2. Papildomos informacijos atskleidimas ASV reitingų naudotojams ir reitinguojamiems vienetams …

i)

kai taikytina, mokslinius įrodymus ir prielaidas, kuriais reitingai grindžiami,

ii)

su kiekvienu A, S ir V veiksniu susietus pagrindinius veiklos rezultatų rodiklius ir taikomą lyginamųjų svorių metodą;

iii)

agreguoto ASV reitingo atveju – kiekvienos ASV veiksnių kategorijos vertinimo rezultatą, kuris pateikiamas taip, kad būtų užtikrintas A, S ir V veiksnių kategorijų palyginamumas;

iv)

bet kokius galimus metodikos trūkumus ir priemones, kurių imtasi tiems trūkumams ištaisyti;

v)

metodikos peržiūros politiką,

vi)

jeigu ASV reitingas buvo perkeltas į aukštesnę arba žemesnę klasė dėl esminių reitingavimo metodikos, modelių, pagrindinių reitingavimo prielaidų ar duomenų šaltinių (įskaitant įverčius) pakeitimų, tų pakeitimų priežastis ir jų poveikį reitingams;

vii)

paskutinės metodikos peržiūros datą;

viii)

kai ASV reitingas apima A veiksnį, – informaciją apie tai, ar ir kokiu mastu ASV reitingas yra susijęs su atitikties taksonominiams kriterijams procentine dalimi pagal Reglamentą (ES) 2020/852, kartu paaiškinant visus reikšmingus nuokrypius nuo jos;

i)

išsamesnį naudojamų duomenų šaltinių paaiškinimą, įskaitant tai, ar jie yra vieši, ar nevieši, ar juos apima informacijos teikimo užtikrinimo užduotis ir ar jų pagrindas yra tvarumo ataskaitų teikimo standartai, parengti pagal Direktyvos 2013/34/ES 19a ir 29b straipsnius ir susiję su tvarios ekonominės veiklos ir informacijos atskleidimu pagal Reglamentą (ES) 2020/852 ir Reglamentą (ES) 2019/2088, įskaitant tai, ar naudojama informacija apie įmonių pertvarkos planus, parengta pagal tvarumo ataskaitų teikimo standartus, ir tai, kaip ji naudojama;

ii)

kai taikytina, įvertinimo ir sektoriaus vidurkių naudojimą ir atitinkamos metodikos paaiškinimą;

iii)

duomenų atnaujinimo ir ankstesnių duomenų peržiūros politiką ir paskutinio duomenų atnaujinimo datą;

iv)

duomenų kokybės kontrolę, jos dažnumą ir taisymo procesą, jei kyla problemų;

v)

kai taikytina, bet kokius veiksmus, kurių imamasi duomenų šaltinių ribotumo problemai spręsti;