Foro de Análisis de Riesgos y Decisiones

Presentaciones

CONFERENCIA MAGISTRAL:
Mejores prácticas de analisis de riesgos
en megaproyectos

Dr. Ricardo Ungo, Especialista en Inteligencia Competitiva del Canal de Panamá

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Muchos de los grandes proyectos de infraestructura han sufrido problemas relacionados a aumentos en costos y demoras sustanciales. Esto en parte se debe al hecho de que la estimación y administración de costos en proyectos grandes es una tarea compleja. Manejar estos proyectos requiere la coordinación de una multitud de recursos humanos, técnicos y organizacionales. Los factores subyacentes al aumento de costos o demoras en el cronograma pueden incluir cambios de programa, cambios de alcance, cambios en las condiciones de mercado, eventos no previstos, condiciones geológicas no previstas, entre muchos otros. Esto ha llevado a las organizaciones a dedicar una mayor cantidad de recursos al fortalecimiento de la planificación y administración de riesgos en grandes proyectos de infraestructura.

En esta presentación, los participantes conocerán más sobre las mejores prácticas en materia de planificación y administración de riesgos para grandes proyectos de infraestructura. Esto se ilustrará con una descripción de las mejores prácticas adoptadas en el caso del Proyecto de la Ampliación del Canal de Panamá.

 

 

Ajuste de inventario mensual de cobre en una pila de lixiviación utilizando modelo de optimización no lineal en n- variables

Victor Valenzuela Pavez
, Metaproject S.A.

En el cierre de un balance metalúrgico para una operación minera, un problema importante es la determinación del fino de cobre en los inventarios para las diferentes etapas del proceso.

Este problema se acentúa bajo dos situaciones: cuando el inventario es de grandes dimensiones, como lo que ocurre en una pila de lixiviación, y cuando es un proceso continuo que toma algunos meses, con lo cual se agrega la variable tiempo el problema.

El trabajo realizado es el ajuste a cero del balance de un pila de lixiviación de alrededor de 1500 metros de largo, 400 metros de ancho y 8 metros de altura, la cual se encuentra en un continuo cargado y descargado de material.

El modelo considero el ajuste a cero utilizando la opción RISKOptimizer del software DecisionTools Suite.

 

Análisis probabilístico de contingencia de cronogramas en proyectos de construcción y minería con @RISK for Project

Edwin Monzón Cuya
, Compañía Minera Antamina

Todos sabemos que los proyectos estan plagados de riesgos. En la mayoría de casos el uso de las contingencias, ya sea de cronograma o del capex, nos permite salir airosos de ellos. Sin embargo en los grandes proyectos de inversión, las contingencias requieren un análisis especial, debido a los grandes montos de dinero que se manejan en el capex de este tipo de proyectos.

En particular en Perú, muchos megaproyectos de construcción y minería se encuentran desarrollando sus estudios de factibilidad, con miras a iniciar la ejecución de los mismos. Esta coyuntura, hace crítico e importante crear una cultura de gestión de contingencias que este acorde al tamaño de proyecto que se administrará.

En este contexto, la presente exposición describe la mejores prácticas, herramientas y técnicas de estimación, análisis y gestión de contingencias en proyectos de construcción y minería.

Adicionalmente se describirá la Técnica de Simulación de Monte Carlo, las principales herramientas y el proceso de análisis probabilístico de riesgos en cronogramas utilizados en este tipo de proyectos. Finalmente compartiremos lecciones aprendidas en la estimación, gestión y análisis de contingencias en proyectos de construcción y minería.

 

Aplicación de la Distribución de Pérdidas (LDA) para estimar el requerimiento de capital por riesgo operacional

Omar Briceño Cruzado
, Advanced Risk Services S.A.C.

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El método AMA para estimar el requerimiento de capital por riesgo operacional ha sido mencionado por el Comité de Basilea, en el documento Convergencia de Capital. Las instituciones financieras deben cumplir algunos criterios para que este cálculo sea exitoso y aprobado por el Regulador.

La Superintendencia de Banca, Seguros y AFP´s (SBS), en Perú, tiene abierta la ventanilla para que todas las entidades del sistema financiero peruano puedan postular a métodos avanzados o modelos internos, previamente deben haber aprobado el método estándar alternativo.

Esta presentación propone una estructura lógica para estimar el requerimiento de capital de una institución financiera a través de la metodología Loss Distribution Approach (LDA) ayudados la aplicación por @Risk para realizar las simulaciones.

 

Cálculo de contingencia
(deterministica vs probabilistico)

Rosaura Rivera Hernandez
, ICA CU, Ingenieros Civiles Asociados, Unidad Construcción Urbana

En este ejercicio se pretende mostrar la diferencia del cálculo de la contingencia cuando se realiza de forma deterministica a probabilistica.

 

Como se selecciono la mejor alternativa de
rescate de los 33 mineros atrapados en la mina
San Jose Chile usando @RISK y PrecisionTree

Dr. Manuel Viera Flores
, Metaproject – Ingeniería e Innovcación S.A

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El siguiente trabajo presenta un árbol de decisiones con las posibles alternativas de solución al proceso de rescate de los 33 mineros atrapados en la mina San José de Chile. Además, el análisis sugiere que mediante un panel de expertos tipo Delphi se encuentren nuevas formulas de disminuir el tiempo y riesgos de rescate.

