4.2 Data requirements

Afin de satisfaire à l’exigence prévue à l’article 76 des NTR sur la méthode d’évaluation NI, selon laquelle les établissements devraient disposer de politiques, de procédures et de méthodes saines pour évaluer et améliorer la qualité des données utilisées aux fins des procédures de mesure et de gestion du risque de crédit, les établissements devraient garantir que ces politiques s’appliquent à toutes les données utilisées pour élaborer et calibrer un modèle, ainsi qu’aux données utilisées pour appliquer les paramètres de risque.

Afin que les données utilisées comme données d’entrée pour élaborer le modèle et appliquer les paramètres de risque satisfassent aux exigences d’exactitude, d’exhaustivité et de pertinence prévues à l’article 174, point b), du règlement (UE) n° 575/2013, le modèle devrait être suffisamment précis pour éviter des distorsions significatives du résultat de l’affectation des expositions aux débiteurs ou aux échelons ou catégories de facilités de crédit et il ne devrait pas présenter de biais rendant les données inadaptées à l’objectif poursuivi.

4.2.2 Gouvernance pour la représentativité des données

Afin de satisfaire à l’exigence d’utilisation des données représentatives dans les modèles de PD et de LGD prévue à l’article 174 point c), à l’article 179, paragraphe 1, point d), et à l’article 179, paragraphe 2, point b), du règlement (UE) n° 575/2013 ainsi qu’aux articles 40 et 45 des NTR sur la méthode d’évaluation NI, les établissements devraient disposer de politiques, de procédures et de méthodes saines pour évaluer la représentativité des données utilisées afin d’estimer les paramètres de risque. Les établissements devraient préciser dans leurs politiques internes les tests statistiques et les indicateurs qui seront utilisés afin d’évaluer la représentativité des données utilisées pour différencier le risque et, séparément, des données sous-tendant la quantification des risques. Les établissements devraient également préciser des méthodes d’évaluation qualitative des données pour les cas, prévus dans leurs politiques, où l’application de tests statistiques n’est pas possible.

Les établissements devraient utiliser les mêmes normes et méthodes pour évaluer la représentativité des données émanant de sources différentes, y compris les données internes, externes et centralisées, ou une combinaison des trois, sauf si des méthodes différentes sont justifiées par la spécificité de la source des données ou la disponibilité d’informations.

Lorsqu’ils utilisent des données externes ou centralisées, les établissements devraient obtenir suffisamment d’informations de la part des fournisseurs des données afin d’évaluer la représentativité de ces données externes ou centralisées par rapport aux portefeuilles et aux processus propres aux établissements.

4.2.3 La représentativité des données pour l’élaboration du modèle

Les établissements devraient analyser la représentativité des données dans le cas de modèles statistiques et autres modèles mécaniques utilisés pour affecter des expositions à des échelons ou catégories ainsi que dans le cas de modèles statistiques de prévision du défaut produisant des estimations de la probabilité de défaut de chaque débiteur ou facilité de crédit. Les établissements devraient sélectionner un ensemble de données approprié pour l’élaboration d’un modèle afin de garantir que la performance du modèle sur le portefeuille d’application, et notamment son pouvoir discriminant, n’est pas entravée de manière significative par le caractère insuffisamment représentatif des données.

Afin de garantir que les données utilisées pour élaborer le modèle visant à affecter des débiteurs ou des expositions à des échelons ou catégories sont représentatives du portefeuille d’application couvert par le modèle concerné, comme prévu à l’article 174, point c), du règlement (UE) n° 575/2013 et à l’article 40, paragraphe 2, des NTR sur la méthode d’évaluation NI, les établissements devraient analyser la représentativité des données au stade de l’élaboration du modèle par rapport à tous les éléments suivants:

• (a) le champ d’application;
• (b) la définition du défaut;
• (c) la distribution des caractéristiques de risque pertinentes;
• (d) les normes en matière de prêt et les politiques de recouvrement.

Aux fins du point 21(a), les établissements devraient analyser la segmentation des expositions et examiner s’il y a eu des modifications du champ d’application du modèle concerné au cours de la période couverte par les données utilisées pour élaborer le modèle visant à affecter des débiteurs ou des expositions à des échelons ou catégories. Lorsque de telles modifications ont été observées, les établissements devraient analyser les facteurs de risque pertinents pour la modification du champ d’application du modèle en comparant leur distribution dans l’EDR avant et après la modification ainsi qu’avec la distribution de ces facteurs de risque dans le portefeuille d’application. À cette fin, les établissements devraient appliquer des méthodes statistiques, telles que l’analyse d’agrégats ou des techniques similaires, afin de démontrer la représentativité des données. Dans le cas de modèles centralisés, l’analyse devrait être effectuée pour la partie du champ d’application du modèle que l’établissement utilise.

