La Autoridad de Regulación Prudencial (PRA) celebró recientemente una IRB venta al por major mesa redondaintroducir nuevas directrices para las empresas que utilizan o consideran el método basado en calificaciones internas (IRB) para exposiciones mayoristas.
En este artículo, analizamos las 6 conclusiones clave:
#1. Diferenciación de riesgos de modelo: alineación con las expectativas de ARP
Para empezar, la última guía de la PRA establece varias expectativas cruciales con respecto a la diferenciación del riesgo de modelo. Estos incluyen:
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Requisitos para reacondicionar el modelo.
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Usando períodos históricos lentos
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Enfoque para seleccionar la variable objetivo del modelo.
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Evaluación del desempeño del modelo.
💡 Opinión experta de Jaywing:
Para cumplir con estas expectativas, recomendamos que las empresas:
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Evalúe las características de la cartera: evalúe el nivel de incumplimiento de su cartera y la cobertura de calificaciones externas. Esta evaluación le guiará en la elección del enfoque de variable objetivo más adecuado. Puede ser el modelo de predicción predeterminado o el modelo de calificación sombra (utilizando agencias externas o clasificaciones de expertos).
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Garantice una diferenciación de riesgos significativa: evalúe cuidadosamente el cumplimiento y el rendimiento de sus modelos. Su sistema de calificación debe demostrar una clara diferenciación de riesgos entre diferentes segmentos, un sólido desempeño durante las recesiones y coherencia en todos los segmentos importantes de su cartera.
#2. Abordar la calibración predeterminada baja: el método Pluto-Tasche
Las carteras con niveles bajos de incumplimiento presentan desafíos únicos en materia de modelización de riesgos. La PRA ha reconocido los desafíos que enfrentan las empresas al alinearse con SS11/13 12.4, que está dirigido a empresas con bajos niveles de incumplimiento interno. Además, situaciones en las que no se pueden derivar estimaciones fiables de la PD a partir de fuentes de datos externas sobre incumplimientos
Un enfoque clave reconocido por la industria para abordar los desafíos del bajo incumplimiento:
💡 Opinión experta de Jaywing:
Para empresas que gestionan carteras con bajas tasas de impago, recomendamos:
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Consideremos el enfoque de Plutón-Tasche: este método proporciona una base estadística sólida para derivar la PD.
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Explorando múltiples metodologías: evaluando el método Pluto-Tasche junto con otros enfoques estadísticos relevantes.
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Justifique el enfoque elegido: cualquiera que sea el método que elija, asegúrese de poder proporcionar una justificación completa de su elección.
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Documente su proceso: mantenga registros detallados de su selección de metodología, incluyendo; un análisis comparativo de los diferentes enfoques, las razones para seleccionar o rechazar cada método y evidencia que respalde la efectividad del enfoque elegido.
#3. Optimización de la duración del ciclo: equilibrio de las tasas de impago de LRA
La PRA también destacó una cuestión crítica respecto de la calibración del promedio de largo plazo (LRA) de la PD. Existen diferencias significativas en la elección de la duración del ciclo entre empresas. Estas diferencias pueden provocar una mala calibración del modelo.
Principales observaciones de la ARP:
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Las empresas deberían reevaluar la duración del ciclo elegido para PD LRA
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Se deben considerar varios factores al elegir la duración adecuada del ciclo.
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Se deben considerar los requisitos de las pruebas de estrés.
💡 Opinión experta de Jaywing:
Para abordar las preocupaciones de la PRA, recomendamos que las empresas:
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Evalúe la duración del ciclo de manera integral: asegúrese de que la duración del ciclo que seleccione coincida con todas las consideraciones de PRA, incluida la consideración de una combinación de años económicos buenos y malos y ciclos comerciales completos.
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Utilice evaluaciones de pico a pico o de valle a valle: estos métodos pueden respaldar la identificación e inclusión de ciclos completos.
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Revise y actualice periódicamente: dados los cambios económicos, reevalúe periódicamente la duración de su ciclo para asegurarse de que siga siendo apropiado.
#4. Domina las escalas de calificación: perfecciona tus niveles de riesgo.