Para efectos de enriquecer el trabajo de investigación, se utilizó el software PrecisionTree de Palisade, con el fin de evaluar las alternativas presentadas. En este análisis se utilizaron probabilidades acorde a un taller Delphi y sólo costos referenciales. Tras la presentación de los resultados y la mejor solución, la decisión final será del equipo técnico de rescate.

 

Estimación de la contingencia estocástica del CAPEX mediante la Simulación de Montecarlo

Miguel Angel Torralba
, CESEL Ingenieros

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Se estimara con los resultados obtenidos del workshop de rango del CAPEX del Estimado Base de Costos donde el valor de la contingencia estocástica será el resultado, después de la simulación de montecarlos con el @RISK, de la diferencia entre el valor medio y el valor esperado del costo de capital.

 

Mejora de la programación de tareas en una empresa de galvanizado de acero usando @RISK

Juan Antonio Casas Ynacio
, Grupo Metalindustrias (Manufacturas industriales Mendoza S.A., Rumi Import S.A., Megaestructuras S.A., Industrias del Zinc S.A.)

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El proceso de programación de tareas en una empresa de galvanizado tiene factores muy variables que hacen que la secuencia inicialmente programada no se cumpla adecuadamente. El afán de ganar más clientes en el medio hace que se comprometa prontas fechas de culminación de los trabajos. En ocasiones se llega a tener muchas tareas con altas prioridades, siendo inminente el incumplimiento de alguna de ellas.

El proceso se inicia con la descomposición del pedido en la unidad mínima de procesamiento a la cual llamaremos “ganchera”, que viene a ser el conjunto de piezas metálicas sujetadas con cables de una polea móvil, donde se transportan.

Los materiales son amarrados con cables en esta ganchera: “armado de gancheras”. Luego se sumergen en una solución de desengrase. Posteriormente en una solución de ácido (decapado), luego a un baño de sales (fluxeado) para posteriormente hacerse el galvanizado propiamente dicho en Zinc líquido. Finalizado el galvanizado se procede a desenganchar los productos quedando libre la polea para la siguiente carga.

El primer factor variable que se presenta es la estimación del número de gancheras en las que se va descomponer el pedido, debido que los clientes envían una gran variedad de materiales, en peso y formas geométricas, que hacen que el peso de la ganchera no sea estándar.

Seguidamente el tiempo de engache también es variable pues a veces son barras de acero de 6 metros y otras veces pequeñas piezas de 5 kilos.

El tiempo de decapado depende del PH de la solución acida, la cual varía de acuerdo al tiempo y el volumen procesado en dicho acido.

El tiempo de galvanizado depende del nivel de micraje de la capa de zinc que el cliente desee para tu material (el cual debe cumplir una norma mínima) por otro lado el tiempo en exceso hace que se dé un producto por encima de la exigencia del cliente y por ende un sobrecosto.

La forma geométrica del material hace que el tiempo en que se sumerge la ganchera sea variable, debido a que cuando se retire el material se debe evitar que el Zinc líquido se almacene en el relieve del material.

Otro factor importante es la temperatura de la poza de zinc, a medida que se avanza la producción la temperatura baja entre 1 a 5 grados centígrados (dependiendo del peso de la ganchera y del tiempo de inmersión). Eso hace que la secuencia de ingreso a la producción haga que se alternen materiales pesados o ligeros para evitar una caída súbita de la temperatura y tenga que interrumpirse toda la producción hasta que se recupere la temperatura adecuada de producción. Esta alternancia de producción no necesariamente es la misma que las prioridades de producción.

Mediante el uso del programa @Risk hemos modelado el caso a fin de hallar un plan diario de producción que permita  estimar las horas de producción de cada pedido de cliente. Esto permite una mejor estimación de la capacidad diaria de la planta bajo ciertas circunstancias de tipos de materiales en cola y la temperatura con la que inicia el turno de trabajo.

Palabras clave:  Ganchera, galvanizado por inmersión, armado de ganchera.

 

Modelos estadísticos para la
administración de riesgo operativo

Leonora Eliana Mulia Alvarez
, Grupo Cynthus, S.A. de C.V.

El concepto de riesgo no es nuevo en la administración. Sin embargo, sí es un tema que va adquiriendo mayor relevancia conforme las empresas evolucionan sus esquemas de gestión hacia modelos más eficientes y más efectivos.

Lo más riesgoso de los riesgos, valga la redundancia, es no saber que estos existen. La reflexión anterior nos plantea varias preguntas: ¿a qué riesgos está expuesta mi empresa?; ¿cuáles son las causas que pueden provocarlos?; ¿qué tan probable es que sucedan?; ¿qué puede pasar si se presentan?; ¿qué debo hacer para prevenirlos?; ¿qué tanto puedo tolerar si se presentan?; etc. El secreto no es no tomar riesgos, sino tomarlos y saberlos administrar adecuadamente.

