Bilan TRIM : encore des lacunes a corriger dans les modèles internes des banques ! [:en]TRIM report : still gaps to be fixed in banks’ internal models ! [:]

1.  Contexte de lancement du TRIM

1.1.   Une variabilité injustifiée des RWAS des banques utilisant des modèles internes mise en exergue par la crise 2007-2009

À la suite de la crise financière de 2007-2009, des préoccupations ont été soulevées concernant la variabilité injustifiée (c’est-à-dire non fondée sur le risque) des résultats des modèles utilisés pour calculer les exigences de fonds propres réglementaires. Cela coïncidait avec les préoccupations des autorités de contrôle bancaire et des parties prenantes externes concernant la complexité de ces modèles et l’opacité des approches de modélisation qui en résultait. Cette opacité a également entrainé des difficultés sans cesse croissantes pour les autorités de surveillance. En effet, ces dernières avaient du mal à évaluer si les risques étaient capturés correctement et de manière cohérente grâce à ces modèles développés par les banques.

1.2.   Le lancement de l’audit TRIM afin de corriger les modèles internes des banques et restaurer leur crédibilité

L’examen ciblé des modèles internes TRIM était un projet pluriannuel lancé par la BCE début 2016 en étroite coopération avec les autorités ACN  au sein du MSU. Le TRIM visait à évaluer si les modèles internes du pilier I utilisés par les institutions importantes du MSU sont appropriés à la lumière des exigences réglementaires applicables et si leurs résultats sont fiables et comparables. Le TRIM a marqué une étape importante dans l’amélioration de la comparabilité des résultats des modèles internes utilisés par les grandes banques.

En outre, le TRIM visait à harmoniser les pratiques de surveillance relatives aux modèles internes au sein du MSU. Le TRIM a ainsi permis de compléter, du point de vue de la surveillance prudentielle,  les initiatives réglementaires du comité de Bâle et de l’EBA pour remédier aux inconvénients perçus des modèles internes à la suite de la crise financière.

Ces lacunes étaient, entre autres, la grande variabilité non fondée sur le risque des données en sortie  des modèles. L’exercice  a permis d’harmoniser les pratiques de surveillance en développant une méthodologie d’évaluation commune et en renforçant la collaboration au sein de la supervision bancaire européenne. En particulier, la richesse des résultats obtenus grâce au TRIM et le suivi  détaillé engagé par la suite par les autorités de supervision avec les institutions impliquées ont joué et continueront de jouer un rôle clé dans la promotion de conditions de concurrence équitables et de normes de qualité élevées pour les établissements.

1.3.   TRIM : le plus grand projet mené à ce jour au sein du MSU

Le  TRIM a permis la revue de  200 modèles internes (IMI) sur site dans 65 institutions importantes. Le projet portait sur des modèles internes de risque de crédit, de marché et de crédit de contrepartie.

Compte tenu du grand nombre de modèles internes approuvés dans les institutions importantes et du temps nécessaire aux enquêtes sur place, le  TRIM a adopté une approche ciblée afin d’examiner les sujets ayant la plus grande contribution à la variabilité  injustifiée des actifs pondérés en fonction des risques (RWA). L’examen des modèles de risque de crédit s’est concentré uniquement sur ceux qui sont considérés comme les modèles les plus importants et les plus critiques. De cette manière,  le TRIM a pu couvrir pratiquement tous les institutions importantes avec des modèles internes, tous les modèles de risque de crédit, de marché et de contrepartie

La BCE publie en avril 2021, un bilan de cet exercice qui constitue à ce jour, le plus grand projet mené au sein du MSU, tant en termes :

• De durée de l’exercice.
• D’équipes centrales BCE et d’ACN impliquées.
• De périmètre couvert (banques, typologies de modèle).
• De profondeur d’analyse.
• De nombre de constats émis.
• De leçons apprises.

2.  Des lacunes sévères sur les modèles IRB identifiées

2.1.   Une proportion importante de modèles de crédit toujours valide

Une proportion très significative et représentative de modèles de risque de crédit des institutions importantes peuvent  toujours continuer à être utilisée pour le calcul des exigences de fonds propres. Ceci constitue la partie la plus encourageante de l’audit bien que celle si soit mitigée par les lacunes identifiées.

