4.2 Data requirements

S cieľom dodržať požiadavku článku 76 RTS o metodike posudzovania IRB o tom, že inštitúcie by mali mať správne politiky, procesy a metódy na posudzovanie a zlepšovanie kvality údajov používaných na účel procesov merania kreditného rizika a riadenia, by inštitúcie mali zabezpečiť, aby sa tieto politiky uplatňovali na všetky údaje používané vo vývoji a kalibrácii modelu, ako aj na údaje používané v uplatňovaní parametrov rizika.

S cieľom, aby údaje používané vo vývoji modelu a v uplatňovaní parametrov rizika ako vstupy do modelu spĺňali požiadavky na presnosť, úplnosť a primeranosť stanovené v článku 174 písm. b) nariadenia (EÚ) č. 575/2013, mali by byť dostatočne presné, aby sa zabránilo významným narušeniam výsledku zaradenia expozícií do stupňov alebo skupín dlžníkov alebo facilít, a nemali by obsahovať odchýlky, ktoré by spôsobovali, že údaje nebudú vhodné na daný účel. 4.2.2 Kontrola reprezentatívnosti údajov

S cieľom splniť požiadavku na reprezentatívnosť údajov používaných v modeloch PD a LGD stanovených v článku 174 písm. c), článku 179 ods. 1 písm. d) a článku 179 ods. 2 písm. b) nariadenia (EÚ) č. 575/2013, ako aj článkoch 40 a 45 RTS o metodike posudzovania IRB, by inštitúcie mali mať správne politiky, procesy a metódy na posudzovanie reprezentatívnosti údajov používaných na účel odhadu parametrov rizika. Inštitú cie by vo svojich interných politikách mali stanoviť štatistické testy a metriky, ktoré sa majú používať na účel posúdenia reprezentatívnosti údajov používaných na diferenciáciu rizík a samostatne na údaje, ktoré sú použité na kvantifikáciu rizika. Inštitúcie by takisto mali stanoviť metódy kvalitatívneho posúdenia údajov pre prípady vymedzené v ich politikách, v ktorých nie je možné uplatňovať štatistické testy.

Inštitúcie by mali používať rovnaké normy a metódy na posúdenie reprezentatívnosti údajov pochádzajúcich z rôznych zdrojov vrátane interných, externých a združených údajov alebo ich kombinácií , pokiaľ nie sú odlišné metódy odôvodnené špecifikami zdroja údajov alebo dostupnos ťou informácií .

Ak sa používajú externé alebo združené údaje, inštitúcie by mali získať dostatočné informácie od poskytovateľov údajov, aby mohli posúdiť reprezentatívnosť týchto externých alebo združených údajov vo vlastných portfóliách a procesoch inštitúcií.

4.2.3 Reprezentatívnosť údajov pre vývoj modelu

Inštitúcie by mali analyzovať reprezentatívnosť údajov v prípade štatistických modelov a iných mechanických metód používaných na zaradenie expozícií do stupňov alebo skupín, ako aj v prípade štatistických modelov predpovedania zlyhania, ktoré generujú odhady pravdepodobnosti zlyhani a pre jednotlivých dlžníkov alebo facility. Inštitúcie by si mali vybrať vhodný súbor údajov na účel vývoja modelu, aby sa zabezpečilo, že výkonnosť modelu na portfóli u uplatňovania, najmä jeho diskriminačná sila , nebude významne oslabená nedostatočnou reprezentatívnosťou údajov.

Na účely zaistenia toho, aby údaje požívané vo vývoji modelu na zaradenie dlžníkov alebo expozícií do stupňov alebo skupín boli reprezentatívne pre portfólio uplatňovania, na ktoré sa príslušný model vzťahuje, ako sa vyžaduje v člá nku 174 písm. c) nariadenia (EÚ) č. 575/2013 a článku 40 ods. 2 RTS o metodike posudzovania IRB, by inštitúcie mali analyzovať reprezentatívnosť údajov vo fáze vývoja modelu z hľadiska všetkých nasledujúcich prvkov:

• (a) rozsah uplatňovania,
• (b) vymedzenie zlyhania,
• (c) rozdelenie príslušných rizikových charakteristík,
• (d) štandardy poskytovania úverov a politiky realizácie náhrad.

Na účel odseku 21(a) by inštitúcie mali analyzovať segmentáciu expozícií a zvážiť, či nastali zmeny v rozsahu uplatňovania modelu, ktorý sa posudzuje, počas obdobia, na ktoré sa vzťahujú údaje použité vo vývoji modelu na zaraďovanie dlžníkov alebo expozícií do stupňov alebo s kupín. Ak boli zaznamenané takéto zmeny, inštitúcie by mali analyzovať rizikové faktory relevantné pre zmenu rozsahu uplatňovania modelu porovnaním ich rozdelenia v RDS pred zmenou a po nej, ako aj distribúcie uvedených rizikových faktorov v portfóliu uplatňovania. Na tento účel by inštitúcie mali uplatniť štatistické metodiky, napríklad zhlukovú analýzu alebo podobné techniky na preukázanie reprezentatívnosti. V prípade zoskupených modelov by sa mala vykonať analýza so zreteľom na časť rozsahu modelu, ktorý využíva inštitúcia.