La Administración de Riesgo Operativo es un proceso que se recomienda implementar en las organizaciones para que se realice de manera permanente, de tal forma que su desarrollo genere el conocimiento necesario para una mejora continua de los procesos de negocio.

De manera adicional, conforme la tecnología avanza, su relevancia en las empresas se vuelve también más evidente y de mayores proporciones, a tal grado que algunas de las empresas en la actualidad, difícilmente podrían mantenerse en un estado operativo si su infraestructura tecnológica estuviera fuera de servicio.

Es por ello y por otras razones que la Administración de Riesgo Operativo puede basarse en un enfoque preventivo, detectivo y/o correctivo. El enfoque preventivo y detectivo se centra en la identificación de los factores de riesgo y de las vulnerabilidades en los procesos de negocio que pueden originar riesgos en la organización. Además de la identificación de riesgos, se debe llevar a cabo una evaluación de la efectividad de los controles implementados para la mitigación de los riesgos, para conocer el nivel de control existente en la organización. O bien, si se identifica que hay omisiones, se desarrollan planes para la implementación de nuevos controles que minimicen la materialización de riesgos.

Por su parte, el enfoque correctivo se centra en el análisis de los eventos de pérdida ocurridos en la organización para identificar las causas que les dieron origen y realizar los ajustes necesarios en el diseño de los procesos o en el diseño de los controles.

Para llevar a cabo este enfoque correctivo, primeramente se requiere  conformar una base de datos de eventos de pérdida ocurridos, donde se puedan registrar los datos relevantes para su análisis, como son: el proceso donde se presentó el evento, su fecha de ocurrencia e impacto económico, causas, tipo de evento, entre otros. De tal manera, que mediante análisis de datos, se puedan determinar las mejoras al modelo de procesos.

Una vez que la base de datos de eventos de pérdida tiene la suficiente información, se podrán aplicar modelos estadísticos, para estimar las pérdidas potenciales y determinar el Valor en Riesgo Operativo (VarOp), el cual se ha podido implementar de manera sencilla mediante las funciones desarrolladas en @Risk y la simulación Monte Carlo.  

 

Optimización de cartera de inversiones

Mauricio Patiño Ruiz
, Universidad de Costa Rica

El Sr. Patiño labora en el Banco Internacional de Costa Rica como Jefe Regional de Gestión de Activos Pasivos y Rentabilidad. Entre sus principales funciones está la elaboración de modelos de gestión financiera y de riesgo y la evaluación de las medidas a tomar para minimizar posiciones de riesgo y medición de la rentabilidad de las diferentes áreas y productos del banco.

 

Una aproximación a la valoración de flexibilidad administrativa en mercados incompletos para inversionistas no diversificados

Julian Pareja Vasseur
, Universidad EAFIT

El documento propone la utilización de una metodología basada en el concepto de equivalentes de certeza, la cual pretende resolver el problema al que se enfrentan los administradores cuando incorporan la flexibilidad de la que gozan en su toma de decisiones.  El artículo se circunscribe principalmente a cómo se debe estimar la tasa de descuento en tiempo discreto, para un proyecto de inversión que ofrece una opción real valorable bajo mercados incompletos característicos de economías emergentes, desde el punto de vista de inversionistas que no son completamente diversificados.

Los hallazgos se ilustran mediante el uso de un caso hipotético, apoyados en cálculos numéricos y herramientas computacionales (RISK Y BESTFIT)

Se concluye que bajo el empleo de esta metodología, deben identificarse adecuadamente las preferencias del agente representativo, ya que el valor de la opción real será muy sensible a las mismas. Así, bajo este contexto, se recurre a la utilización de función de utilidad tipo CRRA (Constant Relative Risk Aversion) en razón a lo apropiado de sus características.

 

Un algoritmo basado en @RISK para la cuantificación del riesgo operacional

Juan Guillermo Murillo
, Universidad de Medellín
Lucas Mateo Gómez , Universidad de Medellín

La medición y gestión del riesgo operativo desde su aparición en Basilea II se ha convertido en un estándar requerido para la industria financiera. En Colombia las entidades del sector cooperativo enfrentan el reto de adoptar este estándar y consigo, las metodologías de medición avanzada (AMA) requeridas. En este trabajo se desarrolla un modelo de cuantificación del riesgo operacional para la Cooperativa Belén de Ahorro y crédito y se presenta la construcción de un algoritmo genérico soportado en @Risk para el cálculo de la distribución de perdida mediante la metodología LDA con los eventos y líneas de negocio establecidos por la Superintendencia Financiera de Colombia, se espera que al estar el algoritmo estructurado alrededor de dos ejes: una herramienta poderosa y versátil como el @Risk y la Normativa Colombiana vigente, este se muestre como una herramienta útil para la aplicación de los AMA en cualquier entidad en el sector cooperativo colombiano.

 

Valoración a medida del riesgo de mercado considerando un perfil de riesgo para cada empresa

Dr. Gonzalo Panizo García
, Protiviti

La utilidad de poder estimar en valor el riesgo de mercado asociado a operaciones de compra-venta futura como herramienta de decisión en el uso de estrategias de cobertura es evidente.

