Document de référence et rapport fi nancier annuel 2017 - BNP PARIBAS318

5 RISQUES ET ADÉQUATION DES FONDS PROPRES PILIER 3

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Risque de crédit

Paramètre modélisé Portefeuille

Nombre de modèles Modèle et méthodologie

Nombre d années  données de défaut/de perte

Classes d expositions principale s

CCF/EAD CCF pour les entreprises, les banques et les Etats souverains 1

Quantitatif - Calibré sur des observations internes > 10 ans

Administrations centrales et banques centrales / Établissements / Entreprises

Banque D e Détail en France - Retail 4

Quantitatif - Calibré sur des observations internes 7 ans Clientèle de détail

Personal Finance - France 1 Quantitatif - Calibré sur des observations internes > 10 ans Clientèle de détail

Banque D e Détail en Belgique - Professionnels & PME 1

Quantitatif - Calibré sur des observations internes 10 ans Clientèle de détail

Banque D e Détail en Belgique - Individus 2

Quantitatif - Calibré sur des observations internes 10 ans Clientèle de détail

Banca Nazionale del Lavoro - Retail Individus 1 CCF = 100% - Clientèle de détail

BACKTESTING Chacun des trois paramètres de risque de crédit (PD, LGD, CCF/EAD) fait l objet chaque année de tests de vérifi cation a posteriori (backtesting) et, pour la probabilité de défaut, de comparabilité externe (étalonnage) destinés à contrôler la performance du dispositif sur chacun des segments d activité de la Banque. Le backtesting consiste à comparer les paramètres estimés et leur réalisation. Lors d un étalonnage, les paramètres estimés en interne sont comparés aux estimations d organismes externes.

Sur le périmètre IRBA non Retail, l ensemble des notes, y compris les notes de défaut 11 ou 12, de toutes les contreparties qui supportent un risque de crédit est conservé sur un historique long. De la même manière, les récupérations observées sur les dossiers déclarés en défaut à un moment donné de la période sont archivées. Des tests rétroactifs de validité sont menés sur la base de ces éléments pour chacun des paramètres de risque aussi bien globalement que sur le périmètre de chacune des méthodes de notation. Ces exercices visent à mesurer la performance globale et unitaire des méthodes de notation et en particulier à vérifi er le pouvoir discriminant du dispositif (les contreparties les moins bien notées font plus défaut que les contreparties bien notées) et le caractère prédictif et prudent des paramètres. À cet effet, les récupérations observées sont comparées aux récupérations prévues et les taux de défaut observés sont comparés aux taux de défaut prévus pour chacune des notes. Le caractère « à travers le cycle » ou « downturn » des ratings et des taux de récupération global (TRG) est aussi vérifi é.

Lors de l étalonnage, sur ce périmètre, les notes internes sont comparées aux notes de plusieurs agences de notation externe, sur la base de la correspondance indicative entre notes internes et notes externes. Pour les entreprises clientes du Groupe bénéfi ciant d une note externe (environ 10 % de cette population), l analyse comparative des données sur laquelle repose la notation interne fait apparaître une approche conservatrice du dispositif retenu.

Des mesures de performance sont aussi réalisées sur des sous-périmètres de classes d actifs homogènes pour les portefeuilles Retail. Lorsqu une dégradation du pouvoir prédictif ou du caractère conservateur d un modèle est identifi ée, celui-ci est recalibré ou redéveloppé le cas échéant. Ces évolutions sont soumises à l approbation du régulateur conformément à la réglementation. Dans l attente de la mise en œuvre du nouveau modèle, des mesures conservatoires sont prises sur le modèle existant.

Pour ce qui concerne le taux de récupération global, l exercice de backtesting porte pour l essentiel sur l analyse des récupérations sur les opérations en défaut. Lorsque les dossiers sont clos, chacun des fl ux de récupération est actualisé à la date d entrée en défaut et rapporté au montant de l exposition. Lorsque les dossiers ne sont pas clos, soit le montant des provisions est utilisé afi n d estimer les récupérations futures, soit celles-ci sont estimées sur la base de profi ls statistiques de fl ux de récupération calibrés sur un historique. Le taux de récupération ainsi mesuré est comparé au taux de récupération prévu un an avant la survenance du défaut. Sur ce paramètre, par analogie à ce qui est pratiqué pour la notation, des analyses globales sont effectuées selon les politiques de notation et les sites géographiques. Les différences sont analysées en tenant compte du caractère fortement bimodal de ce paramètre.

L ensemble de ces travaux est revu chaque année en Comité capital (voir section 5.2 partie Gestion du capital). Les backtestings font aussi l objet d une certifi cation interne par une équipe indépendante. Ils sont par ailleurs communiqués au Superviseur.

Les estimations internes des paramètres de risque sont utilisées dans la gestion quotidienne de la Banque conformément aux préconisations de la réglementation. Ainsi, au-delà du calcul des exigences de fonds propres, ils sont utilisés, par exemple, pour la défi nition des délégations, à l octroi des crédits ou lors de leur renouvellement, pour les mesures de rentabilité, pour déterminer les provisions de portefeuille, et pour les analyses de portefeuille.

Le tableau ci-dessous présente une synthèse de la performance des modèles pour les paramètres de risques réglementaires (PD et LGD). Les valeurs moyennes des paramètres réglementaires à fi n 2016 sont comparées aux taux de défaut et taux de perte empiriques réalisés en 2017. La comparaison porte sur le périmètre IRBA du Groupe.

Le taux de défaut est estimé comme le montant des engagements en défaut durant l année, divisé par l EAD performante au début de l année.

Le taux de perte est le montant brut de provision constitué en fi n d année sur les prêts ayant fait défaut pendant l année, divisé par l exposition au moment du défaut.

La PD réglementaire moyenne est pondérée par les EAD performantes. La LGD moyenne est pondérée par le produit de l EAD performante et de la PD réglementaire.