Na účel odseku 21(b) by inštitúcie mali zabezpečiť, že vymedzenie zlyhania, z ktorého vychádzajú údaje použité na účel vývoja modelu, je v priebehu času jednotné, a najmä, že je v súlade so všetkými nasledujúcimi bodmi:

• (a) že boli vykonané úpravy na dosiahnutie súladu so súč asným vymedzením zlyhania, ak sa vymedzenie zlyhania počas obdobia pozorovania zmenilo,
• (b) že inštitúcia prijala primerané kroky, ak sa model vzťahuje na expozície v niekoľkých jurisdikciách, ktoré majú alebo mali odlišné vymedzenia zlyhania,
• (c) že vymedzenie zl yhania v každom zdroji údajov bolo analyzované samostatne,
• (d) že vymedzenie zlyhania používané na účely vývoja modelu nemá negatívny vplyv na štruktúru a výkonnosť ratingového modelu z hľadiska diferenciácie rizika a predikčnej sily, ak je toto vymedzenie iné ako vymedzenie zlyhania používané inštitúciou podľa článku 178 nariadenia (EÚ) č. 575/2013.

Na účel odseku 21(c) by inštitúcie mali analyzovať rozdelenie a rozpätie hodnôt kľúčových rizikových charakteristík údajov používaných vo vývoji modelu na diferenciáciu rizika v porovnaní s portfóliom uplatňovania. So zreteľom na modely LGD by inštitúcie mali vykonať túto analýzu samostatne pre expozície, ktoré nezlyhali, a expozície v stave zlyhania.

Inštitúcie by mali analyzovať reprezentatívnosť údajov z hľadiska štruktúry portfólia podľa relevantných rizikových charakteristík na základe štatistických testov stanovených v ich politikách, aby sa zaistilo, že rozsah hodnôt pozorovaný pre tieto rizikové charakteristiky v portfóliu uplatňovania je primerane zohľadnený vo vývojovej vzorke. Ak nie je uplatňovanie štatistických testov možné, inštitúcie by mali vykonať aspoň kvalitatívnu analýzu na základe deskriptívnej štatistiky štruktúry portfólia so zohľadnením možných účinkov sezónnych zmien, na ktoré sa odkazuje v článku 180 ods. 2 písm. f) nariadenia (EÚ) č. 575/2013. Pri zvažovaní výsledkov tejto analýzy by inštitúcie mali zohľadniť citlivosť rizikových charakteristík na hospodárske podmienky. Významné rozdiely v kľúčo vých rizikových charakteristikách medzi vzorkou údajov a portfóliom uplatňovania by sa mali riešiť napríklad použitím inej vzorky údajov alebo pod množiny pozorovaní, alebo vhodným zohľadnením týchto rizikových charakteristík ako rizikových faktorov v modeli.

Na účel odseku 21(d) by inštitúcie mali analyzovať, či za príslušné obdobie historického pozorovania došlo k významným zmenám v ich štandardoch poskytovania úverov alebo politikách realizácie náhrad, alebo v príslušnom právnom prostredí vrátane zmien v právnych predpisoch o platobnej neschopnosti, postupoch zabavovania majetku a akýchkoľvek právnych predpisoch súvisiacich s realizáciou kolaterálov, ktoré by mohli ovplyvniť úroveň rizika alebo rozdelenie, alebo rozsahy rizikových charakteristík v portfóliu, na ktoré sa vzťahuje model,

• o ktoro m sa uvažuje. Ak inštitúcie spozorujú tieto zmeny, mali by porovnať údaje zaradené do RDS pred zmenou politiky a po nej. Inštitúcie by mali zabezpečiť porovnateľnosť súčasných štandardov upisovania alebo realizácie náhrad so štandardmi uplatňovanými na poz orovania zaradené do RDS a používané na vývoj modelu.

V rámci modelu PD reprezentatívnosť údajov použitých vo vývoji modelu pre diferenciáciu rizika nevyžaduje, aby sa podiel expozícií v stave zlyhania a expozícií, ktoré nezlyhali, v tomto súbore údajov rovnal podielu expozícií v stave zlyhania a expozícií, ktoré nezlyhali, v portfóliu uplatňovania inštitúcie. Inštitúcie by však vo vývojovom súbore údajov mali mať dostatočný počet pozorovaní o zlyhaní a nezlyhaní a rozdiel by mali zaznamenať.