Este riesgo implícito se manifiesta en incertidumbre en los balances estimados de la empresa y por consiguiente en los planes de negocio e inversión proyectados. Un modelo de valoración de riesgo con atención a los planes de negocio concretos de cada empresa es presentado. Para ello se hace uso del perfil de riesgo de la empresa elaborado en base al modelo de negocios concreto de la empresa. La valoración del riesgo se hace mediante simulación de Monte Carlo en @RISK.

 

 

Analisis de costos con @RISK


Dr. Javier Ordóñez , Palisade Corporation

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En esta sesión los fundamentos para la creación de un modelo defendible para la medición de riesgo en un modelo de costos. Se explicarán las distribuciones de probabilidad más utilizadas para la estimación de rangos y para la modelación de eventos de riesgo. Así mismo se demostrará la necesidad de incluir correlación entre variables de ingreso para una correcta cuantificación de la exposición en las variables de salida. Se presentará también una metodología para el cálculo de contingencias y la determinación de variables a ser mitigadas.

 

El poder de las probabilidades


Sam McLafferty, Palisade Corporation
Randy Heffernan , Palisade Corporation

Recién celebrado su 25 aniversario, Palisade se encuentra en la vanguardia de los sistemas informáticos de análisis de riesgo y decisión. Sam McLafferty contará brevemente la historia de Palisade y explicará en qué se diferencia Palisade de los demás en el mercado. Se describirán las últimas mejoras e incorporaciones de la línea de productos de DecisionTools Suite y se ofrecerá un adelanto de los pasos futuros de la compañía.

Se ha hablado mucho de la necesidad de un “análisis de riesgo apropiado” en los últimos años. Sin embargo, el análisis de riesgo puede ser cualitativo y cuantitativo. Cualquier análisis de riesgo significativo debe hacerse de forma probabilística ¿Qué significa eso? El vicepresidente de Palisade, Randy Heffernan, explorará el Poder de las probabilidades en el análisis de riesgo: qué es, por qué es importante y cómo se puede beneficiar usted.

 

Herramientas de DecisionTools Suite para aplicaciones en minería


Fernando Hernández, Palisade Corporation

Se introduce el uso de herramientas del DecisionTools Suite en aplicaciones de minería. Simulación Monte Carlo mediante el @RISK, optimización estocástica con RiskOptimizer y árboles de decisión con PrecisionTree. Se estructuran modelos básicos y se comprende el uso general de estas herramientas para toma de decisiones y análisis de riesgos. También se desarrolla un modelo especializado de la industria minera (exploración, operaciones, transporte, opciones) utilizando para ello, de forma integrativa, las distintas herramientas.

 

Introducción al DecisionTools Suite 5.7


Fernando Hernández, Palisade Corporation

En esta sesión demostraremos cómo se pueden usar los elementos del nuevo DecisionTools Suite 5.7 como un juego completo de programas para el análisis de riesgo, la optimización y el análisis estadístico. Presentaremos cada uno de los productos de la serie, @RISK, RISKOptimizer, Evolver, PrecisionTree, TopRank, StatTools y NeuralTools, demostrando cómo se pueden usar para resolver problemas prácticos en el mundo real.

 

Introducción a Evolver y RISKOptimizer 5.7


Dr. Javier Ordóñez , Palisade Corporation

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RISKOptimizer y Evolver utilizan la eficacia de los algoritmos genéticos para hacer optimizaciones en Microsoft Excel. RISKOptimizer se basa en la optimización tradicional y añade la simulación Monte Carlo para incorporar los factores inciertos (estocásticos) e incontrolables de los problemas de optimización. Esta sesión es una presentación de estas eficaces herramientas que demostrará cómo se configura un modelo, cómo se definen restricciones dentro del modelo y, finalmente, cómo se alcanza el resultado óptimo. Se incluirán ejemplos de asignación de recursos, preparación de presupuestos y programación de actividades.

 

Introducción a la administracion de riesgos en proyectos con el @RISK para Project


Dr. Javier Ordóñez , Palisade Corporation

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¿En este taller aprenderemos mediante el uso de un ejemplo práctico como evaluar el riesgo en la ejecución de proyectos simulando su cronograma directamente en MSProject. Se presentará la metodología para la creación de un modelo de riesgo que nos permita responder preguntas tales como: Cuál es la probabilidad de terminar un proyecto dentro de un plazo establecido y dentro del presupuesto? ¿Cuáles son los factores críticos que deben ser mitigados para garantizar que los objetivos del proyecto sean alcanzados?

 

Introducción a PrecisionTree 5.7


Fernando Hernández, Palisade Corporation

PrecisionTree es un eficaz programa visual y analítico para la diagramación de decisiones secuenciales complejas. PrecisionTree también se puede combinar con @RISK para incorporar los factores de incertidumbre y riesgo a los modelos de árboles de decisión. Esta presentación combina una introducción de la interfaz mejorada de PrecisionTree, ahora más integrada en Excel, y de las funciones más recientes de PrecisionTree, con demostraciones del uso de PrecisionTree para analizar diferentes problemas en análisis de decisión.

