5.2 Mesure des risques et notations internes
Segment de clientèle |
31/12/2022 |
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Réseau Banque Populaire |
Réseau Caisse d’Epargne |
Filiales Crédit Foncier/ Banque Palatine/ BPCE International |
Natixis |
BPCE SA |
|
Banques centrales et autres expositions souveraines |
IRBF |
Standard |
Standard |
IRBA |
IRBF |
Administrations centrales |
IRBF |
Standard |
Standard |
IRBA |
IRBF |
Secteur public et assimilé |
Standard |
Standard |
Standard |
Standard |
Standard |
Établissements financiers |
IRBF |
Standard |
Standard |
IRBA/Standard |
IRBF |
Entreprises (CA (1) > 3 millions d’euros) |
IRBF/Standard |
IRBF/Standard |
Standard |
IRBA/Standard |
Standard |
Clientèle de détail |
IRBA |
IRBA |
Standard |
Standard |
|
(1)
CA : chiffre d’affaires. |
La filiale Oney est homologuée sur les modèles de crédit sur la clientèle de détail sur le périmètre France. Les périmètres Portugal, Espagne, Russie, Hongrie, Pologne sont en approche standard.
en % |
31/12/2022 |
31/12/2021 |
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EAD |
EAD |
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Standard |
IRBF |
IRBA |
Standard |
IRBF |
IRBA |
|
Banques centrales et autres expositions souveraines |
28 % |
55 % |
18 % |
26 % |
56 % |
18 % |
Administrations centrales |
41 % |
30 % |
29 % |
39 % |
34 % |
27 % |
Secteur public et assimilé |
98 % |
0 % |
2 % |
99 % |
0 % |
1 % |
Établissements financiers |
45 % |
9 % |
46 % |
49 % |
9 % |
42 % |
Entreprises |
39 % |
24 % |
37 % |
39 % |
23 % |
39 % |
Clientèle de détail |
8 % |
0 % |
92 % |
9 % |
0 % |
91 % |
TOTAL |
29 % |
19 % |
52 % |
29 % |
19 % |
52 % |
Les modèles internes du dispositif de notation sont élaborés à partir de données historiques de défaut et de pertes constatées. Ils servent à mesurer les risques de crédit auxquels est exposé le Groupe BPCE, à partir d’une probabilité de défaut de l’emprunteur à horizon d’un an (Probability of Default, PD), du pourcentage de perte en cas de défaut de la contrepartie (loss given default, LGD) et de facteurs de conversion de crédit (Credit conversion factor, CCF) en fonction des caractéristiques des transactions.
Ces dispositifs internes de notation sont également utilisés dans le cadre de la surveillance des risques, des dispositifs délégataires d’octroi, de limites internes sur les contreparties, etc. et peuvent également être sous-jacents à d’autres processus, tel que le provisionnement statistique.
Les paramètres de risque ainsi modélisés sont utilisés pour calculer les besoins en fonds propres, lorsqu’ils obtiennent l’accord du superviseur conformément aux exigences réglementaires.
La gouvernance interne des dispositifs de notation est établie autour du développement, de la validation, du suivi et des décisions de l’évolution de ces dispositifs. La direction des Risques du Groupe BPCE intervient de manière indépendante sur l’ensemble du groupe (réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne, Natixis, et les autres filiales) dans la revue de la performance et de l’adéquation des modèles de risques de crédit et de contrepartie, ainsi que des risques structurels de bilan, des risques de marché, et des risques non financiers dont les risques opérationnels. Cette mission de la direction des Risques Groupe s’appuie sur une gouvernance robuste définie dans le cadre du dispositif de Model Risk Management (MRM) applicable à l’ensemble des modèles du groupe.
