Dos modelos matemáticos para el lavado de activos

  • Martha Soledad Hernández Mora Unidad de Información y Análisis Financiero
  • Hernando Bayona Rodríguez Universidad Nacional de Colombia
Palabras clave: lavado de activos, teoría de juegos, procesos de decisión

Resumen

Este documento presenta una corta descripción y los resultados de los artículos de Araújo (2010) y Ng et al. (2010). Estos artículos presentan modelos teóricos con enfoques diferentes; el modelo de Araujo (2010) utiliza teoría de juegos evolutiva para mostrar que la eficiencia del combate contra el lavado de activos se sustenta en la conjugación de factores tales como un adecuado diseño de la regulación contra el lavado de activos y una decisión endógena de los bancos y los empleados para cooperar con esta lucha. Por su parte, Ng et al. (2010) examina la conveniencia de utilizar procesos de decisión para modelar sistemas de adversarios inteligentes en el mundo real. Hallan un modelo para el proceso de lavado de activos, utilizando el proceso de decisión interactivo parcialmente observado de Markov (I-POMDPs).

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Martha Soledad Hernández Mora, Unidad de Información y Análisis Financiero

Investigadora de la Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), miembro del Grupo de Investigación “Tanque de pensamiento”, Colombia.

Hernando Bayona Rodríguez, Universidad Nacional de Colombia

Investigador de la Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF), Director del Grupo de Investigación “Tanque de pensamiento”, profesor asociado de la Universidad Nacional, Colombia.

Cómo citar
Hernández Mora, M. S., & Bayona Rodríguez, H. (2017). Dos modelos matemáticos para el lavado de activos. Perspectivas En Inteligencia, 9(18), 197–205. Recuperado a partir de https://revistascedoc.com/index.php/pei/article/view/80

Referencias bibliográficas

Araujo, R. (2008). Assessing the efficiency of the anti-money laundering regulation: on incentive-based approach. Journal of Money Laundering Control, 11(1): 67-75.

Araujo, R. (2009b), Assessing the efficiency of the Brazilian anti-money laundering regulation: a game theoretic approach. Revista de Economia do Mackenzie, 7(1): 30-42.

Araujo, R. (2010). An evolutionary game theory approach to combat money laundering. Journal of Money Laundering Control, 13(1): 70-78.

Masciandaro, D. (1999). Money laundering: the economics of regulation. European Journal of Law & Economics, 7: 225-40.

Masciandaro, D. (2008). Offshore financial centres: the political economy of regulation. European Journal of Law & Economics, 26(3): 307-40.

Ng, B.; Meyers, C.; Boakye, K. y Nitao, J. (2010). Towards Applying Interactive POMDPs to Real-World Adversary Modeling. In Rychtyckyj, N. y Shapiro, D. (eds.) (2010). Proceedings of the Twenty-Second Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence. Atlanta, Georgia, USA: AAAI, 20.

Veiga, L.; Andrade, J. & Rossi, A. (2006). Money laundering, corruption and growth: an empirical rationale for a global convergence on anti-money laundering regulation. Proceedings of the 34th Brazilian Economics Meeting.

Publicado
2017-12-15
Sección
Administración y finanzas