2.2.   Des lacunes sur les modèles de crédit ayant des causes multiples

2.2.1.    plus de 5800 constats identifiés pour le risque de crédit dont 30% de niveau de gravité 3 ou 4

Pour un certain nombre de modèles de crédit, des add-ons étaient nécessaires pour garantir un niveau de fonds propres approprié pour couvrir le risque sous-jacent. Cela a notamment été le cas pour un certain nombre de modèles de perte en cas de défaut (LGD) et de facteur de conversion de crédit (CCF) liés aux portefeuilles à faible défaut (LDP) , pour lesquels des mesures de surveillance ont été imposées à la suite des enquêtes TRIM.

Un certain nombre de lacunes  ont été identifiées et nécessitent des efforts considérables de la part des établissements pour y remédier. Plus de 5800 constats ont été identifiés pour tous les types de risques dont au moins 30% avec un niveau de gravité de 3 ou 4.

2.2.2.    Des écarts dus à des mauvaises interprétations de la part des institutions des exigences de l’UE, des orientations de la BCE ou de celles de l’EBA

Dans certains cas, ces lacunes sont dues à des écarts historiques dans la manière dont les exigences ont été comprises au niveau national ou à un manque préalable de clarté ou d’orientation sur la mise en œuvre de certaines exigences.

Il y a également eu des écarts par rapport aux projets de dispositions découlant des initiatives réglementaires menées par l’EBA, telles que la révision réglementaire de l’approche du risque de crédit fondée sur les notations internes (IRB). À cet égard, les institutions importantes doivent bénéficier à l’avenir des orientations détaillées fournies par la BCE (dans son guide des modèles internes) et des normes techniques de réglementation et des orientations de l’EBA pertinentes afin de clarifier les interprétations des différentes exigences.

2.2.3.    De graves faiblesses identifiées sur les modèles PD et LGD liés aux portefeuilles de détail et de PME

Les institutions ont généralement la capacité de construire des modèles IRB adéquats. Plus spécifiquement, pour le paramètre de probabilité de défaut (PD), plus de 70% des enquêtes se sont terminées sans constats sévères sur le calcul des taux de défaut à un an et du taux de défaut moyen à long terme.

Cependant, un nombre significatif de constats a été soulevé concernant la faible différenciation à risque de ces modèles, en raison du faible pouvoir discriminatoire des fonctions de notations :

• Des améliorations supplémentaires des méthodes de calibrage sont encore nécessaires, en particulier en ce qui concerne la nécessité de disposer de données adéquates pour garantir que les estimations de PD reflètent les taux de défaut moyens à long terme et soient suffisamment prudentes. Au moins un constat de gravité élevée a été relevé dans 67% des enquêtes sur le paramètre PD.
• Le calcul de la LGD réalisée était une cause fréquente de problèmes de conformité. Des constats sur ce calcul ont été soulevés dans chaque enquête. De plus, 42% des enquêtes contenaient des constats sévères sur la différenciation des risques. Dans 95% des enquêtes où le paramètre LGD a été examiné, au moins un résultat de gravité élevée (c’est-à-dire F3 ou F4) a été soulevé en relation avec ce paramètre.

2.2.4.    De graves faiblesses également identifiées sur les modèles PD et LGD liés aux LDP conduisant à la mise en place de mesure de supervision conservatrices sur les niveaux de fonds propres

Un grand nombre de constats ont été émis en relation avec le processus d’attribution de notation et la quantification des risques. Ceux-ci concernaient principalement la méthodologie de calibrage et le calcul des taux de défaut moyens à long terme.

L’une des raisons de ces lacunes est qu’il y a considérablement moins d’observations internes disponibles pour ce type de portefeuille (par rapport aux portefeuilles de détail et de PME), ce qui signifie que les établissements doivent utiliser davantage d’autres observations (par exemple, des données externes de défaut) dans afin de calculer les taux par défaut et, par la suite, les PD.

Pour le paramètre LGD, la plupart des constats émis concernaient le calcul de la LGD réalisée et de la LGD moyenne à long terme. Il a été observé que certaines institutions avaient des difficultés à trouver des données représentatives pour ces portefeuilles, ce qui a conduit à des cas où l’estimation de la LGD n’était pas basée sur la LGD réalisée ou des données représentatives.

En conséquence, des mesures de supervision (add-ons)  ont été de plus en plus utilisées pour éviter une sous-estimation des exigences de fonds propres. Dans l’ensemble, dans 96% des enquêtes, au moins un constat de niveau  3 ou 4 a été émis en relation avec les paramètres PD et LGD.

