13. Validation of model inputs/outputs

Alle kvalitative standarder, som er defineret for kontrol af overensstemmelse, nøjagtighed og pålidelighed af datakilder for VaR, gælder også for VaR i stress-situationer.

Underliggende risikofaktorer, for hvilke institutter ikke har en datahistorik, som er tilstrækkelig fuldstændig til at dække referenceperioden, skal "chokkes" ved approksimering med anvendelse af nært forbundne underliggende risikofaktorer (samme marked, struktur og karakteristika). Idet den samme proces følges, som er godkendt for institutternes interne modeller, skal institutter for at sikre kvaliteten af historiske data, der anvendes for referenceperioden, dokumentere den metodologi, som følges til identifikation og erstatning af manglende data. Institutter skal også udføre test af den potentielle effekt af brugen af disse proxies.

For at bevare arbitrageuligheder kan institutter være nødsaget til at anvende datarensning for VaR i stress-situationer. Når dette er tilfældet, skal fjernelse af ekstreme observationer fra historiske data begrundes og dokumenteres behørigt, da det ikke må medføre en reduktion af omfanget af ekstreme hændelser.

Da VaR i stress-situationer pr. definition indebærer anvendelse af højstress-scenarier på aktuelle markedsparametre, hvilket kan føre til usammenhængende markedsforhold (f.eks. negative terminskurser) hyppigere end ved beregning af VaR, skal institutter overvåge de kalibreringsfejl, som kan opstå. Institutter, som bruger fuld revurdering ved beregning af VaR i stress-situationer, kan opleve disse kalibreringsfejl hyppigere end institutter, som ikke bruger fuld revurdering. Årsagen til dette er ikke, at der ikke sker kalibreringsfejl, men at deres metodologi ikke sætter dem i stand til at opdage disse kalibreringsfejl, når de opstår.

D. Brugstest