DOCUMENT D’ENREGISTREMENT UNIVERSEL 2021

FACTEURS DE RISQUES, GESTION DES RISQUES ET PILIER III Gestion des risques

Les indicateurs de backtestingdéfinis permettent à la fois de valider le modèle et d’en mesurer la performance. Ainsi, deux grands types d’indicateurs sont utilisés : les indicateurs de stabilité de la population : ces analyses V permettent de valider que la population observée reste proche de celle utilisée pour la construction du modèle. De trop grandes différences de distribution selon les variables de segmentationou les LGD peuvent remettre en cause le modèle. Tous ces indicateurs sont comparés à ceux qui servent de référence (en général ceux calculés lors de la construction du modèle ou ceux provenant de données externes ou encore des agences). Ces analyses sont applicables à la fois aux modèles experts et aux modèles statistiques ; les indicateursde performancedu modèle :en plus de la validationde V la segmentationl,e principede la mesurede la performancedumodèle est de quantifierde manièresynthétiqueles écartsentreprédictionset réalisations. Pour ce faire, plusieurs indicateurs statistiques sont utilisés et comparés avec ceux calculés lors de la modélisation. Les modèles de pertes en cas de défaut (LGD internes) sonétvalués :

sur desmodèlesexpertsfondéssur leshistoriquesinterneset externes V et de benchmarks externes pour les banques et les souverains ; sur base statistique pour la classe d’actif corporate ; V sur des modèlesstochastiqueslorsqu’il existe un recours sur l’actif V financé. Les résultats du backtesting peuvent entraîner le cas échéant un recalibrage du paramètre de risque. La réalisationdu backtestingdonne lieu à un rapport de backtesting présentant : l’ensemble desrésultats des indicateurs de backtesting prévus ; V les éventuelles analyses complémentaires ; V un avis global sur les résultats conformément aux normes Groupe. V Le rapport est ensuite soumis pour avis à l’équipe de validation interne (Model Risk Management) puis présenté aux différents comités afin d’informer le management de la banque.

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Backtesting des LGD et PD par catégorie d’exposition

Chiffres issus des travaux de backtesting 2021

Taux de défaut observé

LGD observée

LGD modèle

PD estimée

Souverain

40,20 % 28,41 % 29,04 %

65,20 % 59,78 % 32,57 %

0,37 % 0,11 % 0,61 %

2,23 % 0,52 % 0,66 %

Institutions financières

Corporate

Ce tableau fournit une synthèse globale de la performance du dispositif mais diffère des exercices annuels de backtesting réalisés au sein du Groupe, modèle par modèle et non globalement par portefeuille. La lecture de ce tableau permet néanmoins une comparaison entre les estimations et les résultats effectifs pour chaque paramètre interne sur une période de long terme et sur une part significative et représentativede chaque catégorie d’exposition. Les résultats sont issus des entrepôts de données utilisés pour la modélisation à partir de l’ensemble des clients sains pour le taux de défaut et la PD, et de l’ensemble des clients en défaut pour la LGD. Ces résultats tiennent compte également des dernières évolutions réglementaires (orientations sur les estimations de probabilité de défaut [PD] et sur les estimations de perte en cas de défau[tLGD]). Ces contrôlessont assurés par le biais des exercicesde backtesting des différents modèles qui sont réalisés annuellement selon les périmètres et les résultats sont présentés au « Credit Risk Model Monitoring Committee (CRMMC) » qui se réunit a minima trimestriellementL. es résultatssont ensuitesoumispour avisà l’équipe de validation interne (Model Risk Management)puis présentés aux différents comités afin d’informer le management de la banque. L’objet de ce comité est de : permettre la présentation des résultats des mesures de V performance et de stabilité ; étudier les indicateurs dont les seuils d’alerte ont étédépassés ; V décider des éventuelles actions à mettre en œuvre afin d’en V corriger les décalages et anomalies. Ces actions peuvent être de différentes natures : modifications des pratiques de notation, des méthodologies, des analyses de performance, des valeurs de seuil de déclenchement des alertes.

Suivi et backtesting du modèle du risque de contrepartie Le backtestinget la validationsontdesélémentsclésde la gouvernance de l’approche des modèles de méthodes internes (Internal Model Method). Dans le cadre des exigences réglementairesgénérales, la fiabilitédes modèlesinternesdoit être périodiquementcontrôléepar le biais d’un programme complet de backtesting. Ce processus est essentielpour l’établissementafin d’assurer la qualité et la pertinence des résultatsproduitspar les modèlesdéveloppéset utilisés à la fois pour la gestion interne des risques et à des fins réglementaires. Le programme de backtesting du risque de contrepartie est conçu pour valider les hypothèsesclés du modèle d’exposition– processus stochastiquespour les facteurs de risque de marché, les corrélations et les modèles de pricing – et pour identifier les écarts notables d’un élément spécifique du modèle. Le cadredéveloppé est donc basé sur les deux backtestings suivants : le backtesting du facteur de risque de marché, c’est-à-dire V l’évaluation des capacités de prévision des processus stochastiques utilisés pour décrire la dynamique des facteurs de risque uniques ; le backtesting de portefeuille, c’est-à-dire l’évaluation du modèle V d’exposition complet(processusstochastiquesc, orrélationset pricing) pour des portefeuilles représentatifs des expositions de Natixis. Au niveau du facteur de risque de marché, le backtestings’appuiesur les réalisationshistoriques pour tester les prédictions du facteur de risque de marché basées sur les processus stochastiques. Le backtestingpeut être effectuéex post par accumulationhistoriquedes données de marché réalisées sur la période de backtesting sélectionnée, ou, afin d’élargir les résultatssur des horizonstemporels plus larges et/ou pour couvrir un éventail plus large de conditionsde marché. Il peut également être réalisé en mode rétroactif : cette caractéristique spécifiqueest appelée rétro-backtesting.L’objectif est alors de démontrerque les modèlesauraient fonctionnécorrectement s’ils avaientété mis en place au coursde périodesantérieureset qu’ils sont donc adéquats pour être utilisés à l’avenir.

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