2.2.5.    Des efforts doivent encore entre faits sur la qualité des données IRB

Toutes les enquêtes sur le risque de crédit sur place comprenaient des examens dédiés de la qualité des données IRB. Bien que les institutions se soient efforcées de garantir la mise en place de cadres solides de gestion des données et de qualité, en ligne avec BCBS 239 sur  la capacité d’agrégation efficace des données sur les risques et la communication des risques, certains domaines importants doivent encore être modifiés ou adaptés pour garantir le respect des exigences en matière de qualité et de gestion des données. Ces domaines comprennent la surveillance de la qualité des données et le contrôle interne, ainsi que l’attribution des rôles et des responsabilités liés à la gestion des données.

3.  Des lacunes également relevées sur la gouvernance, la validation des modèles de crédit, le roll out et le PPU

D’autres  sujets liés à des aspects non spécifiques à la partie technique des  modèles ont également fait l’objet de constats. Il s’agit notamment des constats sur :

• L’organisation et les activités de la fonction de validation interne.
• Le déploiement des modèles internes (Roll out).
• L’utilisation partielle permanente (PPU).
• La gestion des changements de modèle.

Toutes les institutions couvertes par le TRIM sur cette partie ont reçu des lettres de suite  contenant des recommandations parce que certaines de  leurs pratiques internes n’étaient pas conformes à la compréhension de la BCE des exigences réglementaires applicables. Un sous-ensemble d’établissements a reçu une décision prudentielle contenant des obligations pour remédier aux écarts par rapport aux exigences réglementaires applicables sans délais.

4.  Des lacunes importantes sur la méthodologie de  la VaR de la sVaR, au back-testing réglementaire et au  périmètre de l’approche des modèles internes de risque de marché

Environ 60% des enquêtes TRIM sur le risque de marché ont abouti à au moins un constat de gravité élevée sur la méthodologie VaR et sVaR. En outre, un peu plus de 80% des institutions importantes qui utilisaient des modèles de défaut incrémentiel et de charge de risque de migration (IRC) ont eu au moins un constat de gravité élevée par rapport à ces modèles.

5.  Des lacunes significatives sur la gouvernance et le processus de validation des modèles de risque de contrepartie

Les sujets relatifs à la gouvernance autour des modèles et au processus de validation des modèles représentent l’essentiel des constats. Toutes les enquêtes sur le risque de contrepartie comportaient au moins un constat lié à ces sujets et dans 60% des cas, les constats ont été émis avec une sévérité élevée.  Des observations ont également été faites sur des sujets de modélisation spécifiques tels que :

• La couverture des opérations sur dérivés.
• La période de marge à risque.
• La prise en compte du collatéral.
• La prise en compte de la marge initiale.
• Les facteurs de risque.
• Le calibrage.

6.  Les actions à mener au sein des banques suite au TRIM

Les conclusions communiquées au sein de TRIM ont été suivies de décisions de surveillance contraignantes demandant aux institutions de remédier à ces lacunes dans les délais impartis.

Les établissements doivent travailler intensément pour traiter les constats soulevés et veiller à ce que ces mesures correctives tiennent également dûment compte des nouvelles exigences découlant de l’examen réglementaire de l’approche IRB par l’EBA.

La structure générale des obligations peut se comprendre comme suit :

• Dans les domaines dans lesquels les institutions ont la liberté de concevoir leurs propres approches, les banques doivent mieux documenter, analyser et justifier certains aspects de leurs approches.
• Dans les domaines où la réglementation est plus normative, par exemple dans le calcul du taux de défaut, les établissements doivent modifier cet aspect spécifique, ce qui peut avoir un impact direct sur les paramètres de risque et, par conséquent, sur les exigences de fonds propres.
• En cas de préoccupations spécifiques dues au manque de preuves de conformité, les institutions doivent modifier ou à expliquer cet aspect.
• En cas de non-conformité manifeste aux exigences réglementaires d’une partie de l’approche, l’institution est tenue de revenir à la conformité.
• Si l’approche d’une institution ne tient pas compte des exigences à venir, une recommandation non contraignante est émise.

Plus de 40% des obligations imposées ont un délai de mise en œuvre compris entre 12 et 18 mois après la publication de la décision respective, alors que pour un quart des obligations, ce délai est inférieur à 12 mois.

7.  Un impact très lourd en RWA à prévoir suite au TRIM

La BCE estime que l’impact agrégé des mesures de supervision conservatrices suite au  TRIM et des modifications de modèle approuvées dans le cadre des enquêtes TRIM entraînera une augmentation de 12% des RWA agrégées couvertes par les modèles évalués dans les enquêtes TRIM respectives. Cela correspond à une augmentation globale absolue des RWA d’environ 275 milliards d’euros du fait de TRIM et à un impact très important sur les ratios CET1 des établissements concernés.

