Analiza rentowności klienta RAROC i inne miary

Szczegółowy przewodnik po analizie rentowności klienta z wykorzystaniem RAROC i innych miar - metodologia kalkulacji, zastosowania w zarządzaniu portfelem, optymalizacja alokacji kapitału oraz praktyczne implementacje w instytucjach finansowych.

1. Wprowadzenie do analizy rentowności

Analiza rentowności klienta stanowi kluczowy element strategii bankowości nowoczesnej, umożliwiając precyzyjną ocenę value creation w relacjach z klientami. RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital) i inne miary rentowności skorygowane o ryzyko pozwalają na optymalne podejmowanie decyzji biznesowych, alokację zasobów oraz cenowanie produktów finansowych.

1.1. Definicja i znaczenie

Podstawowe koncepcje analizy rentowności:

1.2. Cele analizy rentowności

Główne zastosowania miar rentowności:

1.3. Ewolucja miar rentowności

Rozwój metodologii pomiarowych:

2. RAROC - Risk Adjusted Return on Capital

2.1. Definicja i formuła RAROC

Podstawowe elementy wskaźnika RAROC:

2.2. Komponenty kalkulacji

Szczegółowe elementy składowe:

2.3. Warianty RAROC

Modyfikacje podstawowego wskaźnika:

3. Inne miary rentowności skorygowanej o ryzyko

3.1. EVA - Economic Value Added

Wartość dodana ekonomiczna:

3.2. SVA - Shareholder Value Added

Wartość dodana dla akcjonariuszy:

3.3. RAVA - Risk Adjusted Value Added

Wartość dodana skorygowana o ryzyko:

4. Metodologia kalkulacji kapitału ekonomicznego

4.1. Definicja kapitału ekonomicznego

Charakterystyka Economic Capital:

4.2. Modele kalkulacji

Metodologie obliczania kapitału:

4.3. Alokacja kapitału

Metody przypisania kapitału:

5. Analiza rentowności klienta

5.1. Wartość życiowa klienta (Customer Lifetime Value)

Wartość klienta w cyklu życia:

5.2. Segmentacja klientów

Podział według rentowności:

5.3. Analiza wieloproduktowa (Multi-product Analysis)

Analiza wieloproduktowa:

6. Implementacja systemów pomiarowych

6.1. Wymogi dotyczące danych (Data Requirements)

Wymogi dotyczące danych:

6.2. Architektura systemu (System Architecture)

Architektura systemów pomiarowych:

6.3. Zarządzanie modelami (Model Governance)

Zarządzanie modelami:

7. Zastosowania w zarządzaniu portfelem

7.1. Optymalizacja portfela (Portfolio Optimization)

Optymalizacja portfela kredytowego:

7.2. Decyzje alokacji kapitału (Capital Allocation Decisions)

Decyzje alokacji kapitału:

7.3. Atrybucja wyników (Performance Attribution)

Atrybucja wyników:

8. Cenowanie oparte na rentowności

8.1. Cenowanie oparte na ryzyku (Risk-based Pricing)

Cenowanie oparte na ryzyku:

8.2. Ceny transferowe (Transfer Pricing)

Wewnętrzne ceny transferowe:

8.3. Cenowanie oparte na wartości (Value-based Pricing)

Cenowanie oparte na wartości:

9. Budżetowanie i planowanie

9.1. RAROC-based budgeting

Budżetowanie oparte na RAROC:

9.2. Planowanie strategiczne (Strategic Planning)

Planowanie strategiczne:

9.3. Analiza scenariuszowa (Scenario Analysis)

Analiza scenariuszowa:

10. Motywacyjne systemy wynagrodzeń

10.1. Pomiar efektywności (Performance Measurement)

Pomiar efektywności:

10.2. Dopasowanie motywacji (Incentive Alignment)

Dopasowanie motywacji:

10.3. Ramy zarządzania (Governance Framework)

Ramy zarządzania motywacją:

11. Challenges i ograniczenia

11.1. Wyzwania danych (Data Challenges)

Wyzwania związane z danymi:

11.2. Ograniczenia modelowe (Model Limitations)

Ograniczenia modelowe:

11.3. Problemy implementacyjne (Implementation Issues)

Problemy implementacyjne:

12. Przyszłość analizy rentowności

12.1. Postęp technologiczny (Technological Advances)

Postęp technologiczny:

12.2. Ewolucja regulacyjna (Regulatory Evolution)

Ewolucja regulacyjna:

12.3. Trendy rynkowe (Market Trends)

Trendy rynkowe:

Metadane

Źródła