4.2 Data requirements

Selleks et täita regulatiivsete tehniliste standardite artikli 76 nõuet sisereitingute meetodil põhineva hindamismetoodika kohta, mille järgi peaksid finantseerimisasutustel olema krediidiriski mõõtmise ning juhtimise protsessides kasutatavate andmete kvaliteedi hindamiseks ja tõstmiseks usaldusväärsed põhimõtted, protsessid ning meetodid, peaksid finantseerimisasutused tagama, et need põhimõtted kohalduvad kõigile andmetele, mida kasutatakse nii mudeli arendustegevuses ja kalibreerimisel kui ka riskiparameetrite kohaldamisel.

Selleks et mudeli arendustegevuses ja mudeli sisenditena rakendatavate riskiparameetrite kohaldamisel kasutatavad andmed vastaksid määruse (EL) nr 575/2013 artikli 174 punktis b määratletud täpsuse, täielikkuse ja asjakohasuse nõuetele, peaksid need olema piisavalt täpsed, et vältida olulisi moonutusi võlgnike või riskipositsioonide reitinguklassidesse või kogumitesse jagamisel, samuti ei tohiks andmed sisaldada mis tahes kõrvalekaldeid, mis muudaksid nad kasutuskõlbmatuks. 4.2.2 Andmete representatiivsuse tagamine

Määruse (EL) nr 575/2013 artikli 174 punktis c, artikli 179 lõike 1 punktis d ja artikli 179 lõike 2 punktis b ning sisereitingute meetodil põhinevat hindamismetoodikat käsitlevate regulatiivsete tehniliste standardite artiklites 40 ja 45 määratletud makseviivituse tõenäosuse ja makseviivitusest tingitud kahjumäära mudelites kasutatavate andmete representatiivsuse nõude täitmiseks peaksid finantseerimisasutustel olema usaldusväärsed põhimõtted, protsessid ning meetodid riskiparameetrite hindamise otstarbel kasutatavate andmete representatiivsuse analüüsimiseks. Finantseerimisasutused peaksid oma sisemistes põhimõtetes eraldiseisvalt täpsustama statistilised testid ja parameetrid, mida kasutatakse riski eristatuse tagamiseks kasutatavate andmete ning riski kvantifitseerimise aluseks olevate andmete representatiivsuse hindamise otstarbel. Lisaks peaksid finantseerimisasutused määrama kindlaks andmete kvalitatiivse hindamise meetodid, mida rakendatakse nende põhimõtetes määratletud juhtudel, kui statistiliste testide kasutamine ei ole võimalik.

Finantseerimisasutused peaksid eri allikatest (sh sisemiste, väliste ja koondatud andmeallikate või nende kolme kombinatsiooni kasutamisel) saadud andmete representatiivsuse hindamisel rakendama samu standardeid ja meetodeid, v.a juhul, kui andmeallika spetsiifilisuse või teabe kättesaadavuse tõttu on vaja kasutada teistsuguseid meetodeid.

Väliste või koondatud andmete kasutamisel peaksid finantseerimisasutused hankima andmepakkujatelt piisavalt teavet, et hinnata vastavate väliste või koondatud andmete representatiivsust lähtuvalt oma portfellidest ja protsessidest.

4.2.3 Mudeli arendustegevuses kasutatavate andmete representatiivsus

Finantseerimisasutused peaksid analüüsima andmete representatiivsust nii riskipositsioonide reitinguklassidesse või kogumitesse jagamisel kasutatavate statistiliste mudelite ja muude mehaaniliste meetodite puhul kui ka makseviivituse prognoosimise statistiliste mudelite kasutamisel, mille alusel määratakse makseviivituse tõenäosuse hinnangud konkreetsete võlgnike või tehingute jaoks. Finantseerimisasutused peaksid mudeli arendustegevuseks valima sobiva andmekogumi, mis tagaks, et portfellile rakendatava mudeli toimivust, eelkõige selle eristusvõimet ei takistaks olulisel määral andmete ebapiisav representatiivsus.