8.  Les attentes de la BCE sur le long terme afin d’améliorer le cadre d’utilisation des modèles internes

8.1.   De fortes attentes exprimées par la BCE sur le cadre d’utilisation des modèles internes à l’avenir

Les institutions doivent continuer à investir dans le développement et la maintenance de leurs modèles internes.

Les institutions doivent continuer à travailler sur leurs modèles internes pour  garantir le niveau de qualité obtenu à l’issu du TRIM. Cela comprend la définition de stratégies de modèles internes pour le développement et la maintenance de modèles internes. En particulier, la fonction de validation interne indépendante doit encore être renforcée conformément aux exigences TRIM afin de garantir un challenge interne permanent de la performance des modèles internes et un suivi approprié des mesures correctives.

8.2.   D’avantage d’orientations de la BCE afin d’encadrer l’utilisation des modèles internes

Dans le cadre de la poursuite des principaux objectifs de réduction de la variabilité des RWA non fondée sur les risques et d’harmonisation des pratiques de surveillance,  le TRIM a  permis de développer des approches globales qui favoriseront davantage la cohérence et la qualité de la supervision des modèles internes utilisés par les institutions importantes, contribuant ainsi à des conditions de concurrence équitables.

Il s’agit notamment :

• Du développement du guide de la BCE sur les modèles internes.
• L’amélioration de l’approche d’audit approfondi sur site mise en œuvre avec l’allocation d’un nombre suffisant de ressources afin de réaliser un grand nombre d’IMI sur site.
• D’un aperçu systématique des principales caractéristiques et faiblesses des modèles internes utilisés dans les institutions importantes.

9.  Références

https://www.bankingsupervision.europa.eu/ecb/pub/pdf/ssm.trim_project_report~aa49bb624c.en.pdf

Abbréviations et glossaire

TRIM: Target Review of Internal Model

ACN: Autorité  Compétente Nationale

MSU: Mécanisme de supervision Unique

IS: Institution importante

IMI: internal Model Inspection

EBA: European Banking Authority

LGD: Loss Given Default

PD: Probability of Default

CCF: credit Conversion factor

HDP: High Default Portfolio

LDP: Low Default Portfolio

IRB: Internal Rating Based

VaR: Value at Risk

SVaR: Stress VaR[:en] 

1.   Background to the launch of trim

1.1.   Unjustified variability of RWAS of banks using internal models highlighted by the 2007-2009 crisis

Following the financial crisis of 2007-2009, concerns were raised about unwarranted (i.e. non-risk based) variability in the results of models used to calculate regulatory capital requirements. This coincided with concerns from banking supervisors and external stakeholders about the complexity of these models and the resulting opacity of the modelling approaches. This opacity also led to increasing difficulties for supervisors. It was difficult for supervisors to assess whether risks were being captured correctly and consistently by the models developed by the banks.

1.2.   The launch of the trim audit to correct the banks’ internal models and restore their credibility

The targeted review of internal models TRIM was a multi-year project launched by the ECB in early 2016 in close cooperation with the ACN authorities within the MSU. TRIM aimed to assess whether the Pillar I internal models used by the MSU’s major institutions are appropriate in light of the applicable regulatory requirements and whether their results are reliable and comparable. The TRIM was an important step in improving the comparability of the results of the internal models used by the major banks.

In addition, TRIM aimed to harmonise supervisory practices regarding internal models within the MSU.  From a supervisory perspective, TRIM thus complemented the regulatory initiatives of the Basel Committee and the EBA to address the perceived drawbacks of internal models following the financial crisis.

These shortcomings included the high non-risk based variability of model output. The exercise helped to harmonise supervisory practices by developing a common assessment methodology and by strengthening collaboration within European banking supervision. In particular, the richness of the results obtained through TRIM and the subsequent detailed follow-up by supervisors with the institutions involved have played and will continue to play a key role in promoting a level playing field and high quality standards for institutions.

1.3.   TRIM: the largest project to date within the MSU

TRIM reviewed 200 internal models (IMIs) on-site at 65 major institutions. The project covered internal models for credit risk, market risk and counterparty credit.