 

Introducción a @RISK 5.7


Dr. Javier Ordóñez , Palisade Corporation

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Esta introducción a @RISK 5.7 le mostrará lo que es el análisis de riesgo usando varios modelos de ejemplo. Durante la introducción, se destacarán las funciones más importantes de @RISK y las nuevas mejoras. Podrá experimentar con la interfaz intuitiva de @RISK 5.7, definiendo distribuciones, correlaciones y otros componentes del modelo. Durante la simulación, podrá ver la actualización en tiempo real de todos los gráficos, índices gráficos en miniatura e informes. También podrá ver los resultados con diferentes opciones gráficas. Hay mucho que mostrar y trataremos lo que el tiempo nos permita.

 

Métodos innovadores para
invocar distribuciones de probabilidad


Fernando Hernández, Palisade Corporation

Cuando no se poseen datos, la escogencia de una distribución de probabilidad que se ajuste apropiadamente el criterio del experto puede ser llevada por algunos métodos interesantes y creativos. En este taller se presentan tres o cuatro algoritmos cortos que logran tal tarea: Un método de la “teoría de pequeños números” usando percentiles y distribuciones alternativas; otro método iterativo que utiliza una beta general convergente aproximando valores críticos acumulados con percentiles y RISKOptimizer; y un tercer método para convertir distribuciones Binomiales a Poisson para la tipificación del conteo de eventos discretos probabilísticos.

 

Modelos de riesgo crediticio de
acuerdo a los criterios de Basilea II


Fernando Hernández, Palisade Corporation

Se presenta un modelo capaz de calcular el Valor en Riesgo y la reserva patrimonial que debe asignarse a carteras crediticias basadas en su pérdida estimada, siguiendo el modelo de asignación de pérdidas esperadas y no esperadas de la metodología sugerida por Basilea II. Los métodos RAROC (de Risk Adjusted Return On Capital) o Rentabilidad ajustada al riesgo son unos de los métodos que más emplean las entidades financieras y aseguradoras para medir la rentabilidad de su cartera de créditos y el límite de exposición de sus clientes y acreedores teniendo en cuenta una probabilidad de pérdida determinada. Es decir, no mide únicamente la rentabilidad, si no que la pondera al nivel de riesgo asumido. El método RAROC se emplea como medida de gestión de riesgos y cómo análisis de rentabilidad de cada unidad de negocio. Mediante el mismo se pretende medir el riesgo de crédito y al mismo tiempo maximizar el binomio rentabilidad-riesgo, de tal forma que para cada nivel de riesgo se maximice el beneficio obtenido.

Personalización de aplicaciones de
software con @RISK y VBA


Dr. Javier Ordóñez , Palisade Corporation

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El software de @RISK y DecisionTools Suite se envía con sistemas de programación de funcionalidad completa que le permitirán crear aplicaciones personalizadas usando la tecnología de Palisade directamente en Excel (Juegos de Programación de Excel o XDK). Usted podrá personalizar la interfaz de la aplicación para incluir sólo lo que el usuario necesite, ocultando la funcionalidad de @RISK que no se vaya a utilizar y evitando el acceso de los usuarios a la lógica de modelación del programa. También se pueden automatizar procesos como la generación de informes, para generar sólo los gráficos y datos que desee. El resultado es una aplicación perfectamente diseñada a su medida y lista para su uso en un grupo de trabajo. Y como la aplicación funciona en Excel, la formación que los usuarios necesitan es mínima.

El equipo de Programación Personalizada de Palisade ha programado aplicaciones para la estimación de costos, administración de activos, planificación de jubilaciones, prospecciones de gas y petróleo, y mucho más; todo ello con la tecnología @RISK en Excel. En esta presentación cubriremos tantos ejemplos de aplicaciones personalizadas como el tiempo nos permita.

 

 


Presentadores


Dr. Ricardo Ungo, Orador Magistral
Especialista en Inteligencia Competitiva del Canal de Panamá

El Dr. Ungo trabaja actualmente en la oficina de Investigación de Mercados y Análisis de la ACP (Autoridad del Canal de Panamá) y previo a esto, laboró en el Departamento Financiero de la ACP. Participó en el desarrollo de la propuesta y en varios estudios para el Proyecto de Ampliación del Canal de Panamá, en donde se desempeñó como el analista en jefe para el desarrollo del modelo de riesgos de este proyecto. También participó en el desarrollo de algunos modelos y estudios tales como: modelo de demanda para tráfico de buques a través del Canal de Panamá, modelo de análisis de rutas competidoras, estudio socio-económico de la Expansión del Canal de Panamá, entre otros.

El ha adquirido una amplia experiencia de sus trabajos previos en compañías industriales y en el Banco Mundial. Ha desarrollado experticia en áreas tales como: finanzas corporativas, análisis de riesgos, administración industrial, análisis económico y evaluación de proyectos. También posee experiencia significativa en administración de ventas y producción.

El Dr. Ungo posee un Doctorado en Economía de Vanderbilt University en los Estados Unidos, una maestría en Administración de Sistemas de Información de la USMA (Panamá) y un bachillerato en Administración Industrial de la USMA (Panamá).