Selleks et andmed, mida kasutatakse võlgnike või riskipositsioonide reitinguklassidesse või kogumitesse jagamisel rakendatava mudeli arendustegevuses, oleksid selle mudeliga kaetud portfelli suhtes representatiivsed, nagu on nõutud määruse (EL) nr 575/2013 artikli 174 punktis c ja sisereitingute meetodil põhinevat hindamismetoodikat käsitlevate regulatiivsete tehniliste standardite artikli 40 lõikes 2, peaksid finantseerimisasutused analüüsima mudeli arendustegevuse etapis andmete representatiivsust seoses järgmisega:

• (a) kohaldamisala;
• (b) makseviivituse määratlus;
• (c) asjaomaste riski tunnuste jaotus;
• (d) laenuandmise standardid ja sissenõudmise põhimõtted.

Lõike 21 punkti (a) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima riskipositsioonide segmentatsiooni ning kaaluma, kas võlgnike või riskipositsioonide reitinguklassidesse või kogumitesse jagamisel rakendatava mudeli arendustegevuses kasutatavate andmetega kaetud ajaperioodil esines kavandatud mudeli kohaldamisalas mis tahes muutusi. Mainitud muutuste täheldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima mudeli kohaldamisala muutuse seisukohast olulisi riskitegureid, võrreldes selleks nii nende jaotust võrdlusandmete kogumis enne ja pärast muutust kui ka vastavate riskitegurite jaotust kohaldatavas portfellis. Representatiivsuse tõendamiseks peaksid finantseerimisasutused kasutama statistilisi meetodeid, näiteks klasteranalüüsi või sarnaseid tehnikaid. Koondatud mudelite korral tuleks analüüs teha seoses finantseerimisasutuse kasutatava mudeli ulatuse osaga.

Lõike 21 punkti (b) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused tagama, et mudeli arendustegevuses kasutatavate andmete aluseks olev makseviivituse määratlus on aja lõikes järjepidev ning eelkõige kooskõlas kõigi järgmiste nõuetega:

• (a) kui makseviivituse määratlus on vaatlusperioodi jooksul muutunud, tuleb praeguse makseviivituse määratlusega kooskõla tagamiseks teha vastavad kohandused;
• (b) finantseerimisasutus on võtnud asjakohased meetmed, kui mudel hõlmab riskipositsioone mitmes jurisdiktsioonis, kus kasutatakse või on kasutatud erinevaid makseviivituse määratlusi;
• (c) iga andmeallika makseviivituse määratlust tuleb analüüsida eraldi;
• (d) mudeli arendustegevuses kasutatav makseviivituse määratlus, mis erineb finantseerimisasutuse kasutatavast määruse (EL) nr 575/2013 artikli 178 kohasest määratlusest, ei tohi riskieristuse ning prognoosivõime osas mõjutada reitingumudeli struktuuri ja toimivust negatiivselt.

Lõike 21 punkti (c) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima riski eristatuse tagamiseks rakendatava mudeli arendustegevuses kasutatud andmete peamiste riski tunnuste jaotust ning väärtuste vahemikku võrrelduna kohaldatava portfelliga. Makseviivitusest tingitud kahjumäära mudelite puhul peaksid finantseerimisasutused selliselt analüüsima makseviivituses mitteolevaid ning makseviivituses olevaid riskipositsioone eraldi.