Given the large number of approved internal models at major institutions and the time required for on-site investigations, TRIM adopted a targeted approach to examine the topics that have the greatest contribution to unwarranted variability in risk-weighted assets (RWAs). The review of credit risk models focused only on those considered to be the most important and critical. In this way, TRIM was able to cover virtually all major institutions with internal models and all credit, market and counterparty risk models.

The ECB published a review of this exercise in April 2021. This is the largest project conducted within the MSU to date, both in terms of :

• Duration of the exercise.
• ECB and ACN core teams involved.
• The scope covered (banks, model types).
• Depth of analysis.
• A number of findings were made.
• Lessons learned.

2.   serious gaps in IRB models identified

2.1.   A large proportion of credit models still valid

A very significant and representative proportion of credit risk models of major institutions can still be used for the calculation of capital requirements. This is the most encouraging part of the audit, although it is mitigated by the shortcomings identified.

2.2.   Gaps in credit models with multiple causes

2.2.1.    more than 5,800 findings identified for credit risk, 30% of which were at severity level 3 or 4

For a number of credit models, add-ons were needed to ensure an appropriate level of capital to cover the underlying risk. This was particularly the case for a number of loss given default (LGD) and credit conversion factor (CCF) models related to low default portfolios (LDPs), for which supervisory measures were imposed following TRIM investigations.

A number of shortcomings were identified and require considerable effort on the part of the institutions to remedy them. More than 5,800 findings were identified for all types of risks, of which at least 30% were rated at severity level 3 or 4.

2.2.2.    Deviations due to misinterpretation of EU requirements, ECB guidelines or ABB guidelines by institutions

In some cases, these gaps are due to historical differences in the way the requirements have been understood at national level or to a previous lack of clarity or guidance on the implementation of certain requirements.

There have also been deviations from draft provisions arising from EBA-led regulatory initiatives, such as the regulatory review of the Internal Ratings Based (IRB) approach to credit risk. In the future, large institutions should benefit from the detailed guidance provided by the ECB (in its internal models guide) as well as the relevant regulatory technical standards and EBA guidance to clarify the interpretations of the different requirements.

2.2.3.    Serious weaknesses identified in the PD and LGD models related to retail and SME portfolios

Institutions generally have the capacity to build adequate IRB models. More specifically, for the probability of default (PD) parameter, more than 70% of the surveys ended with no serious findings on the calculation of one-year default rates and the long-term average default rate.

However, a significant number of findings have been raised concerning the low risk differentiation of these models, due to the low discriminatory power of the scoring functions:

• Further improvements in calibration methods are still needed, in particular the need for adequate data to ensure that PD estimates reflect long-term average default rates and are sufficiently conservative. At least one high severity finding was identified in 67% of the surveys on the PD parameter.
• The calculation of the achieved LGD was a frequent cause of compliance problems. Findings on this calculation were raised in every survey. In addition, 42% of the surveys contained severe findings on risk differentiation. In 95% of the surveys where the LGD parameter was examined, at least one high severity finding (i.e. F3 or F4) was raised in relation to this parameter.

2.2.4.    Serious weaknesses also identified in the pd and LGD models related to LDPS leading to the implementation of conservative supervisory measures on capital levels

A large number of findings were made in relation to the rating process and risk quantification. These mainly concerned the calibration methodology and the calculation of long-term average default rates.

One reason for these shortcomings is that there are considerably fewer internal observations available for this type of portfolio (compared to retail and SME portfolios). This means that institutions have to make greater use of other observations (e.g. external default data) in order to calculate default rates and, subsequently, PDs.

For the LGD parameter, most of the findings concerned the calculation of realised LGD and long-term average LGD. It was observed that some institutions had difficulties in finding representative data for these portfolios, which led to cases where the LGD estimate was not based on realised LGD nor representative data.

As a result, supervisory measures (add-ons) were increasingly used to avoid underestimating capital requirements. Overall, in 96% of the surveys, at least one level 3 or 4 finding was made in relation to the PD and LGD parameters.

2.2.5.    Efforts still need to be made on the quality of IRB data

All on-site credit risk surveys included dedicated reviews of IRB data quality. While institutions have made efforts to ensure that robust data management and quality frameworks are in place, in line with BCBS 239 on the ability to effectively aggregate risk data and risk reporting, there are still some important areas that need to be modified or adapted to ensure compliance with requirements. These areas include data quality monitoring and internal control, as well as the assignment of roles and responsibilities for data management.