Le groupe a défini et lancé un dispositif de Model Risk Management (MRM) afin d’évaluer, réduire, surveiller et communiquer le risque de modèle. Sa mise en œuvre est liée à un contrôle indépendant présentant un haut degré de cohérence. Les principes ont trait à la documentation, la conception, le développement, la mise en œuvre, la revue, l’approbation, la surveillance continue et l’utilisation des modèles pour s’assurer de leur fiabilité. Une politique de gestion du risque MRM a été définie à cet effet. Cette politique doit promouvoir une connaissance éclairée du fonctionnement de chaque modèle, son cadre d’utilisation, ses forces, ses faiblesses et ses limites. La politique est complétée par un corpus de procédures définissant les outils de suivi de la performance des modèles, notamment la revue de validation, le suivi des recommandations et les processus d’escalade associés, le suivi du portefeuille de modèles à travers un inventaire. Le dispositif s’appuie sur un outil spécifique déployé au T4 2021 qui gère le cycle de vie des modèles. Un comité de model risk management est dédié à la gouvernance des modèles.
Dans le cadre du projet de rapprochement des fonctions support entre BPCE SA et Natixis, les équipes de model risk management de la direction des Risques de Natixis ont rejoint la direction des Risques Groupe le 01/03/2022. Il s’agit des équipes « Risk Model Validation » en charge de la validation des modèles de risque de crédit, de marché, de contrepartie et de conformité « Valuation Model Validation » en charge de la validation des modèles de valorisation du front office et « Model Governance Wholesale Banking » en charge de la gouvernance des modèles du périmètre issu de Natixis.
La procédure de validation du groupe englobe tous les types de modèles quantitatifs, définit et précise les missions et les responsabilités des acteurs intervenant tout au long du cycle de vie des modèles. Une procédure spécifique définit les conditions d’une délégation de validation sur un périmètre spécifique à une autre entité que les équipes de validation de la direction des Risques Groupe de BPCE : celle-ci doit disposer des compétences, être indépendante de l’équipe développant le modèle et disposer d’une gouvernance de validation appropriée. La délégation est soumise à l’accord du comité model risk management.
Le processus interne de validation d’un nouveau modèle ou d’une évolution se déroule en trois étapes :
une revue du modèle et de son adéquation, réalisée de manière indépendante des entités ayant travaillé sur le développement du modèle. Les équipes de validation de la direction des Risques Groupe sont rattachées à des départements indépendants des équipes de modélisation ;
une revue pour un modèle des entités retail du groupe par le comité modèles groupe (CMG), composé d’experts quantitatifs (modélisateurs et valideurs) et métiers, qui portent un avis technique sur ce modèle. Ce comité est présidé par le directeur des Risques Groupe, directeur général adjoint et membre du comité de direction générale ;
ou une revue pour un modèle spécifique au périmètre de GFS par un MOC (Model Oversight Committee) composé d’experts quantitatifs (modélisateurs et valideurs) et métiers, qui portent un avis technique sur ce modèle. Ce comité est présidé par le directeur du département Model Risk Management et Validation Wholesale Banking ;
une validation en comité « faîtier » (Comité Risques, Conformité et Contrôle Permanent CRCCP ou Comité Model Risk Management CMRM), s’appuyant sur l’avis technique du comité fonctionnel (CMG ou MOC), qui décide la mise en œuvre des évolutions nécessaires, notamment dans les processus et la déclinaison opérationnelle. Ces évolutions sont soumises, le cas échéant, à l’autorisation préalable du superviseur européen dans le cadre des règlements européens nos 529/2014 et 2015/942 relatifs au suivi des modèles internes utilisés pour le calcul des exigences en fonds propres.
À l’issue de ce processus de gouvernance, les rapports internes de contrôle et les relevés de décisions sont mis à la disposition du management du groupe (et des superviseurs pour les modèles internes utilisés pour le calcul des exigences en fonds propres). Annuellement une synthèse des performances et de l’adéquation des dispositifs de modèles internes est présentée au comité des risques du conseil de surveillance du groupe.
La direction des Risques Groupe s’appuie sur un process formalisé décrivant les principales étapes de modélisation de tout nouveau modèle. Ce document, qui sert de guide à l’ensemble du processus de documentation et de validation, repose sur :
une description littéraire et générale du modèle indiquant son champ d’application (type de contrepartie, type de produit, métier…), les grandes hypothèses sur lesquelles il repose et les aspects qui ne sont pas couverts ;
un schéma descriptif du fonctionnement du modèle finalement retenu reprenant de façon synthétique les inputs, les traitements et les outputs ;
Les modèles internes développés doivent satisfaire des critères exigeants en termes de discrimination et de qualification du risque et faire l’objet d’une évaluation par les équipes de modélisation dans le cadre de la procédure d’évaluation du modèle du dispositif MRM décrit précédemment.