Finantseerimisasutused peaksid analüüsima andmete representatiivsust, lähtudes portfelli struktuurist oma põhimõtetes määratletud statistilistel testidel põhinevate asjakohaste riski tunnuste lõikes, et vastavate riski tunnuste täheldatavate väärtuste vahemik kohaldatavas portfellis oleks arendustegevuse valimis piisavalt kajastatud. Kui statistiliste testide kasutamine ei ole võimalik, peaksid finantseerimisasutused tegema vähemalt portfelli struktuuri kirjeldaval statistikal tugineva kvalitatiivse analüüsi, võttes arvesse määruse (EL) nr 575/2013 artikli 180 lõike 2 punktis f osutatud võimalikku hooajalist mõju. Mainitud analüüsi tulemuste hindamisel peaksid finantseerimisasutused võtma arvesse riski tunnuste tundlikkust majandustingimuste suhtes. Andmete valimi ja kohaldatava portfelli vahelisi peamiste riski tunnuste olulisi erinevusi tuleks käsitleda, kasutades näiteks teistsugust andmete valimit või vaatlustulemuste alamhulka või kajastades vastavaid riski tunnuseid mudelis asjakohasel viisil riskiteguritena.

Lõike 21 punkti (d) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima, kas vastaval ajaloolisel vaatlusperioodil on esinenud märkimisväärseid muutusi nende laenuandmise standardites või sissenõudmise põhimõtetes või asjakohases õiguskeskkonnas, sh muutused maksejõuetust käsitlevates õigusaktides, juriidilises tagatise sissenõudmise menetluses ja tagatiste realiseerimist käsitlevates mis tahes õigusaktides, mis võiksid mõjutada riskitaset, jaotust või riski tunnuste vahemikke kavandatud mudeliga kaetud portfellis. Vastavate muudatuste täheldamisel peaksid finantseerimisasutused võrdlema võrdlusandmete kogumis sisalduvaid andmeid enne ning pärast poliitika muudatust. Finantseerimisasutused peaksid kindlustama praeguste väärtpaberite emissiooni tagamise või sissenõudmise standardite ning võrdlusandmete kogumisse kaasatud ja mudeli arendustegevuses kasutatud vaatlustulemustele kohaldatavate standardite võrreldavuse.

Makseviivituse tõenäosuse mudeli puhul ei eeldata riski eristatuse tagamiseks rakendatava mudeli arendustegevuses kasutatud andmete representatiivsuse osas, et vastavasse andmekogumisse kuuluvate makseviivituses olevate ja makseviivituses mitteolevate riskipositsioonide osakaal võrduks finantseerimisasutuse kohaldatavas portfellis sisalduvate makseviivituses olevate ja makseviivituses mitteolevate riskipositsioonide osakaaluga. Sellegipoolest peaks finantseerimisasutustel olema arendustegevuseks kasutatavas andmekogumis piisavalt makseviivituses olevaid ja makseviivituses mitteolevaid vaatlustulemusi ning erinevus tuleks dokumenteerida.

4.2.4 Riskiparameetrite kalibreerimiseks kasutatavate andmete representatiivsus

Selleks et finantseerimisasutused saaksid tagada riski kvantifitseerimisel kasutatavate andmete esinduslikkuse asjaomase mudeliga kaetud kohaldatava portfelli suhtes kooskõlas määruse (EL) nr 575/2013 III osa 3. peatüki 6. jao 2. alajaoga ning sisereitingute meetodil põhinevat hindamismetoodikat käsitlevate regulatiivsete tehniliste standardite artikli 45 lõikega 2, peaksid finantseerimisasutused analüüsima pikaajaliste keskmiste makseviivituse määrade või pikaajaliste keskmiste makseviivitusest tingitud kahjumäärade arvutamise otstarbel kasutatavate andmete võrreldavust, nagu on osutatud määruse (EL) nr 575/2013 artikli 179 lõike 1 punktis d, ning kui see on asjakohane, kogumi representatiivsust mainitud määruse artikli 179 lõike 2 punkti b kohaselt, lähtudes kõigist alljärgnevast aspektidest:

• (a) kohaldamisala;
• (b) makseviivituse määratlus;
• (c) asjaomaste riski tunnuste jaotus;
• (d) antud ajahetke ja prognoositavad majandus- või turutingimused;
• (e) laenuandmise standardid ja sissenõudmise põhimõtted.

