64. Les lacunes des modèles et des mécanismes qui lient les facteurs de risque à des pertes ou à …

Les lacunes des modèles et des mécanismes qui lient les facteurs de risque à des pertes ou à des paramètres de risque accrus devraient être comprises, clairement communiquées et prises en compte dans l’interprétation des résultats. Les modèles devraient tenir compte des interactions entre la solvabilité et la liquidité de financement et les coûts de financement afin d’éviter que l’impact d’un choc ne soit sous-estimé de manière systémique et significative. Dans la mesure du possible, les résultats des différentes approches de modélisation devraient être comparés (par exemple, pour les modèles de revenus nets avant provisions, une comparaison entre le modèle utilisé et d’autres approches possibles et les raisons de leur rejet devraient être disponibles). Ces liens devraient être fondés sur des modèles statistiques robustes. Toutefois, si la disponibilité ou la qualité des données ou les ruptures structurelles dans les données historiques ne permettent pas d’obtenir des estimations significatives (par exemple, pour les modèles de revenus nets avant provisions, il est nécessaire de disposer de données historiques couvrant un cycle de taux d’intérêt et un cycle économique, ainsi que d’informations sur les évolutions de la stratégie commerciale et de la structure organisationnelle), les analyses quantitatives devraient être étayées par des jugements d’experts qualitatifs. Même lorsque le processus de modélisation sous-jacent est solide, le jugement d’expert devrait contribuer à la remise en question des résultats des modèles.

1. Vue d’ensemble

1.1 Références

1.2 Exigences identifiées

1.3 Normes associées

2. Exigences identifiées

3. Normes associées

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