Ces modèles intégrent les évolutions réglementaires apportées par l’Autorité bancaire européenne dans le cadre de son programme « IRB Repair » visant à améliorer la comparabilité des paramètres de risques modélisés.
La direction des Risques du Groupe BPCE est en charge des revues des modèles internes du groupe, lors de la construction d’un nouveau modèle ou d’une évolution de modèle existant. Elle s’assure également de la revue annuelle des backtestings des modèles de risque de crédit, de marché et de gestion actif-passif.
L’équipe de validation mène les analyses de façon indépendante en respectant une charte et des procédures qui décrivent les interactions avec les entités modélisatrices ainsi que le déroulement de la revue. Cette revue s’appuie sur une grille de critères qualitatifs et quantitatifs et aborde les sept dimensions suivantes :
données et paramètres utilisés par le modèle : analyse de la qualité et de la représentativité des données, de l’intégrité des contrôles, des rapports d’erreurs, de l’exhaustivité des données, etc. ;
méthodologie et conception : analyse de la théorie sous-jacente au modèle, analyse des approximations, des méthodes de calibration, des indicateurs de risque, des règles d’agrégation, benchmarking des modèles, analyse de la précision et de la convergence ;
surveillance permanente : l’équipe de validation s’assure de l’existence d’une méthodologie de surveillance du modèle et évalue le risque lié à l’implémentation de cette méthodologie ;
performance du modèle : évaluation du risque lié à la performance du modèle aussi bien en phase de conception que périodiquement ;
documentation : analyse de la qualité et de l’exhaustivité de la documentation méthodologique reçue relative à la modélisation, le code informatique, la surveillance du modèle, les données, la gouvernance du modèle et le développement informatique ;
gouvernance du modèle : évaluation de la conformité du modèle avec les standards internes à la Banque tout au long du cycle de vie des modèles.
Le niveau de détail de la revue est adapté en fonction de la nature des travaux examinés. Dans tous les cas, elle comporte a minima une revue sur base documentaire sur l’aspect quantitatif des systèmes de notation. Dans le cas d’un nouveau modèle ou d’une évolution majeure cette revue est complétée par la vérification des codes informatiques et la réalisation de tests complémentaires (calculs contradictoires).
En conclusion, la revue apporte un avis sur la validité des modèles et des paramètres associés. Elle apporte également un avis sur la conformité à la réglementation prudentielle. Elle est accompagnée, lorsque nécessaire, de préconisations.
Enfin, en tant que deuxième ligne de défense, l’équipe de validation des modèles effectue une évaluation du modèle dans le cadre du dispositif MRM précédemment décrit.
La direction des Risques Groupe maintient à jour une cartographie des modèles de notation interne du groupe qui précise leur portée en termes de segments et d’entités du groupe, ainsi que leurs principales caractéristiques, dont une note globale issue de la revue annuelle des modèles caractérisant la performance et la fraîcheur des modèles (ancienneté/année de développement). Celle-ci est à présent intégrée au dispositif de Model Risk Management.
Le dispositif a été enrichi par de nouveaux modèles homologués par la BCE et en cours d’implémentation. Il s’agit des modèles de notation (PD) des clients de « détail particuliers » et de l’estimation de la perte en cas de défaut (LGD) pour les clients de « détail particuliers » et de « détail professionnels ». Concernant, les modèles de notation (PD), la nouvelle méthodologie vise à améliorer le pouvoir prédictif sur les clients sans incidents de paiement. La nouvelle méthodologie pour le calcul de la perte en cas de défaut propose de distinguer la perte dans le cas d’un passage au contentieux (perte significative) et la perte dans le cas d’un retour rapide en statut sain (perte peu significative liée principalement au frais de traitements).
