13. Validation of model inputs/outputs

Tutti gli standard qualitativi definiti per il controllo di coerenza, accuratezza e affidabilità delle fonti dei dati utilizzati per il VaR si applicano anche al VaR in condizioni di stress.

Gli strumenti sottostanti per i quali gli enti non dispongono di dati storici sufficientemente completi per coprire il periodo di riferimento dovrebbero essere trattati per approssimazione, utilizzando valori strettamente correlati (stesso mercato, struttura e caratteristiche simili). Seguendo lo stesso processo che è stato approvato per i modelli interni degli enti, al fine di garantire la qualità dei dati storici utilizzati per il periodo di riferimento, gli enti dovrebbero documentare la metodologia seguita per individuare e sostituire con variabili proxy i dati mancanti. Gli enti devono anche effettuare verifiche del potenziale impatto dell’utilizzo di queste variabili proxy .

Nell’intento di evitare opportunità di arbitraggio può essere necessario per gli enti effettuare una correzione (“cleaning”) dei dati per il calcolo del VaR in condizioni di stress. In questo caso, l’eliminazione di valori erratici da serie di dati storici dovrebbe essere adeguatamente giustificata e documentata, poiché non deve finire per diminuire la rilevanza di eventi estremi.

Poiché il VaR in condizioni di stress implica, per definizione, l’applicazione di scenari di forte stress a parametri di mercato correnti, con un rischio di condizioni di mercato incoerenti (ad esempio tassi a termine negativi) più frequente che in un calcolo del VaR corrente, gli enti devono controllare gli errori di calibrazione che possono verificarsi. Gli enti che utilizzano la piena rivalutazione nella stima del VaR in condizioni di stress possono riscontrare simili errori di calibrazione con maggiore frequenza rispetto agli enti che non la utilizzano, non perché tali errori non si verifichino, ma perché la metodologia utilizzata non consente di individuarli.

D. Test di utilizzo