Modélisation RMB

A la suite de la crise financière de 2008, la norme comptable IAS 39, jusqu’alors appliquée pour le provisionnement des instruments financiers, s’est avérée caduque quant à l’anticipation des crises car basée uniquement sur les pertes avérées (défauts). Dès lors, le régulateur comptable IASB a développé et publié en juillet 2014 la version finale d’une nouvelle norme comptable «IFRS 9 Financial instruments», obligeant les banques à provisionner dès l’octroi du crédit (vision prospective du risque).

La norme IFRS 9 est entrée en vigueur au 1er Janvier 2018 et a fait l’objet de nombreuses recommandations sur son implémentation de la part de la BCE mais aussi des Commissaires aux Comptes. En effet, IFRS 9 comprend de nombreuses exigences complexes en termes de modélisation et d’intégration dans les systèmes d’information bancaires : la définition du défaut, l’augmentation significative du risque de crédit (SICR) pour le passage du stage 1 en stage 2, le Forward Looking et la projection des paramètres de risque jusqu’à la maturité de chaque contrat (Lifetime).

La mise en place de la norme IFRS 9 dans les institutions financières se fait en plusieurs étapes aboutissant au calcul des provisions: analyse de la réglementation, audit de la qualité des données, modélisation des paramètres de risques (PD, EAD, LGD), intégration du Forward Looking, définition des métriques de suivi de la performance des modèles. Notre expertise acquise aux côtés de plusieurs acteurs majeurs du secteur dans la mise en place de cette norme nous permet aujourd’hui d’accompagner nos clients sur la mise en conformité et l’optimisation du processus d’estimation des ECL ainsi que sur le backtesting et le calibrage des modèles.

Les modèles statistiques utilisés pour mesurer le risque de crédit sont construits à partir d’un échantillon de données variées (données financières, informations liées aux facteurs macro-économiques et socio-économiques) et présentent généralement de bonnes performances au moment de leur développement. Les institutions financières s’assurent de la pérennité des modèles en procédant à des backtesting réguliers qui mesurent la performance des modèles sur des données hors échantillon de développement (données plus récentes par exemple). Ces exercices ont lieu au moins un fois par an, plus lorsqu’un événement est susceptible de modifier le profil de risque des contreparties. Une dégradation significative des performances entraîne un recalibrage ou plus rarement un redéveloppement du modèle impacté.

Nexialog accompagne ses clients lors des exercices de backtesting de façon opérationnelle tant sur la collecte des données les plus récentes que sur la vérification des hypothèses sous-jacentes aux modèles ou le calcul des principaux indicateurs (performance, stabilité, déviation, …). L’expérience de nos consultants auprès des principales banques de la place leur permet de vous proposer des optimisations de la méthodologie de backtesting en place, de nouveaux indicateurs de performance ou un benchmark des résultats obtenus. Ils sauront également mettre à profit leurs compétences quantitatives pour vous aider lors de la phase de recalibrage.

L’implémentation de la nouvelle norme comptable IFRS 9 requiert une validation initiale des modèles développés, conformément aux standards et aux «Guidelines» EBA du 12 mai 2017 (EBA/GL/2017/06). Des backtesting périodiques sont également à effectuer durant la vie des modèles afin de s’assurer de leur performance dans le temps.

La validation initiale de IFRS 9 comprend plusieurs étapes clés : qualité de données, design des modèles et validité des théories sous-jacentes, performances des modèles, cohérence des résultats. La validation périodique permet de s’assurer que les modèles conservent la même performance qu’au moment de leur développement.

Notre expertise sur la validation de modèles IFRS 9 se décline en deux volets : méthodologique et opérationnel. Sur le premier, nous aidons nos clients dans la mise en place d’une méthodologie de validation conforme aux standards qui inclut la validation de la qualité des données, des critères de staging, des modèles utilisés (PD, EAD, LGD), de l’approche Forward Looking, de l’exhaustivité de la documentation et du protocole de backtesting. Sur le second volet, nous intervenons en soutien aux équipes de nos clients lors de la réalisation des exercices périodiques et du recalibrage des modèles. Notre présence chez plusieurs acteurs majeurs de la place permet à nos consultants de partager avec vous leur expérience et leur savoir-faire.