D’autres travaux ont été également menés sur la refonte des modèles de notation de la clientèle de « détail professionnels » et sur l’estimation de l’exposition en cas de défaut (EAD) et des pertes en cas de défaut (LGD) pour la clientèle de « détail particuliers et professionnels », notamment afin de répondre à la nouvelle réglementation entrant en vigueur en 2022. Les modèles élaborés en 2018 ont été homologués par le superviseur en 2019 alors que les nouveaux modèles sont en attente d’homologation. BPCE Financement a refondu ses modèles afin de couvrir l’ensemble de son portefeuille de crédits renouvelables (en attente d’homologation). Une mission BCE d’homologation de ces nouveaux modèles sur le crédit revolving de BPCE Financement a eu lieu en 2022. La refonte des modèles sur la clientèle des entreprises moyennes (CA entre 10 millions d’euros et 500 millions d’euros) a abouti à une homologation par la BCE en 2022. Une information ex-ante a été communiquée à la BCE suite à la refonte de l’échelle de notation des grands corporates (CA supérieur à 1 milliard d’euros) et des méthodologies de notation des banques. Une notification ex-ante 2 mois afférente au nouveau modèle « Banking Institutions » a été communiquée à la BCE suite à la refonte des méthodologies de notation des banques OCDE/Non OCDE. D’autres évolutions méthodologiques (i.e. procédure de notation groupée sur les financements spécialisés et nouvelle matrice des liens relative à méthode d’évaluation du lien entre les filiales et leur maison mère) seront par ailleurs soumises très prochainement sous forme d’une notification ex-ante 2 mois en 2022. Des travaux de refonte des méthodologies de notation TRR des grands « Corporate » et des holdings sont en cours avec pour objectif une la livraison au pôle validation est prévue fin décembre 2023 et une soumission à la BCE en 2024.
La filiale Oney est homologuée sur les modèles de crédit sur la clientèle de détail sur le périmètre France avec des travaux de refonte. Les périmètres Portugal, Espagne, Russie, Hongrie, Pologne sont en approche standard.
Le tableau ci-dessous répertoire les modèles internes de crédit du groupe utilisés pour la gestion des risques et lorsqu’ils sont autorisés par le superviseur, le calcul des exigences en fonds propres au sein des réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne, de Natixis et ses filiales, du Crédit Foncier et de la Banque Palatine.
Classe d’expositions |
Portefeuille |
Nombre de modèles de PD (probabilité de défaut) |
Description/ Méthodologie |
Portefeuille |
Nombre de modèles de LGD (perte en cas de défaut) |
Description/ Méthodologie |
Nombre de CCF/EAD (expo- sition au défaut) |
Description/ Méthodologie |
Souverains, administrations centrales et banques centrales |
Souverains et affiliés |
1 |
Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives/économiques et descriptives |
Souverains et affiliés |
1 |
Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives |
1 |
Application de paramètres réglementaires |
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Banques multilatérales de développement |
1 |
Grille à dire d’expert |
|
|
|
|
|
|
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Secteur Public |
Communes, départements, régions, logement social, hôpitaux… |
10 (NH (1)) |
Grilles à dire d’expert/modélisation statistique (régression logistique) |
|
|
|
|
|
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Établissements financiers |
Banques OCDE ou non OCDE, brokers-dealers |
3 |
Grilles à dire d’expert |
Banques |
1 |
Grille à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives |
1 |
Application de paramètres réglementaires |
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Entreprises |
Grandes entreprises (CA > 1 milliard d’euros) |
5 |
Grilles à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives, selon le secteur d’activité |
|
|
|
|
|
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Petites et moyennes entreprises (CA > 3 millions d’euros) |
9 (dont 2 NH) |
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 |
Autres contrats (cas général, société foncière…) |
7 (dont 3 NH) |
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 |
2 (dont 1 NH) |
Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats |
|
Associations et assurances |
2 |
Grilles à dire d’expert comportant des variables quantitatives et qualitatives |
Crédit-bail |
1 |
Modèle s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs, segmentés selon le bien financé |
|
|
|
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Financements spécialisés (immobilier, pool d’actifs, aéronautique…) |
8 (dont 1 NH) |
Grilles à dire d’expert s’appuyant sur les caractéristiques des biens ou projets financés |
Financements spécialisés (immobilier, pool d’actifs, aéronautique…) |
5 |
