menores riesgos operacionales. Además, el enfoque básico, ofrece un escaso incentivo en cuanto al desarrollo de los sistemas de control de riesgos en la entidad, pues no contempla, por parte del regulador, el cumplimiento de ningún requisito cualitativo para su implementación. Debido a lo anterior, ambos métodos son concebidos, a priori, como modelos de transición hacía estadios superiores, materializados en las metodologías avanzadas, siendo utilizados en la actualidad como “vías de escape” ante la inminente entrada en vigor del NuevoAcuerdo.

Por tanto, las entidades financieras que pretendan administrar eficazmente su riesgo operacional deben aunar esfuerzos en el desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de medición (AMA). A este respecto, según las últimas directrices del Comité, el enfoque AMA que parece mejor posicionado es el Modelo de Distribución de Pérdidas (LDA), reforzado con el concepto de Valor en Riesgo Operacional u OpVaR. En esta línea, para asegurar la correcta implantación del enfoque LDA se antoja necesario disponer de información histórica de pérdidas operacionales, desglosadas por tipo de riesgo y línea de negocio, sobre las cuales modelar su frecuencia y severidad. No obstante, es justamente aquí donde la banca encuentra el principal obstáculo a la hora de aplicar los métodos avanzados, pues la ausencia de una base de datos interna de pérdidas operacionales suficientemente amplia y representativa resta robustez a dicho enfoque. En este sentido, aunque el Comité prevé la utilización de bases de datos externas –bajo determinadas circunstancias– éstas no parecen solventar el problema. Por tanto, el análisis de escenarios y la simulación de pérdidas se convierten en un recurso eficaz ante la escasez de información, al menos de momento. De otra parte, a efectos de cómputo del capital regulatorio, se establece un percentil excesivamente alto, esto es, un 99,9%. Así, el intervalo de confianza propuesto por el Comité de Basilea convierte el cálculo de capital por riesgo operacional en una medida harto conservadora. En particular, para aquéllas distribuciones de pérdidas con colas anchas (fat tails), ello puede conducir a cifras de OpVaR muy altas y, por consiguiente, a mayores consumos de capital. En cuanto al modelado de las variables se refiere, la distribución de Poisson es la más recurrente para ajustar la frecuencia, si bien, es preciso contemplar otras alternativas como la distribución Binomial o la Binomial Negativa. En relación a la severidad, nos encontramos con una serie de distribuciones paramétricas (Lognormal, Weibull, Pareto, etc.) que podrían ser, a priori, buenas candidatas para tal aproximación. No obstante, la evidencia empírica demuestra que, en la 20 práctica, ninguna distribución simple se ajusta de manera exacta; de ahí la necesidad de recurrir a la