3.   Gaps also noted in governance, validation of credit models, roll out and SSP

Other topics related to aspects not specific to the technical part of the models were also the subject of findings. These include findings on :

• The organisation and activities of the internal validation function.
• Deployment of internal models (Roll out).
• Permanent partial use (PPU).
• Managing model changes.

All institutions covered by the TRIM on this subject received follow-up letters containing recommendations because some of their internal practices were not in line with the ECB’s understanding of the applicable regulatory requirements. A subset of institutions received a supervisory decision containing obligations to remedy deviations from the applicable regulatory requirements without delay.

4.   significant gaps in VAR and SVAR methodology, regulatory back-testing and the scope of the internal market risk model approach

Around 60% of TRIM market risk surveys resulted in at least one high severity finding on VaR and sVaR methodology. In addition, just over 80% of large institutions that used incremental default and migration risk charge (IRC) models had at least one high severity finding against these models.

5.   significant weaknesses in the governance and validation process for counterparty risk models

All counterparty risk surveys had at least one finding related to relating to model governance and the model validation process.  These topics made up the bulk of the findings and in 60% of the cases, these findings were issued with a high severity rating.  Observations were also made on specific modelling topics such as

• Hedging of derivative transactions.
• The margin at risk period.
• The consideration of collateral.
• Taking into account the initial margin.
• Risk factors.
• Calibration.

6.   Actions to be taken within the banks following the TRIM

The findings reported in TRIM were followed by binding supervisory decisions requiring the institutions to remedy their shortcomings within the specified timeframe.

Institutions should work intensively to address the findings raised and ensure that these remedies also take due account of the new requirements arising from the EBA’s regulatory review of the IRB approach.

The general structure of the bonds can be understood as follows:

• In areas where institutions have the freedom to design their own approaches, banks need to better document, analyse and justify aspects of their approaches.
• In areas where regulation is more prescriptive, for example in the calculation of the default rate, institutions have to modify this specific aspect, which can have a direct impact on risk parameters and, consequently, on capital requirements.
• Where there are specific concerns about the lack of evidence of compliance, institutions should amend or explain this.
• In the event of clear non-compliance with the regulatory requirements of any part of the approach, the institution is required to return to compliance.
• If an institution’s approach does not take account of future requirements, a non-binding recommendation is issued.

More than 40% of the obligations imposed have an implementation period of between 12 and 18 months after the publication of the respective decision, while for a quarter of the obligations the period is less than 12 months.

7.   A substantial impact in RWA to be expected following the TRIM

The ECB estimates that the aggregate impact of the conservative supervisory measures following TRIM and the model changes approved in the TRIM surveys will result in a 12% increase in the aggregate RWAs covered by the models assessed.  The results of the TRIM correspond to an absolute in RWA increase of €275 billion and a very significant impact on the CET1 ratios for the institutions concerned.

8. The ECB’s long-term expectations for improving the framework for the use of internal models

8.1.   Strong expectations expressed by the ECB on the framework for the use of internal models in the future

Institutions must continue to invest in the development and maintenance of their internal models.

Institutions should continue to work on their internal models to maintain the high quality of models obtained through TRIM. This includes defining internal model strategies for the development and maintenance of internal models. In particular, the independent internal validation function needs to be strengthened in line with TRIM requirements to ensure a continuous internal challenge of the performance of internal models and an appropriate follow-up of corrective actions.

8.2.   More ECB guidance to regulate the use of internal models

In pursuit of the main objectives of reducing the variability of non-risk based RWAs and harmonising supervisory practices, TRIM has helped to develop comprehensive approaches that will promote consistency and quality in the supervision of internal models used by major institutions, thereby contributing to a level playing field.

These include:

• The development of the ECB’s guidance on internal models.
• The improvement of the in-depth on-site audit approach was implemented with the allocation of sufficient resources to carry out a large number of on-site IMIs.
• A systematic overview of the main features and weaknesses of internal models used in major institutions.

9.   References

https://www.bankingsupervision.europa.eu/ecb/pub/pdf/ssm.trim_project_report~aa49bb624c.en.pdf

Abbreviations and glossary

TRIM: Target Review of Internal Model

NCA: National Competent Authority

MSU: Single Supervisory Mechanism

SI: Important institution

IMI: internal Model Inspection

EBA: European Banking Authority

LGD: Loss Given Default

PD: Probability of Default

CCF: credit conversion factor

HDP: High Default Portfolio

LDP: Low Default Portfolio

IRB: Internal Rating Based

VaR: Value at Risk

SVaR: Stress VaR[:]