Modèles s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs ou des flux de trésorerie futurs |
|
|
|
Portefeuille à faible effectif de défaut |
||||||||
Clientèle de détail |
Particuliers |
7 |
Modèles statistiques (régression logistique), comportant des variables de comportement et socio-économiques, différenciées selon le profil du client |
Immobilier résidentiel |
3 (dont 1 NH) |
Modèles s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes segmentés selon la nature des contrats et des garanties |
3 (dont 1 NH) |
Facteurs de conversion, segmentés selon la nature des contrats. |
Professionnels (socio- économiques et différenciés suivant certains secteurs) |
10 |
Modèles statistiques (régression logistique), comportant des variables de bilan et de comportement |
||||||
Immobilier résidentiel |
5 (dont 2 NH) |
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 |
2 |
Modèles s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes segmentés selon la nature des contrats et des garanties |
2 |
Facteurs de conversion et valeurs forfaitaires, segmentés selon la nature des contrats |
|
Crédit-bail |
2 |
Modèles s’appuyant sur l’estimation des conditions de revente des actifs, segmentés selon le bien financé |
|
|
||||
Crédit renouvelable |
2 |
Modèle statistique (régression logistique), comportant des variables de comportement et socio-économiques |
Crédit renouvelable |
2 |
Modèle s’appuyant sur l’estimation des flux de pertes, segmentés selon la nature des contrats |
2 |
Facteur de conversion, segmenté selon la nature des contrats |
|
(1)
NH désigne les modèles non homologués pour le calcul des exigences en fonds propres. |
Le Groupe BPCE dispose pour la clientèle de détail de méthodes de notation interne homogènes et d’applicatifs de notation centralisés dédiés qui permettent d’apprécier la qualité de crédit de ses portefeuilles pour un meilleur pilotage des risques. Pour les réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne, ils sont également utilisés pour le calcul des exigences en fonds propres selon l’approche méthode avancée.
La modélisation de la probabilité de défaut des contreparties de la clientèle de détail est effectuée par la direction des Risques principalement à partir du comportement bancaire des contreparties. Les modèles sont segmentés selon le type de clientèle et distinguent les particuliers des professionnels (avec ou sans bilan) et selon la détention produit. Les contreparties de chaque segment sont classées de façon automatique à l’aide de modèles statistiques (en général régression logistique) en classes de risques homogènes et statistiquement distinctes. Pour chacune de ces classes est estimée une probabilité de défaut à partir de l’observation des taux de défaut moyens sur une période aussi longue que possible de manière à obtenir une période représentative de la variabilité possible des taux de défaut observés. Ces estimations sont systématiquement ajustées par des marges de prudence pour couvrir les éventuelles incertitudes. À des fins de comparaisons, un rapprochement en termes de risque est réalisé entre les notes internes et les notes provenant des agences de notation.
La perte en cas de défaut (LGD) est une perte économique qui se mesure en prenant en compte tous les éléments inhérents à la transaction ainsi que les frais engagés pour le recouvrement. Les modèles d’estimation de la perte en cas de défaut (LGD) pour la clientèle de détail s’appliquent de façon spécifique à chaque réseau. Les valeurs de LGD sont estimées d’abord par produit et selon la présence ou non de sûretés. D’autres axes peuvent intervenir en second niveau lorsqu’ils permettent de distinguer statistiquement des niveaux de pertes. La méthode d’estimation utilisée repose sur l’observation de taux marginaux de recouvrement en fonction de l’ancienneté dans le défaut. Cette méthode présente l’avantage de pouvoir être directement utilisée pour l’estimation des taux LGD appliqués aux encours sains et des taux ELBE appliqués aux encours en défaut. Les estimations sont fondées sur les historiques internes de recouvrement pour les expositions tombées en défaut sur longue période. Deux marges de prudence sont ensuite systématiquement ajoutées, la première pour couvrir les incertitudes des estimations, la seconde pour pallier l’éventuel effet d’un ralentissement économique.
Pour l’estimation de l’EAD, le Groupe BPCE applique deux modèles. Le premier d’entre eux porte sur l’estimation d’un facteur de conversion en équivalent crédit (FCEC) pour les expositions hors bilan. Ce modèle s’applique de façon automatique lorsque le hors bilan est considéré comme matériel (au-delà de seuils définis en fonction du type de produit). Le second porte sur l’estimation d’une augmentation forfaitaire du bilan pour les expositions hors bilan non matérielles.
