Pour une gestion durable et holistique des risques, les gestionnaires de risques doivent non seulement traiter les risques, mais aussi leurs propres modèles d'analyse des risques.
L'auteur invité d'aujourd'hui montre ce qui est important ici.
Connaissez-vous un gestionnaire de risques qui a déjà examiné le risque posé par ses propres modèles de risques ?
On vous croit sur parole, car lorsque on discute avec des représentants du département des risques à ce sujet, ils prétendent eux aussi avoir tout sous contrôle en ce qui concerne l'évaluation des risques des modèles de risques.
Mais la réalité est différente.
Il y a beaucoup de rattrapage à faire ici aussi.
La preuve en est, entre autres, que même l'ABE traite actuellement le sujet dans le cadre de l'approche IRB (CP/2014/36).
Crise financière et modèles de risque
Mais les modèles de risque ne sont pas seulement devenus un sujet de discussion depuis la crise financière, lorsque l'autorité de surveillance a identifié des différences d'évaluation significatives dans les modèles et des faiblesses dans le traitement opérationnel des risques de modèle.
En conséquence, elle a déclaré que la question du risque de modèle, c'est-à-dire les risques émanant des modèles de risque eux-mêmes, était une priorité absolue et en a tiré les conséquences. Bâle III, CRD IV, CCAR ou Solvabilité II ce sujet est désormais abordé partout en termes réglementaires.
Par ailleurs, les tests de résistance et les examens de la qualité des actifs (AQR) ont également montré que les modèles peuvent être remis en question ou leur "exactitude" vérifiée.
La gestion du risque nécessite des modèles de risque
La gestion des risques dépend donc des modèles analytiques sous-jacents, qui sont censés évaluer de manière fiable les risques de crédit, par exemple.
Il est donc permis de se demander si vous maîtrisez réellement tout au long du cycle de vie et si tout peut être entièrement documenté et résister aux audits.
Mais commençez par les défis, qui ne sont pas si faciles à définir. Tout d'abord, la masse de modèles est un problème.
Ensuite, il y a la complexité de chaque modèle individuel. Il faut également prendre en compte les éventuelles mises à jour qui nécessitent des ajustements constants du modèle, par exemple dans le cadre de la comptabilité IFRS 9.
Pour rendre les choses encore plus complexes, il faut également tenir compte des interdépendances des modèles, ainsi que de la question de la cohérence : les modèles de même type doivent être cohérents, et pas seulement sur le papier.
Par exemple, considérez l'estimation des paramètres pour la dépréciation selon l'IFRS9 ou également pour le calcul du risque de crédit.
Ces deux domaines requièrent des procédures et des modèles similaires, de sorte que, par exemple, lorsque de nouveaux modèles sont introduits dans le domaine de la dépréciation en vertu de l'IFRS9, il convient de veiller à ce que les modèles correspondants soient également examinés dans le domaine du risque de crédit.
Cela s'applique également aux réétalonnages dans les deux sens.
L'autorité de surveillance applique des normes élevées aux modèles de risque
On est conscient que de nombreuses personnes affirment aujourd'hui que la technologie requise est déjà disponible.
Mais malheureusement, il me semble souvent que les gens surestiment leurs systèmes.
Cela s'explique par le fait que l'autorité de contrôle applique des normes beaucoup plus strictes comparables aux normes de gouvernance et de qualité des données du CBCB239.
On doit donc vous demander s'il existe réellement un support informatique universel pour la gestion du risque de modèle tout au long du cycle de vie.
Afin d'évaluer les risques de manière optimale, les modèles eux-mêmes doivent être régulièrement remis en question ou vérifiés quant à leur "exactitude".
Le dossier thématique sur la gestion du risque de modèle présente les aspects essentiels de la gestion du risque de modèle assistée par ordinateur et renvoie à un grand nombre de liens actuels pour des informations plus approfondies.