 

Omar Briceño Cruzado
CEO, Advanced Risk Services S.A.C.


Se desempeña como Consultor para empresas financieras a nivel nacional por más de 4 años, realizando proyectos asociados a mejorar el Sistema de Gestión de Riesgo Operacional. Ganador de la Jornada de Estadística y Probabilidad realizada en PUCP con el trabajo de investigación “Cálculo de Requerimiento de Capital por Riesgo Operacional con un Modelo LDA”. Fue presidente de la Comisión de Eventos de Pérdida por Riesgo Operacional de ASBANC.

Por más de 10 años, ha laborado como funcionario principal en prestigiosos Bancos y Financieras a nivel nacional. En los últimos cinco años se ha especializado en la implementación de Sistemas de Gestión de Riesgo Operacional y en el diseño de las herramientas semi-cuantitativas y cuantitativas para la identificación, medición, monitoreo y control de este riesgo; así como en el desarrollo de programas de formación en Riesgo Operacional en empresas del sistema financiero, como Bancos, Financieras, Cajas, Edpymes, Cooperativas, entre otras.

Licenciado en Ciencias Administrativas de la Universidad Nacional del Callao y Maestría en Economía con mención en Finanzas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Diplomado en Econometría aplicada, ha realizado especializaciones y cursos de gestión de riesgos y estadística avanzada en países como Brasil y México.

 

Juan Antonio Casas Ynacio
Grupo Metalindustrias (Manufacturas industriales Mendoza S.A.,
Rumi Import S.A., Megaestructuras S.A., Industrias del Zinc S.A.)


Bachiller en investigación Operativa. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima – Perú
Estudiante de Maestría MBA. Universidad Ricardo Palma. Lima - Perú

Expositor en congresos:

  • 3er Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas ICSE-PERU 2005
    Trujillo  Perú.    14  al 17 Julio 2005
    Tema De Exposición: “Asignación de partidas de teñido en una tintorería   
     Industrial usando programación lineal”
  • Simposio Nacional de Matemática Aplicada y Computacion
    Sociedad Peruana de Matemática Aplicada y  Computacional. Universidad Agraria la    Molina 05 – 09 Agosto 2002
    Tema de Exposición: “Simulación de Procesos Administrativos en una
    Notaría Pública usando el software Rockwell Arena”
  • XII Congreso  EPIO y XIV Congreso ENDIO:
    Escuela de Perfeccionamiento En Investigación Operativa,
    Huerta Grande, Córdoba – Argentina.  23-25 Mayo 2001
    Tema de Exposición: “Aplicación  Programación  Lineal    Entera  Mixta en el
    Transporte marítimo de Petróleo en la costa peruana”  Caso Petróleos del Perú SA.


Randy Heffernan
Vicepresidente de Palisade Corporation

Randy Heffernan comenzó a trabajar en Palisade en 1997, y contribuyó a la expansión de la compañía en su primera sede internacional en Plymouth (Inglaterra) en 1998. Posteriores expansiones geográficas de la empresa incluyeron Londres, en 2002; y Sydney (Australia) en 2005. Heffernan ha ocupado diferentes puestos en ventas, marketing y administración, y en la actualidad supervisa gran parte de las operaciones de la corporación. Heffernan trabaja en estrecha colaboración con el personal de ventas para conocer las necesidades de los clientes y servir de puente con el departamento de desarrollo de software. Heffernan está licenciado en Administración de Empresas y Marketing por la Universidad de Cornell, donde también completó su Masters en Administración de Empresas (MBA).

 

Fernando Hernández
Consultor de Entrenamiento de Palisade Corporation

Las áreas de experiencia de Fernando Hernández incluyen banca, finanzas, manufactura, evaluación de proyectos, pronósticos de mercado y precios. Actualmente Fernando posee y opera InfoMasters, una compañía orientada hacia el entrenamiento, consultoría y desarrollo de aplicaciones financieras y de modelos de decisión para compañías financieras y de manufactura, utilizando software de Microsoft Office y de Palisade. Ha desarrollado y enseñado cursos incluyendo Introducción a las Finanzas Corporativas, Simulación Financiera y Decisiones de Inversión. Desde 1992, ha creado modelos financieros, análisis de riesgo y estudios de factibilidad utilizando @RISK. Fernando obtuvo su licenciatura en Administración Financiera en la Universidad de Costa Rica. Como becario Fulbright, obtuvo su MBA de Indiana University con especialidades en Finanzas y Sistemas de Información Gerencial.

 

Sam McLafferty
Presidente y CEO de Palisade Corporation

Sam McLafferty es fundador, presidente y director ejecutivo de Palisade. Inició la compañía en 1984 con el lanzamiento de PRISM, un paquete de simulación Monte Carlo que funcionaba de forma independiente sobre DOS para PC. PRISM luego evolucionó al @RISK para Lotus 1-2-3, y luego a Excel. Sam es el desarrollador principal de Palisade, con más de treinta años de experiencia en programación. El trabaja muy cercanamente con los departamentos técnicos y de ventas, asegurando que se tome en cuenta la retroalimentación de los clientes. Personalmente, supervisa el desarrollo y la evolución de cada uno de los quince productos de software que Palisade comercializa. Previamente a Palisade, Sam se desempeñó como consultor en análisis de riesgos.