Le Groupe BPCE dispose, pour la mesure des risques hors clientèle de détail, de systèmes complets qui permettent d’utiliser l’approche IRBF ou IRBA suivant les réseaux et les segments de clientèle. Ce dispositif permet également d’apprécier la qualité de crédit de ses portefeuilles pour un meilleur pilotage des risques.
Le système de notation consiste à attribuer une note à chaque contrepartie. Compte tenu de la structure mutualiste du groupe, l’unicité de la note est traitée par un système de référents qui ont la responsabilité de procéder à la notation du client pour le compte du groupe. La note attribuée à une contrepartie est généralement proposée par un modèle, puis elle est ajustée et validée par les experts de la filière risques suite à une analyse individuelle. Ce processus est appliqué à l’ensemble du portefeuille Hors-Retail, excepté les nouveaux modèles dédiés aux Petites Entreprises (PE), pour lesquels la notation est automatique (à l’instar du portefeuille Retail). Les modèles de notation de contreparties se structurent principalement en fonction de la nature de la contrepartie (entreprises, institutions financières, entités publiques, etc.) et de la taille de l’entreprise (mesurée par son chiffre d’affaires annuel). Lorsque les volumes de données le permettent (PE, ME, ETI, etc.), les modèles s’appuient sur des modélisations statistiques (méthodes de régression logistique) des défauts des clients auxquelles sont combinés des questionnaires qualitatifs. À défaut, des grilles construites à dire d’experts sont utilisées. Celles-ci sont constituées d’éléments quantitatifs (ratios financiers, solvabilité etc.) issus des données financières et d’éléments qualitatifs appréciant les dimensions économiques et stratégiques du client. S’agissant du risque pays, le dispositif repose sur la notation des souverains et sur la définition, pour chaque pays, d’une note qui plafonne celle que peut se voir octroyer une contrepartie non souveraine. La construction de l’échelle de notation Hors-Retail utilise l’historique de notation de Standard & Poors afin d’assurer une comparabilité directe en termes de risques avec les agences de notation. Pour les nouveaux modèles PE, des échelles dédiées par modèle ont été définies pour les calculs réglementaires. Celles-ci sont reliées sur l’échelle de notation Hors-Retail pour la gestion interne des risques. Pour les modèles statistiques, le calibrage des probabilités de défaut sur les échelles définies pour les calculs réglementaires s’appuie sur les mêmes principes que ceux exposés pour la clientèle de détail (notamment la représentativité de l’historique des taux de défaut, ainsi que l’estimation de marges d’incertitudes).
Les modèles de LGD (hors clientèle de détail) s’appliquent principalement par type de contreparties, types d’actifs et selon la présence, ou non, de sûretés. Des classes de risques homogènes, notamment en termes de recouvrement, procédures et types d’environnement, sont ainsi définies. Les estimations de pertes en cas de défaut sont évaluées sur base statistique lorsque le nombre de dossiers de défaut est suffisant (classe d’actif « entreprise » par exemple). Les historiques internes de recouvrement sur une période aussi longue que possible sont alors utilisés. Si le nombre de dossiers est insuffisant, des bases d’historiques et des benchmarks externes permettent de déterminer des taux à dire d’experts (pour les banques et les souverains par exemple). Enfin, certaines valeurs sont fondées sur des modèles stochastiques lorsqu’il existe un recours sur un actif. Le caractère downturn des taux de pertes en cas de défaut est vérifié et des marges de prudence sont ajoutées si nécessaire.
Pour l’estimation de l’EAD, le Groupe BPCE applique deux modèles pour les entreprises. Le premier d’entre eux porte sur l’estimation d’un facteur de conversion en équivalent crédit (FCEC) pour les expositions hors bilan. Ce modèle s’applique de façon automatique lorsque le hors bilan est considéré comme matériel (au-delà de seuils définis en fonction du type de produit). Le second porte sur l’estimation d’une augmentation forfaitaire du bilan pour les expositions hors bilan non matérielles.
