13. Validation of model inputs/outputs

Visi kvalitatīvie standarti, kas definēti riskam pakļautās vērtības datu avotu atbilstības, precizitātes un uzticamības kontroles mērķiem, ir piemērojami arī riskam pakļautajai vērtībai spriedzes apstākļos.

Bāzes aktīviem, par kuriem iestāžu rīcībā nav pietiekami pilnīgas datu vēstures, lai aptvertu atbilstošu novērošanas periodu, satricinājumu ietekmi vajadzētu testēt, piemērojot aplēstās vērtības, izmantojot cieši saistītus bāzes aktīvus (tas pats tirgus, līdzīga struktūra un pazīmes). Ievērojot to pašu procesu, kas apstiprināts iestāžu iekšējiem modeļiem, lai nodrošinātu atsauces periodam izmantoto vēsturisko datu kvalitāti, iestādēm jādokumentē metodoloģija, kas izmantota trūkstošo datu identificēšanai un aplēšu noteikšanai. Iestādēm arī jāpārbauda šādu aplēsto vērtību izmantošanas iespējamā ietekme.

Lai saglabātu arbitrāžas nevienlīdzības, iestādēm var rasties datu tīrīšanas nepieciešamība attiecībā uz riskam pakļauto vērtību spriedzes apstākļos. Tādā gadījumā vēsturisko datu attīrīšanai no krasi atšķirīgiem elementiem jābūt atbilstoši pamatotai un dokumentētai, jo tā nedrīkst samazināt ārkārtēju notikumu ietekmi.

Tā kā riskam pakļautā vērtība spriedzes apstākļos pēc definīcijas ietver augstas spriedzes scenāriju piemērošanu attiecīgā brīža tirgus parametriem, kā rezultātā realitātei neatbilstoši tirgus apstākļi (piemēram, negatīvas nākotnes procentu likmes) var rasties biežāk nekā riskam pakļautās vērtības aprēķinā, iestādēm jāuzrauga iespējamās kalibrēšanas kļūdas. Iestādēm, kuras riskam pakļautās vērtības spriedzes apstākļos noteikšanai izmanto pilnu atkārtotu novērtēšanu, šādas kalibrēšanas kļūdas var rasties biežāk nekā iestādēm, kas neizmanto pilnu atkārtotu novērtēšanu, — nevis tāpēc, ka kļūdas nenotiek, bet gan tāpēc, ka to metodoloģija neļauj tām identificēt šādas kalibrēšanas kļūdas, kad tās notiek.

D. Darbības pārbaude