FEBA-подход
FEBA-подход, (англ. Factor Endogenous Behavior Aggregation approach) — подход к кластеризации кредитного портфеля путем выделения групп контрагентов, принадлежащих к разным типам поведенческой реакции. Разработан в 2009 году в рамках обсуждения изменений в Базель II и выработки действенных методов управления рисками концентрации. FEBA-подход предусматривает использование каузального фактора - обменного курса национальной валюты. Выделяются шесть основных типов портфелей на основе предполагаемых ответных реакций контрагентов на рыночные факторы:
- DL — кредиты для предприятий отечественного рынка в местной валюте;
- DF — кредиты для предприятий отечественного рынка в иностранной валюте;
- IL — кредиты для импортеров в местной валюте;
- IF — кредиты для импортеров в иностранной валюте;
- EL — кредиты для экспортеров в местной валюте;
- EF — кредиты для экспортеров в иностранной валюте. [1]
Применение[править | править код]
FEBA-подход используется в проактивном портфельном управлении и мониторинге банковских активов. Как отметила аналитическая компания Roubini Global Economics, «FEBA-подход может быть полезен для управления кредитным портфелем банка — по принципу активного управления концентрацией риска и контроля прибыли относительно риска».[2] FEBA-подход может использоваться для построения банковских систем раннего оповещения о возможных рисках погашения кредитов заемщиками и в рамках МСФО (IFRS 9) «Финансовые инструменты». При этом острота поведенческих реакций клиентов банка определяется степенью их лояльности организации и требует учета как со стороны пассивов банка, так и со стороны его активов.[3]
FEBA-подход используется в медицинском менеджменте. В рамках Системы аудита лояльности пациентов сопоставляются результаты оценки удовлетворенности групп клиентов с достигнутым результатом — совокупным уровнем лояльности, коррелированным с доходностью организации.[4]
Примечания[править | править код]
- ↑ Y. Sokolov. Interaction Between Market and Credit Risk: Focus on the Endogeneity of Aggregate Risk. Библиотека ЛИА ГУ–ВШЭ. MPRA (8 ноября 2009). Дата обращения: 4 мая 2018. Архивировано 28 июня 2019 года.
- ↑ Roubini Global Economics. Roubini Global Economics (RGE). Advances in Credit Risk Management. RGE (25 января 2010). Дата обращения: 4 мая 2018. Архивировано 8 сентября 2018 года.
- ↑ Соколов Юрий, Моря Олег. Лояльность клиентов как фактор риска. reglament.net. reglament.net (январь 2014). Дата обращения: 19 февраля 2019. Архивировано 17 ноября 2018 года.
- ↑ Соколов Юрий, Кузнецов Сергей. Управление рисками перехода к цифровой экономике: фокус на клиента. reglament.net. reglament.net (январь 2018). Дата обращения: 4 мая 2018. Архивировано 9 мая 2018 года.
Ссылки[править | править код]
- Журнал "Банковское обозрение", 2018, В едином порыве, или О синхронизации в риск-менеджменте
- Журнал "Банковское обозрение", 2018, Трудности перехода. К чему должны быть готовы составители международной отчетности в 2018 году
- З-я ежегодная конференция "От рисков к возможностям", январь 2019, Проактивное управление и практика использования «эмоциональных данных»