Lõike 28 punkti (a) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused teostama lõikes 22 määratletud analüüsi.

Lõike 28 punkti (b) kohaldamisel ning selleks, et tagada kõigist andmeallikatest pärinevate riski kvantifitseerimisel kasutatavate andmete aluseks oleva makseviivituse määratluse kooskõla määruse (EL) nr 575/2013 artikli 178 nõuetega, peaksid finantseerimisasutused võrdlema asutuse hetkel kohaldatavat makseviivituse määratlust riski kvantifitseerimisel kasutatavas andmekogumis sisalduvate vaatlustulemuste puhul rakendatud määratlustega. Kui makseviivituse määratlus on ajaloolise vaatlusperioodi jooksul muutunud, peaksid finantseerimisasutused hindama võrdlusandmete kogumisse kaasatud ning riski kvantifitseerimisel kasutatavate ajalooliste andmete representatiivsust samamoodi, nagu on ette nähtud välisandmetele määruse (EL) nr 575/2013 artikli 178 alusel Euroopa Pangandusjärelevalve koostatud makseviivituse määratluse kohaldamist käsitlevate suuniste 6. peatükis. Kui makseviivituse määratlus on ajaloolise vaatlusperioodi jooksul muutunud rohkem kui ühe korra, peaksid finantseerimisasutused analüüsima kõiki varasemaid makseviivituse määratlusi.

Lõike 28 punkti (c) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused tegema asjakohase analüüsi, et kalibreeritava segmendi tasandil oleks tagatud kohaldatava portfelli peamiste riski tunnuste väärtuste vahemike võrreldavus riski kvantifitseerimisel kasutatavat võrdlusandmete kogumit moodustavas portfellis sisalduvatega sel määral, mis on vajalik riski kvantifitseerimise moonutuste välistamiseks.

Lõike 28 punkti (d) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused tegema andmete aluseks olevate turu- ja majandustingimuste analüüsi, järgides alljärgnevaid nõudeid:

• (a) makseviivituse tõenäosuse hindamise puhul tuleb analüüs teha kooskõlas jaoga 5.3.4;
• (b) makseviivitusest tingitud kahjumäära hindamise puhul tuleb analüüs teha kooskõlas jaoga 6.3.2 ja võttes arvesse majanduslangusega seotud kaalutlusi, nagu on nõutud määruse (EL) nr 575/2013 artikli 181 lõike 1 punktis b.

Lõike 28 punkti (e) kohaldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima, kas vastaval ajaloolisel vaatlusperioodil on laenuandmise standardites või sissenõudmise põhimõtetes esinenud märkimisväärseid muutusi, mis võiksid mõjutada riskitaset, jaotust või asjaomaste riskitegurite tunnuste vahemikke kavandatud mudeliga kaetud portfellis. Mainitud muutuste täheldamisel peaksid finantseerimisasutused analüüsima nendest muudatustest tingitud potentsiaalseid moonutusi riskiparameetrite hinnangutes, järgides alljärgnevaid nõudeid:

• (a) makseviivituse tõenäosuse hindamise puhul tuleb analüüsis arvesse võtta makseviivituse määrade taset ja makseviivituse määrade varieeruvuse tõenäolist ulatust;
• (b) makseviivitusest tingitud kahjumäära hindamise puhul tuleb analüüsis arvesse võtta kahjumäärasid, sissenõudmise protsesside keskmist kestust, teatavate sissenõudmise stsenaariumide kasutamise sagedusi ja kahju raskusastme jaotumist.

Kui lõigete 28 kuni 33 kohaselt hinnatud andmete representatiivsus on ebapiisav ning põhjustab moonutusi või suurendab riski kvantifitseerimisel ebakindlust, peaksid finantseerimisasutused tegema moonutuse kõrvaldamiseks asjakohase korrigeerimise ning rakendama konservatiivsusmarginaali kooskõlas jaoga 4.4.