## [Riesgo de Modelo](/es/node/69280) Definición El riesgo de que modelos financieros, de valoración, de previsión o de apoyo a la decisión produzcan resultados incorrectos o conduzcan a decisiones inapropiadas por errores de código, especificación errónea, supuestos inadecuados, entradas incorrectas o uso indebido respecto a su propósito previsto. ## Principio Principio Las salidas del modelo están condicionadas por su estructura y entradas; por tanto, errores o supuestos inapropiados se propagan a decisiones y exposiciones salvo que se detecten y corrijan. ## Demostración Demostración Situación: Una mesa de trading usa un modelo de volatilidad para fijar límites diarios. Reconocimiento: El backtesting muestra subestimación recurrente de pérdidas extremas tras un cambio de régimen. Acción: Se suspende la reliance en el modelo, se aplican conservadurismos y se recalibra. Consecuencia: Las posiciones previamente toleradas se revalúan o reducen, evitando la acumulación de riesgo extremo no reconocido. ## Aplicación incorrecta Aplicación incorrecta Interpretación errónea: Confundir un buen ajuste histórico con garantía de rendimiento futuro. Error semántico: Confluir desempeño de calibración (ajuste in‑sample) con validez estructural bajo condiciones cambiantes. ## Consecuencia Consecuencia Si no se reconoce el error del modelo, las decisiones (precio, cobertura, asignación de capital) pueden subestimar sistemáticamente riesgo o valor, generando pérdidas financieras directas, decisiones estratégicas equivocadas o insuficiencia de capital regulatorio: modelo defectuoso → decisión errónea → pérdida realizada o reservas insuficientes. ## Inversión Inversión El principio se atenúa cuando las salidas del modelo son solo insumos orientativos dentro de procesos que incorporan salvaguardas independientes (pruebas de estrés, márgenes conservadores, controles de límites) o cuando el modelo produce métricas estrictamente descriptivas; en tales casos el impacto operacional del error es limitado. ## Límite Límite Claramente dentro: Un modelo de scoring crediticio mal especificado que subestima PD. Caso límite: Modelo con incertidumbre paramétrica conocida pero acompañado de escenarios de estrés y gobernanza explícita — el riesgo existe pero está mitigado. Claramente fuera: Una caída de TI que impide ejecutar el modelo pero no denota un error lógico del mismo. ## Tensión semántica Tensión semántica Precisión y complejidad ↔ Interpretabilidad y robustez: modelos más complejos pueden ajustar mejor los datos pero resultan más difíciles de validar y más frágiles ante cambios de régimen. ## Síntesis Síntesis El riesgo de modelo no se reduce a errores aislados: deriva de la dependencia sistémica de las decisiones respecto a supuestos condicionales — gestionarlo exige considerar los modelos como fuentes falibles e incorporar procesos que limiten la reliance.