Aux fins du point 21(b), les établissements devraient veiller à ce que la définition du défaut sous-tendant les données utilisées pour élaborer le modèle soit cohérente dans le temps et, notamment, cohérente avec tous les éléments suivants:

• (a) le fait que des ajustements ont été réalisés afin d’obtenir la cohérence avec la définition de défaut actuelle, lorsque la définition du défaut a été modifiée au cours de la période d’observation;
• (b) le fait que des mesures adéquates ont été adoptées par l’établissement, lorsque le modèle couvre des expositions dans plusieurs juridictions ayant, ou ayant eu, des définitions différentes du défaut;
• (c) le fait que la définition du défaut dans chaque source de données a été analysée séparément;
• (d) le fait que la définition du défaut utilisée pour élaborer le modèle n’a pas d’incidence négative sur la structure et la performance du modèle de notation, en termes de différentiation des risques et de pouvoir prédictif, lorsque cette définition est différente de la définition du défaut que l’établissement utilise conformément à l’article 178 du règlement (UE) n° 575/2013.

Aux fins du point 21(c), les établissements devraient analyser la distribution et la fourchette de valeurs des principales caractéristiques de risque des données utilisées pour élaborer le modèle pour la différentiation des risques par rapport au portefeuille d’application. En ce qui concerne les modèles de LGD, les établissements devraient effectuer cette analyse séparément pour les expositions sur lesquelles il n’y a pas eu défaut et les expositions en défaut.

Les établissements devraient analyser la représentativité des données en termes de structure du portefeuille par caractéristiques de risque pertinentes sur la base de tests statistiques prévues dans leurs politiques afin de garantir que la fourchette de valeurs observées sur ces caractéristiques de risque dans le portefeuille d’application est dûment reflétée dans l’échantillon d’élaboration. Lorsqu’il n’est pas possible d’appliquer des tests statistiques, les établissements devraient effectuer à tout le moins une analyse qualitative sur la base des statistiques descriptives de la structure du portefeuille, en tenant compte des éventuels effets de variations saisonnières visés à l’article 180, paragraphe 2, point f), du règlement (UE) n° 575/2013. Lorsqu’ils examinent les résultats de cette analyse, les établissements devraient tenir compte de la sensibilité des caractéristiques de risque à la conjoncture économique. Les différences significatives des principales caractéristiques de risque entre l’échantillon de données et le portefeuille d’application devraient être traitées, par exemple en utilisant un autre échantillon de données ou un sous-ensemble d’observations ou en intégrant dûment ces caractéristiques de risque comme facteurs de risque dans le modèle.

Aux fins du point 21(d), les établissements devraient analyser si, au cours de la période d’observation historique pertinente, des modifications significatives de leurs normes en matière de prêt ou de leurs politiques de recouvrement ou de l’environnement juridique pertinent sont intervenues, y compris des modifications de la réglementation applicable en matière d’insolvabilité, des procédures juridiques de saisie et des règles juridiques en matière de réalisation des sûretés, susceptibles d’influencer le niveau de risque ou la distribution ou la fourchette des caractéristiques de risque dans le portefeuille couvert par le modèle concerné. Lorsque les établissements constatent de telles modifications, ils devraient comparer les données figurant dans l’EDR avant et après la modification de la politique. Les établissements devraient garantir la comparabilité des normes actuelles de souscription et de recouvrement avec celles appliquées aux observations figurantdans l’EDR et utilisées pour élaborer le modèle.

Dans le modèle de PD, la représentativité des données utilisées pour élaborer le modèle pour la différenciation des risques ne requiert pas que la proportion d’expositions en défaut et d’expositions sur lesquelles il n’y a pas eu défaut dans cet ensemble de données soit égale à la proportion d’expositions en défaut et d’expositions sur lesquelles il n’y a pas eu défaut dans le portefeuille d’application de l’établissement. Toutefois, les établissements devraient disposer d’un nombre suffisant d’observations d’expositions en défaut et d’expositions sur lesquelles il n’y a pas eu défaut dans l’ensemble des données pour l’élaboration du modèle et ils devraient documenter la différence.

