BPCE - Rapport sur les risques - Pilier III 2020

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RISQUES DE CRÉDIT

MESURE DES RISQUES ET NOTATIONS INTERNES

Nombre de modèles de LGD (perte en

Nombre de modèles de PD (probabilité de défaut)

Nombre de CCF/EAD (expo- sition au défaut)

Classe d’expositions Portefeuille

Description/ Méthodologie Portefeuille

cas de défaut)

Description/ Méthodologie

Description/ Méthodologie

Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives

Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives/économiques et descriptives Portefeuille à faible effectif de défaut Grille à dire d’expert Portefeuille à faible effectif de défaut

Application de paramètres réglementaires

Souverains, admin- istrations centrales et banques centrales

Souverains et affiliés

Souverains et affiliés

1

1

1

Banques multilatérales de développement Communes, départements, régions, logement social, hôpitaux… Banques OCDE ou non OCDE, brokers-dealers Grandes entreprises (CA > 1 milliard d’euros) Petites et moyennes entreprises (CA > 3 millions d’euros)

1

Grilles à dire d’expert/modélisation statistique (régression logistique) Portefeuille à faible effectif de défaut

Secteur Public

10(NH *)

Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives

Application de paramètres réglementaires

Établissements financiers

Grilles à dire d’expert Portefeuille à faible effectif de défaut

Banques

3

1

1

Grilles à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives, selon le secteur d’activité Portefeuille à faible effectif de défaut Modèles statistiques (régression logistique) ou notes forfaitaires, sur entreprises disposant de comptes sociaux ou consolidés, s’appuyant principalement sur des données de bilan, selon le secteur d’activité, et de comportement bancaire/d’historique bancaire

5

Modèles s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes segmentés selon la nature des contrats et des garanties, ou grille à dire d’expert Modèle s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs, segmentés selon le bien financé Modèles s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs ou des flux de trésorerie futurs Modèles s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes segmentés selon la nature des contrats et des garanties Modèles s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes segmentés selon la nature des contrats et des garanties Modèles s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs, segmentés selon le bien financé Modèle s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes, segmentés selon la nature des contrats

Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats

Autres contrats (cas général, société foncière…)

2 (dont 1 NH)

7 (dont 3 NH)

11 (dont 2 NH)

Entreprises

Grilles à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives Portefeuille à faible effectif de défaut

Associations et assurances

2

Crédit-bail

1

Financements spécialisés (immobilier, pool d’actifs, aéronautique…)

Financements spécialisés (immobilier, pool d’actifs, aéronautique…)

Grilles à dire d’expert s’appuyant sur les caractéristiques des biens ou projets financés Portefeuille à faible effectif de défaut Modèles statistiques (régression logistique), comportant des variables de comportement et socio-économiques, différenciées selon le profil du client

8 (dont 1 NH)

5

Particuliers

7

Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats.

3 (dont 1 NH)

Immobilier résidentiel

3 (dont 1 NH)

Professionnels (socio- économiques et différenciés suivant certains secteurs)

Modèles statistiques (régression logistique), comportant des variables de bilan et de comportement

10

Facteurs de conversion et valeurs forfaitaires, segmentés selon la nature des contrats

Autres Particuliers et Professionnels

Clientèle de détail

2

2

Modèles statistiques (régression logistique), comportant des variables de comportement et socio-économiques, ou descriptives du projet (quotité…), différenciées selon le profil du client

Immobilier résidentiel

5 (dont 2 NH)

Crédit-bail

2

Facteur de conversion, segmenté selon la nature des contrats

Modèle statistique (régression logistique), comportant des variables de comportement et socio-économiques

Crédit renouvelable

Crédit renouvelable

2

2

2

NH désigne les modèles non homologués pour le calcul des exigences en fonds propres. *

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RAPPORT SUR LES RISQUES PILIER III 2020 | GROUPE BPCE

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