Edwin Monzón Cuya, PMP, PMI-SP, PMI-RMP, MCTS
Compañía Minera Antamina


Ingeniero Civil graduado en la Pontificia Universidad Católica del Perú, certificado como Project Management Professional (PMP), Project Scheduler Professional (PMI-SP) y Project Risk Management Professional (PMI-RMP) por el Project Management Institute. Además certificado como Microsoft Cetified Technology Specialist (MCTS) en Ms. Project por Microsoft.

Especialista en Planificación y Control de Proyectos de Construcción y Minería. Ha participado en diversos proyectos y programas de infraestructura minera, metalúrgica, gasífera, industrial y civil.  Actualmente labora en Compañía Minera Antamina, dentro del Departamento de Control de Proyectos del Programa de Expansión (US$ 1.3 B).

Docente de Project Management, Scheduling y Herramientas de Gestión de Proyectos (Primavera P6 Project Management, Ms Project 2007, @RISK for Project, Primavera Risk Analysis) en diversas universidades y compañias de Perú.

Expositor en diversos congresos de Gerencia de Proyectos y Construcción, entre los que figuran:

  • Congreso Internacional de Gerencia de Proyectos PMI 2009. Ponencia: “Control de Proyectos Capitales”.
  • Congreso Nacional de Gerencia de Proyectos PMI 2008. Ponencia: “El Estándar PMI de Scheduling y su Aplicación a Proyectos EPCM de Construcción y Minería”.
  • IV Congreso Internacional de Construcción 2008. Instituto de la Construcción y la Gerencia ICG. Ponencia: “EPCM Project Scheduling”.
  • Congreso Nacional de Gerencia de Proyectos PMI 2007. Ponencia: “Gestión del Tiempo en Proyectos de Construcción y Minería”.
  • VI Congreso Internacional de Obras de Infraestructura Vial 2007. Instituto de la Construcción y la Gerencia ICG. Ponencia: “Gestión de Proyectos de Infraestructura Vial bajo el enfoque del estándar PMBOK”.
  • Congreso Latinoamericano de Gerencia de Proyectos PMI 2006. Ponencia: “Lecciones Aprendidas en Dirección de Proyectos del Sector Ingeniería y Construcción”.


Leonora Eliana Mulia Alvarez
Grupo Cynthus, S.A. de C.V.


Licenciada en Sistemas de Computación Administrativa, egresada del Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey en la Ciudad de México. Instituto donde también obtuvo el Diploma en Administración Financiera.

En 1999 se incorpora a la firma de consultoría Grupo Cynthus, donde actualmente colabora, iniciando su participación en proyectos relacionados con la definición y mejora de procesos de negocio.

Inicia su desarrollo en el área de Administración de Riesgos a partir de 2007 donde ha participado en proyectos de implementación de la función de administración de riesgo operativo en diferentes organizaciones, principalmente en el sector financiero. Obtuvo la certificación en Administración de Riesgos CRM en 2009.

Asimismo, en Grupo Cynthus la Lic. Mulia es responsable del desarrollo del producto de software Delos ARO, sistema para la administración de riesgo operativo, que puede ser utilizado como una metodología automatizada para el desarrollo de actividades de la administración de riesgos. Adicionalmente, Delos ARO incluye un módulo de análisis y un motor de cálculo. El motor de cálculo permite configurar, dentro de la misma aplicación, un módulo de análisis numérico con acceso a todas las funciones de @RISK de Palisade, un simulador de modelos estadísticos para la determinación del Valor en Riesgo Operativo (VaR).

 

Juan Guillermo Murillo
Universidad de Medellín


Profesor de tiempo completo Universidad de Medellín, Investigador del área de riesgos financieros, Msc. En ingeniería administrativa

 

Dr. Javier Ordóñez, PMP
Director de Soluciones Corporativas de Palisade Corporation


El Dr. Javier Ordóñez posee el título de Ingeniero Civil otorgado por la Universidad de Cuenca, Ecuador y una Maestría en Ciencias con la especialidad en investigación de operaciones dentro de la Gerencia de Proyectos de la Universidad de Maryland, EEUU. Posteriormente Javier obtuvo su título de Doctorado (Ph.D.) en la Universidad de Maryland en área de análisis de riesgo de proyectos. Su investigación actual se enfoca en la integración de costos y cronogramas así como también en aspectos de dependencia y causalidad a través del uso de inteligencia artificial, particularmente redes aplicando Bayesianas. Javier además posee un diplomado en gestión del riesgo financiero del Tec de Monterrey.

Su experiencia incluye tópicos tales como la gestión de proyectos, selección óptima de proyectos y portafolios de inversiones, control de proyectos, análisis de riesgos y de decisión, modelos de opciones reales y aplicaciones de investigación de operaciones a problemas financieros, de ingeniería y gestión.

