Groupe BPCE // Pilier III 2021

RISQUES DE CRÉDIT

MESURE DES RISQUES ET NOTATIONS INTERNES

Nombre de modèles de LGD (perte en

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

Nombre de modèles de PD (probabilité de défaut)

Description/ Méthodologie

cas de défaut)

Description/ Méthodologie

Description/ Méthodologie Portefeuille

Classe d’expositions Portefeuille

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 comportant des variables quantitatives et qualitatives

Application de paramètres réglementaires

Souverains, admini- strations 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)

Grille à dire d’expert

1

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

5

Secteur Public

10(NH *)

Portefeuille à faible effectif de défaut

Grilles à dire d’expert

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

Application de paramètres réglementaires

Établissements financiers

1

3

Banques

1

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

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

Petites et moyennes entreprises (CA > 3 millions

Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats

Autres contrats (cas général, société

2 (dont 1 NH)

Entreprises

foncière…) 7 (dont 3 NH)

d’euros) 9 (dont 2 NH)

Associations et assurances

Crédit-bail

1

2

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

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

5

8 (dont 1 NH)

Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats.

Particuliers

7

3 (dont 1 NH)

Immobilier résidentiel

Professionnels (socio- économiques et différenciés suivant certains secteurs)

3 (dont 1 NH)

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

Clientèle de détail

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

Autres Particuliers et Professionnels

Immobilier résidentiel

5 (dont 2 NH)

2

2

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 2021 | GROUPE BPCE