13. Validation of model inputs/outputs

Sämtliche qualitativen Standards, die für die Kontrolle der Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von VaR-Datenquellen festgelegt wurden, gelten auch für den VaR unter Stressbedingungen.

Basisinstrumente, für die die Institute über keine den Bezugszeitraum ausreichend abdeckende Datenhistorie verfügen, sollten durch Approximation mithilfe eng miteinander verwandter Basisinstrumente (identischer Markt, ähnliche Struktur und Merkmale) gestresst werden. Um die Qualität der für den Bezugszeitraum verwendeten historischen Daten zu gewährleisten, sollten die Institute unter Einhaltung desselben Verfahrens, das für ihre internen Modelle genehmigt wurde, die Methodik zur Ermittlung fehlender Daten und diesbezüglicher Proxies dokumentieren. Die Institute sollten auch die möglichen Auswirkungen der Anwendung dieser Proxies überprüfen.

Um arbitragefreie Marktdatenkonstellationen sicherzustellen, müssen die Institute möglicherweise beim sVaR eine Datenbereinigung durchführen. In einem solchen Fall ist die Entfernung von Ausreißern hinlänglich zu begründen und zu dokumentieren, da am Ende keine Reduzierung des Einflusses extremer Ereignisse stehen sollte.

Da sVaR-Berechnungen per Definition die Nutzung von Szenarien mit großer Veränderung der aktuellen Marktparameter beinhalten, die häufiger als bei einer VaR-Berechnung zu inkohärenten Marktbedingungen führen können (z. B. negative Terminzinsen), sollten die Institute mögliche Kalibrierungsfehler überwachen. Institute, die eine umfassende Neubewertung für ihre sVaR-Schätzungen nutzen, sehen sich möglicherweise häufiger mit Kalibrierungsfehlern konfrontiert als Institute, die dies nicht tun, was nicht daran liegt, dass keine Fehler auftreten, sondern daran, dass sie diese Kalibrierungsfehler mit ihrer Methodik zum Zeitpunkt ihres Auftretens nicht beobachten können. D. Use-Test