Dr. Ordóñez ha dictado cursos en el programa de gerencia de proyectos y análisis de riesgo empresarial en la Universidad de Maryland y en la Universidad del Azuay e instruye y ofrece servicios de consultoría en análisis de riesgo y decisión, simulación de procesos y optimización. Dr. Ordóñez está registrado como profesional en la administración de proyectos (PMP) por el Project Management Institute (PMI).

El Dr. Ordóñez ha realizado proyectos de consultoría y ha proveído de entrenamiento en análisis de riesgo a empresas que incluyen: Unilever, Coca Cola, SAIC, Parsons, Federal Aviation Agency, South Jersey Industries , Citgo, Borg Warner, Johnson & Johnson, Dominion Transmission, UCB Biopharma, Kansas State University, University of Maryland, O-I Latin America, Johnson & Johnson, Codelco, LCBO, Merck, Legg Mason Capital Management, Kimberly Clark Latin-American Division, Shell, Statoil, AON, Boeing, Louis Berger Group, United States Marine Corps, etc.

 

Dr. Gonzalo Panizo García
Protiviti


Doctor en Matemáticas (IMPA), área de Probabilidad. Profesor del posgrado en Matemática Pura y Aplicada de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Investigador en las áreas de Riesgo Financiero y Sistemas Estocásticos en Interacción. Como consultor del Ministerio de Economía y Finanzas implementó el modelo de gestión de riesgo para la deuda externa.

 

Julian Pareja Vasseur
Universidad EAFIT


Especialista en Finanzas, Universidad EAFIT. Administrador de Negocios, Universidad EAFIT. Maestría en Finanzas de la misma Universidad. Estudiante Doctorado de Administracion, Universidad de los Andes. Actualmente se desempeña como docente e investigador de tiempo completo de la Universidad EAFIT.

 

Mauricio Patiño Ruiz
Ingeniero Civil Universidad de Costa Rica. Administrador de Empresas con Énfasis en Banca y Finanzas


El Sr. Patiño labora en el Banco Internacional de Costa Rica como Jefe Regional de Gestión de Activos Pasivos y Rentabilidad. Entre sus principales funciones está la elaboración de modelos de gestión financiera y de riesgo y la evaluación de las medidas a tomar para minimizar posiciones de riesgo y medición de la rentabilidad de las diferentes áreas y productos del banco.


Rosaura Rivera Hernandez
ICA CU, Ingenieros Civiles Asociados, Unidad Construcción Urbana


Rosaura Rivera Hernandez Actuario egresado de la Facultad de Ciencias de la UNAM, experiencia laboral en empresas de la Construcción, 5 años trabajando en ICAFLUOR en el área de control de proyectos responsable de costos y 1 año y medio ICA CU en el área de Riesgos.


Miguel Angel Torralba
CESEL Ingenieros


Profesional en Ingeniería Económica, con experiencia en docencia como jefe de Practicas en la Universidad Nacional de Ingeniería. Analista en consultoría de Proyectos de Inversión Pública y Privada en empresas como CESEL Ingenieros, MAXIMIXE Consult y KORM Consultores. Especializado en Evaluación Privada y Financiara; Analisis de Riesgo Económico, Financiero Inmobiliario; experiencia en Presupuesto Público y Privado.

 

Victor Valenzuela Pavez
Metaproject S.A.

Victor Valenzuela Pavez, 26 años de experiencia en ingeniería multidisciplinaria

  • Ingeniero Metalúrgico de la Universidad Federico Santa María, Chile
  • Ingeniero Civil Industrial de la Universidad Federico Santa María, Chile
  • Diploma In Project Management de la Universidad Calgary, Canadá
  • Magíster en Administración de Empresas de la Universidad de Santiago, Chile

 

Dr. Manuel Viera Flores
Metaproject – Ingeniería e Innovcación S.A

Manuel Viera Flores es Doctor en Finanzas; Ingeniero de Minas Senior y Experto en Riesgos Mineros. Actualmente se desempeña como Ceo & Managing Partner Metaproject S.A y Director del Instituto de Ingenieros de Minas de Chile (IIMCh) y Director de la Empresa Nacional de Minería (ENAMI).

Algunos de los cursos impartidos en su trayectoria como docente minero son:

“Valorización de Recursos y Gestión de Activos Mineros”. Universidad de Chile
“Modulo de Gestión y Manejo de Riesgos de Proyecto del Diplomado” Pontifica Universidad Católica de Chile        
“Taller de Desarrollo de Proyectos y Postítulo en Preparación y Evaluación de Proyectos. Depto. Ingeniería Industrial.” Universidad de Chile
“Relator Internacional en Evaluación de Proyectos y Análisis de Riesgo” en Argentina, Bolivia, Colombia y Perú por CIDES. Universidad Politécnica de Madrid
“Análisis de Sistemas, Uso de Metodología y Computación Aplicada a la Minería”.  Universidad de Chile
“Proyecto Minería Subterránea., Gestión de Proyectos. Depto. de Ingeniería en Minas”.  Universidad de Santiago   
 “Gestión Integrada de Proyectos, Evaluación de  Proyectos, Economía Minera y Diseño y Planificación de Sistemas Mineros”. Universidad de Santiago


 

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