4.2.4 Reprezentatívnosť údajov pre kalibráciu parametrov rizika

S cieľom, aby inštitúcie zabezpečili, že údaje použité v kvantifikácii rizika sú reprezentatívne pre portfólio uplatňovania pokryté príslušným modelom v súlade s časťou tri kapitolou tri oddielom 6 pododdielom 2 nariadenia (EÚ) č. 575/2031 a článkom 45 ods. 2 RTS o metodike posudzovania IRB, by inštitúcie mali analyzovať porovnateľnosť údajov použitých na účel výpočtu dlhodobých priemerných mier zlyhania alebo dlhodobých priemerných LGD, ako sa uvádza v článku 179 ods. 1 písm. d) nariadenia (EÚ) č. 575/2013 a, ak je to relevantné, reprezentatívnosť skupiny v súlade s článkom 179 ods. 2 písm. b) uvedeného nariadenia, z hľadiska týchto bodov:

• (a) rozsah uplatňovania,
• (b) vymedzenie zlyhania,
• (c) rozdelenie príslušných rizikových charakteristík,
• (d) súčasné a predvídateľné hospodárske alebo trhové podmienky,
• (e) štandardy poskytovania úverov a politiky realizácie náhrad.

Na účel odseku 28(a) by inštitúcie mali vykonať analýzu, ktorá je stanovená v odseku 22.

Na účely odsek u 28(b) a s cieľom zabezpečiť, aby vyme dzenie zlyhania, z ktorého vychádzajú údaje použité na účel kvantifikácie rizika z každého zdroja údajov, bolo v súlade s požiadavkami článku 178 nariadenia (EÚ) č. 575/2013, by inštitúcie mali porovnať vymedzenie zlyhania uplatňované inštitúciou v súčasno sti s vymedzeniami použitými na účel pozorovaní zaradených do súboru údajov použitého na kvantifikáciu rizika. Ak sa vymedzenie zlyhania počas obdobia historického pozorovania zmenilo, inštitúcie by mali posúdiť reprezentatívnosť historických údajov zaradených do RDS a používaných na kvantifikáciu rizika rovnakým spôsobom, aký je stanovený pre externé údaje v kapitole 6 usmernení EBA o uplatňovaní vymedzenia zlyhania podľa článku 178 nariadenia (EÚ) č. 575/2013. Ak sa vymedzenie zlyhania zmenilo počas obdob ia historického pozorovania viac než raz, inštitúcie by mali vykonať analýzu každého z minulých vymedzení zlyhania samostatne.

Na účel odseku 28(c) by inštitúcie mali vykonať vhodnú analýzu, aby sa zabezpečilo, že na úrovni kalibračného segmentu sú rozsahy hodnôt kľúčových rizikových charakteri stík v portfóliu uplatňovania porovnateľné s rozsahmi v portfóliu, ktoré tvorí referenčný súbor údajov pre kvantifikáciu rizika, v miere potrebnej na to, aby sa zabezpečilo, že kvantifikácia rizika nie je skreslená.

Na účel odseku 28(d) by inštitúcie mali vykonať analýzu trh ových a hospodárskych podmienok, na ktorých sa zakladajú údaje , týmto spôsobom:

• (a) so zreteľom na odhad PD v súlade s oddielom 5.3.4 ,
• (b) so zreteľom na odhad LGD v súlade s oddielom 6.3.2 a so zo hľadnením hospodárskeho poklesu, ako sa vyžaduje článkom 181 ods. 1 písm. b) nariadenia (EÚ) č. 575/2013.

Na účel odseku 28(e) by inštitúcie mali analyzovať, či nastali významné zmeny v štandardoch poskytovania úverov alebo politikách realizácie náhrad počas príslušného obdobia historického pozorovania, ktoré môžu ovplyvniť úroveň rizika alebo rozdelenie alebo rozsah charakteristík relevantných rizikových faktorov v portfóliu, na ktoré sa vzťahuje model, o ktorom sa uvažuje. Ak inštitúcie zaznamenajú tieto zmeny, mali by analyzovať možné odchýlky v odhadoch rizikových parametrov, ktoré vyplývajú z týchto zmien, týmto spôsobom:

• (a) so zreteľom na odhad PD z hľadiska úrovne mier zlyhania a pravdepodobného rozsahu variability mier zlyhania,
• (b) so zreteľom na odhad LGD z hľadiska mier straty, priemerného trvania procesov realizácie náhrad, frekvencií používania určitých scenárov realizácie n áhrad a rozdelení závažnosti strát.

Ak reprezentatívnosť údajov posúdených podľa odsekov 28 až 33 nie je dostatočná a vedie k odchýlkam alebo zvýšenej neistote kvantifikácie rizika, inštitúcie by mali zaviesť primeranú úpravu, aby sa odstránili odchýlky, a mali by uplatniť mieru konzervatívnost i v súlade s oddielom 4.4.