Validação de sistemas de classificação sob a abordagem IRB

A EBA deve desenvolver e manter atualizado um manual sobre a supervisão das instituições financeiras que deve estabelecer as melhores práticas de supervisão e metodologias e processos de alta qualidade.

A metodologia de avaliação e os objetivos da função de validação estão descritos na CRD/CRR. Entretanto, a EBA identificou alguma heterogeneidade nas expectativas das autoridades competentes (ACs) em relação à função de validação.

EBA - Validation of rating systems under the IRB approach

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Resumo executivo

Neste contexto, a EBA publicou um Documento de Consulta (CP) sobre o Manual de Supervisão sobre a supervisão da validação dos sistemas de classificação IRB que fornece algumas orientações gerais sobre as expectativas em relação à função de validação.

Conteúdo principal

Esta Nota Técnica resume os principais aspectos do esboço do ITS:

• Contexto da função de validação. A avaliação do desempenho do modelo é realizada por várias funções: i) a unidade de controle de risco de crédito (CRCU), ii) a função de validação, e iii) a auditoria interna (IA). Entretanto, a regulamentação da UE exige que as instituições estabeleçam uma função de validação específica e independente com suas próprias responsabilidades.
• Primeira validação vs. validação subsequente. As diretrizes diferenciam entre validações iniciais e recorrentes a fim de determinar as ações a serem tomadas pelas instituições dentro do processo de validação:
  • Primeira validação de novos sistemas de classificação. Isto se refere à validação de modelos recentemente introduzidos ou à validação de alterações ou extensões a modelos modificados. Na primeira validação, é importante abordar o projeto do modelo e as escolhas de quantificação de risco e, em caso de mudança de modelo, espera-se que a função de validação compare o desempenho dos novos modelos com os modelos anteriores.
  • Pós-validação. Isto se refere à validação de um modelo inalterado ou à validação de elementos inalterados. A validação posterior difere da primeira validação em dois aspectos: (i) beneficia-se de dados e observações adicionais, e (ii) baseia-se nos resultados anteriores da primeira validação.

Tanto na primeira como na avaliação subsequente, há certas especificidades em relação ao desempenho do modelo principal e ao ambiente de modelagem.

• Conteúdo da validação. Deve ser feita uma distinção entre as tarefas relacionadas com a avaliação pura do desempenho do modelo e aquelas relacionadas com o ambiente de modelagem:
  • Avaliação do desempenho do modelo principal. Um dos objetivos da função de validação é avaliar o desempenho central do sistema de classificação, desagregado em:
    • Diferenciação de risco: consistência e completude do processo de atribuição de classificação; e precisão da atribuição de classificação no desenvolvimento do modelo.
    • Quantificação de risco: precisão das melhores estimativas; conservadorismo das estimativas de risco; e para os parâmetros de perda dado o default (LGD) e fator de conversão de crédito (CF), a adequação das estimativas.
    • Especificidades: relacionadas à validação de exposições inadimplentes, mitigação de risco de crédito e montantes de exposição ponderados pelo risco de acordo com a bordagem de slotting.
  • Avaliação do ambiente de modelagem. Para garantir uma avaliação adequada da qualidade e manutenção dos dados, a estrutura de qualidade dos dados deve definir claramente políticas, funções e responsabilidades pelo tratamento e gerenciamento da qualidade dos dados. Além disso, espera-se que a função de validação verifique a adequação da aplicação de classificações internas e parâmetros de risco em sistemas de TI.
• Desafios de validação.
  • Utilização de dados externos no desenvolvimento de modelos. A validação de um sistema de classificação baseado em dados externos deve seguir cinco princípios: (i) representatividade, (ii) acesso aos dados, (iii) avaliação das escolhas metodológicas, (iv) avaliação de desempenho, (v) qualidade dos dados.
  • Terceirização da função de validação. Espera-se que a instituição realize uma análise completa do cumprimento de todos os requisitos regulamentares para terceirização.
  • Validação em um contexto de escassez de dados. A validação de sistemas de classificação em um contexto de escassez de dados traz desafios adicionais, por exemplo, a adaptação da política de validação.

Próximos passos:

• A minuta do manual de monitoramento foi publicada para um período de consulta de três meses (até 28 de outubro de 2022). As respostas recebidas durante o período de consulta serão levadas em consideração ao finalizar o manual.

Acessar o documento em Validação de sistemas de classificação sob a abordagem IRB (documento disponível em inglês).