4.2.4 Représentativité des données pour le calibrage des paramètres de risque

Pour garantir que les données utilisées pour la quantification des risques sont représentatives du portefeuille d’application couvert par le modèle pertinent conformément à la troisième partie, chapitre 3, section 6, sous-section 2 du règlement (UE) n° 575/2013 et à l’article 45, paragraphe 2, des NTR sur la méthode d’évaluation NI, les établissements devraient analyser la comparabilité des données utilisées afin de calculer les taux de défaut moyens à long terme ou les LGD moyennes à long terme visés à l’article 179, paragraphe 1, point d), du règlement (UE) n° 575/2013 et, le cas échéant, le caractère représentatif du panier conformément à l’article 179, paragraphe 2, point b), dudit règlement, par rapport à tous les éléments suivants:

• (a) le champ d’application;
• (b) la définition du défaut;
• (c) la distribution des caractéristiques de risque pertinentes;
• (d) la conjoncture économique et les conditions du marché actuelles et prévisibles;
• (e) les normes en matière de prêt et les politiques de recouvrement.

Aux fins du point 28(a), les établissements devraient effectuer une analyse comme prévu au point 22.

Aux fins du point 28(b) et afin de garantir que la définition du défaut sous-tendant les données utilisées pour la quantification des risques de chaque source de données est cohérente avec les exigences prévues à l’article 178 du règlement (UE) n° 575/2013, les établissements devraient comparer la définition du défaut actuellement appliquée par l’établissement avec les définitions utilisées pour les observations figurant dans l’ensemble de données utilisé pour la quantification des risques. Lorsque la définition du défaut a été modifiée au cours de la période d’observation historique, les établissements devraient évaluer la représentativité des données historiques figurant dans l’EDR et utilisées pour la quantification des risques selon les modalités prévues pour les données externes au chapitre 6 des orientations de l’ABE sur l’application de la définition du défaut au titre de l’article 178 du règlement (UE) n° 575/2013. Lorsque la définition du défaut a été modifiée plus d’une fois au cours de la période d’observation historique, les établissements devraient analyser séparément chacune des anciennes définitions du défaut.

Aux fins du point 28(c), les établissements devraient réaliser une analyse appropriée afin de garantir qu’au niveau du segment de calibrage, les fourchettes de valeurs des principales caractéristiques de risque du portefeuille d’application sont comparables à celles du portefeuille constituant l’ensemble de données de référence pour la quantification des risques au degré requis afin de garantir que la quantification des risques ne présente pas de biais.

Aux fins du point 28(d), les établissements devraient réaliser l’analyse des conditions du marché et de la conjoncture économique sous-tendant les données de la manière suivante:

• (a) en ce qui concerne les estimations de PD, conformément à la section 5.3.4;
• (b) en ce qui concerne les estimations de LGD, conformément à la section 6.3.2 et en tenant compte de l’hypothèse d’un ralentissement économique comme prévu à l’article 181, paragraphe 1, point b), du règlement (UE) n° 575/2013.

Aux fins du point 28(e), les établissements devraient déterminer si des modifications significatives sont intervenues dans les normes en matière de prêt ou les politiques de recouvrement au cours de la période d’observation historique pertinente susceptibles d’influencer le niveau de risque ou la distribution ou les fourchettes des caractéristiques des facteurs de risque pertinents dans le portefeuille couvert par le modèle concerné. Lorsque les établissements observent de telles modifications, ils devraient analyser le biais potentiel dans les estimations des paramètres de risque résultant de ces modifications de la manière suivante:

• (a) en ce qui concerne les estimations de PD, par rapport au niveau des taux de défaut et la fourchette probable de variabilité des taux de défaut;
• (b) en ce qui concerne les estimations de LGD, par rapport aux taux de perte, à la durée moyenne des procédures de recouvrement, à la fréquence d’utilisation de certains scénarios de recouvrement et aux distributions de gravité des pertes.

Lorsque les données évaluées conformément aux points 28 à 33 ne sont pas suffisamment représentatives et introduisent un biais ou une incertitude accrue dans la quantification des risques, les établissements devraient appliquer un ajustement approprié afin de corriger le biais et ils devraient appliquer une marge de prudence conformément à la section 4.4.