Les méthodologies de notation pour les portefeuilles à faible taux de défaut sont des méthodologies à dire d’expert ; des critères qualitatifs et quantitatifs (correspondant aux caractéristiques de la contrepartie à noter) permettent de lier la contrepartie à un score et à une note, elle-même reliée par la suite avec une PD. Cette PD repose pour son calibrage sur l’observation de données de défauts externes, mais aussi sur des données de notation internes. En effet, le faible nombre de défauts internes ne permet pas de quantifier une échelle de PD.
Le chapitre « Mesure des risques et notations internes » développe les différents modèles homologués au sein du Groupe BPCE pour les différentes classes d’expositions. Lorsque le groupe ne dispose pas de modèle interne autorisé pour le calcul des exigences de fonds propres pour des classes d’expositions données, il doit les estimer sur les périmètres correspondants suivant les modalités de la méthode standard. Celles-ci s’appuient en particulier sur les évaluations de crédit (notations) estimées par les agences de notation reconnues par le superviseur comme satisfaisant aux exigences ECAI (External Credit Assessment Institutions), en particulier pour le Groupe BPCE, Fitch Ratings, Moody’s, Standard & Poor’s, ainsi que la Banque de France.
Conformément à l’article 138 du règlement no 575/2013 Capital Requirements Regulation (CRR) relatif aux exigences en fonds propres applicables aux établissements de crédit et aux entreprises d’investissement, en cas d’évaluation multiple d’une contrepartie par plusieurs agences, la pondération de cette contrepartie se détermine au regard de la deuxième meilleure note.
Dans le cas où il est nécessaire d’effectuer une évaluation externe de crédit directement applicable à une exposition, et qu’elle existe pour l’émetteur ou pour un programme spécifique d’émission, les modalités de détermination de la pondération sont appliquées conformément à l’article 139 du règlement CRR.
Pour le cas particulier des titres à revenu fixe (obligations), les notes externes court terme relatives à l’émission priment par rapport aux notations externes de l’émetteur. En cas d’absence de notes externes relatives à l’émission, la note externe long terme de l’émetteur est privilégiée pour les titres seniors uniquement, sauf dans le cas précis des expositions sur les établissements pour lesquels la pondération est déduite de l’échelon de qualité de crédit du souverain dans lequel ils sont établis.
Chacun des trois paramètres de risque de crédit fait l’objet chaque année de tests de vérification a posteriori (backtest) destinés à contrôler la performance du dispositif. Plus précisément, les exercices de backtests visent à mesurer la performance globale des modèles et en particulier à vérifier que le pouvoir discriminant du dispositif ne se dégrade pas significativement par rapport à la période de modélisation.
Ainsi, les taux de défaut observés sont comparés aux taux de défaut prévus pour chaque note. Le caractère « à travers le cycle » des notations est vérifié. Plus spécifiquement, sur des portefeuilles à faible taux de défaut (grandes entreprises, banques, souverains et financements spécialisés) des analyses détaillées sont menées à partir d’indicateurs complémentaires intégrant entre autres choses des analyses plus qualitatives.
Les valeurs de pertes en cas de défaut sont mesurées sur la base d’un périmètre cohérent avec les valeurs observées, à savoir uniquement les expositions en défaut. Les valeurs attendues ne sont donc pas directement comparables avec les valeurs de LGD mesurées dans le portefeuille en production. Le caractère downturn des taux de pertes en cas de défaut est également vérifié.
Les résultats des backtests peuvent justifier la mise en œuvre de plans d’action si le dispositif est jugé insuffisamment prudent ou performant. Les résultats des backtests et les plans d’action associés sont discutés en comité modèle groupe puis revus en comité normes et méthodes RCCP (cf. gouvernance du dispositif interne de notation).
Il ressort de ces exercices que les dispositifs de notation sont globalement bien adaptés et permettent une gestion efficace des risques. De plus, les calibrages des paramètres de risque restent, au global, prudents en regard du risque réellement observé.
Depuis la mise en place du Mécanisme de supervision unique (MSU) en 2014, la Banque centrale européenne (BCE) cherche à renforcer la gouvernance de la supervision des modèles internes à travers différentes investigations.