La PRA ha proporcionado orientación sobre el uso de las principales escalas de calificación para la evaluación comparativa. El punto clave a recordar es que las escalas de calificación primarias siguen siendo apropiadas para la calibración. Sin embargo, el número de niveles de riesgo requiere una consideración cuidadosa.
Factores clave a considerar al determinar el número de niveles de riesgo:
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Concentración
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Rendimiento del modelo
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Usos del modelo
💡 Opinión experta de Jaywing:
Para optimizar su escala de calificación principal, recomendamos empresas:
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Evaluar el volumen de deudores por categoría: garantizar que cada categoría de riesgo contenga un número suficiente de deudores para permitir una calibración sólida.
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Evaluar la homogeneidad del riesgo: dentro de cada categoría de riesgo, confirmar que los deudores comparten factores de riesgo similares y características de desempeño comparables.
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Analizar el impacto de ampliar las calificaciones: antes de aumentar el número de calificaciones, evalúe el impacto potencial en el riesgo de discriminación e implemente calificaciones adicionales solo si hay una mejora clara en la discriminación.
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Equilibrar granularidad y estabilidad: Considere la compensación entre una diferenciación de riesgo más granular (con más calificaciones) y la estabilidad de las calificaciones a lo largo del tiempo (que puede disminuir con más calificaciones).
#5. Los MoC se reinventan: alineándose con la visión de la PRA
La PRA también destacó preocupaciones sobre el uso de MoC. Los MoC a menudo no se utilizan para el propósito previsto y resaltan que los MoC no deben usarse para mitigar brechas metodológicas y de datos fundamentales.
Principales expectativas de la PRA:
💡 Opinión experta de Jaywing
Para cumplir con las expectativas de la PRA con respecto a los MoC, recomendamos que las empresas:
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Realice una revisión exhaustiva de los MoC: identifique todos los MoC aplicados actualmente a sus modelos y evalúe el propósito y la relevancia de cada MoC.
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Solucione los problemas subyacentes: corrija cualquier problema de datos o metodología observado y aplique MoC solo para reflejar la incertidumbre y el juicio humano en los ajustes.
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Desarrollar un plan de acción para problemas no resueltos: cuando no sea posible resolver los problemas de inmediato, cree un plan para corregir deficiencias y reducir errores de estimación. También establezca un cronograma de implementación razonable y considere la importancia de los errores de estimación en el sistema de puntuación.
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Establecer una gobernanza sólida: establecer un proceso para la revisión periódica de los memorandos de entendimiento. Garantizar una evaluación continua de la pertinencia de los memorandos de entendimiento. Documentar la justificación para mantener o ajustar los MOU.
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Mantener la transparencia: documentar claramente la justificación de cada MoC. Garantizar la trazabilidad entre los MoC y las incertidumbres específicas que abordan.
#6. Exposición de la empresa: alcance y segmentación del modelo
La PRA ha identificado varios problemas con los modelos IRB corporativos, particularmente en relación con el alcance del modelo para exposiciones corporativas. Esto incluye preocupaciones sobre la categorización adecuada de los deudores y cuestiones de posible superposición entre los modelos de DP.
Principales expectativas de la PRA:
💡 Opinión experta de Jaywing:
Para abordar las preocupaciones de la PRA y optimizar los modelos IRB de las empresas, recomendamos que las empresas:
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Evaluar segmentación del modelo: Evaluar el volumen de deudores en cada segmento del modelo. Examinar la variedad y relevancia de los factores de riesgo clave para los deudores dentro de cada segmento. Además, asegúrese de que los segmentos no sean demasiado amplios ni demasiado especializados.
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Optimice la granularidad del segmento: encuentre un equilibrio entre tener suficientes deudores para lograr significancia estadística y mantener la coherencia dentro de los segmentos. Además, considere la posibilidad de crear subsegmentos si los perfiles de riesgo dentro de un segmento son demasiado diversos.
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Evitar la superposición de modelos: revisar el proceso de creación e implementación del modelo. A continuación, implemente controles para garantizar que ningún deudor pueda ser asignado a más de un modelo de PD.