Parmi celles-ci, TRIM (Targeted Review of Internal Models) a pour objectif d’évaluer la conformité réglementaire de modèles internes spécifiquement ciblés par la BCE. Dans cette optique, ces investigations TRIM reposent sur un ensemble de méthodologies et de techniques d’inspection standardisées, que les équipes mandatées par la BCE utilisent lors de leurs missions sur site. Entre décembre 2016 et mai 2018, BPCE a fait l’objet de revues TRIM sur plusieurs périmètres qui ont donné lieu à des rapports du superviseur : une première revue sur les principes non-spécifiques aux modèles (TRIM General Topics), puis trois revues spécifiques ciblant les modèles internes de risque de crédit (une sur le portefeuille Corporate, et deux sur le portefeuille retail). Ces rapports ont permis de réaliser des travaux complémentaires afin de renforcer le dispositif existant.
La Banque centrale européenne poursuit ses investigations par le biais d’IMI (Internal Model Investigation). Trois revues ont ainsi été effectuées au cours des années 2021 et 2022 : deux sur les modèles retail, en particulier sur la revue du dispositif PD Professionnel, et une mission sur les modèles de PD corporate pour les petites entreprises et pour les entreprises avec CA entre 10 et 500 millions d’euros (segment haut). Cette dernière a donné lieu à un rapport du superviseur et à une autorisation reçue fin juillet 2022 ; les décisions sur les deux missions Retail sont attendues au S1 2023.
En 2021, d’importants travaux ont été menés sur le portefeuille Corporate, aussi bien sur la revue des PD de certaines populations spécifiques (Sociétés Civiles Immobilières, holdings non financières et Associations) en capitalisant notamment sur les modèles Petites entreprises et Segment Haut et afin de déposer une demande d’homologation IRBA sur les réseaux BP et CE avec des nouveaux modèles de LGD/EAD. À la suite de ces travaux, un dossier de changement matériel a été soumis à la BCE en juin 2022.
Le CRR2 et l’Acte délégué exigent des établissements la remontée à l’autorité compétente de tous les contrats dont une clause prévoit des sorties de trésorerie supplémentaires en cas de dégradation significative de la qualité de crédit de l’établissement, par exemple une dégradation de trois crans de son évaluation externe de crédit. La réévaluation et la remontée de ces éléments doivent être effectuées régulièrement, au vu des nouveaux contrats conclus (article CRR 423 2/article AD 30.2).
L’autorité compétente décide de la pondération à affecter pour les contrats dont elle jugera l’incidence significative.
Pour les contrats comportant des clauses de sortie anticipée sur master agreement (contrats cadres entre la banque et une contrepartie pour des transactions dérivés OTC sans collatéral),
la clause de rupture anticipée permet à une contrepartie de sortir par anticipation si la notation de crédit de l’autre contrepartie est diminuée. Il faut donc estimer le nombre de ruptures anticipées générées par cette dégradation de notation.
Il a été convenu que l’évaluation des flux de décaissements générés était réalisée en passant en revue l’intégralité des contrats cadre du groupe sur un marché de gré à gré avec credit support annex ou master agreement, afin d’évaluer le montant de dépôt/collatéral requis en cas de dégradation de trois crans de la note de crédit long terme de l’établissement par les trois agences (Moody’s, S&P, Fitch). Le calcul intègre également le montant de dépôt/collatéral requis en cas de dégradation d’un cran de la note court terme de l’établissement, le groupe ayant considéré que cette dégradation est inévitable en cas de dégradation de trois crans de la note LT.
Au niveau du Groupe BPCE, les établissements concernés sont BPCE SA, Natixis, Crédit Foncier et leurs véhicules de refinancement : BP CB, GCE CB, BPCE SFH, FCT HL, SCF et VMG. Certains contrats intra-groupes génèrent des outflows aux bornes des établissements mais sont neutralisés en vision consolidée Groupe BPCE.
l’impact pour chaque contrat est le montant maximal entre les trois agences entre une dégradation - 1 CT et une dégradation - 3 LT ;
le montant des ratings-triggers déclaré correspond à la somme du total des impacts d’une dégradation d’un cran de la note CT et de trois crans de la note MLT ;