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L’Notation consensuelle de crédit e associe une probabilité de défaut (PD) moyenne brute à l’une des 21 tranches de notation alphabétiques. Ce format convient à la plupart des cas d’utilisation — mais 21 catégories peuvent s’avérer trop grossières lorsque vous devez détecter de légères variations au sein d’une même note ou classer des entités se situant dans la même tranche CCR. L’échelle secondaire CCR100 résout ce problème. Elle préserve davantage le signal de PD sous-jacent en répartissant la même PD brute de consensus dans 101 tranches plus étroites au lieu de 21.

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Publication du CCR100

La publication d’une valeur CCR100 s’effectue en deux étapes. L’étape 1 est décrite en détail sur la page « Notation consensuelle de crédit » ; cette page se concentre sur l’étape 2.
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PD brutes → Moyenne consensuelle des PD

Les PD TTC communiquées font l’objet d’une moyenne sur l’ensemble des banques :Consensus PD=1N∑i=1NPDi\text{Consensus PD} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} PD_i
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Consensus PD moyenne → PD du point médian du CCR100

Cette moyenne est transmise via une CCR100 table de correspondance distincte :
CCR100 PD=f(Consensus PD)\text{CCR100 PD} = f(\text{Consensus PD}) Les tranches sont numérotées de 1 à 101, le 101 correspondant à la valeur par défaut.
Comme il s’agit d’une consultation de tableau, la PD médiane publiée est discrète plutôt que continue. En pratique, elle est généralement très proche de la moyenne brute — mais n’y correspond pas toujours exactement.

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Quand utiliser le CCR100

Utilisez le CCR principal pour la classification de crédit, le reporting et tout contexte où une note alphabétique constitue le résultat approprié. Utilisez le CCR100 lorsque vous devez :
  • Classer les entités au sein d’une même catégorie CCR — deux entités ayant toutes deux fait l’objet d’une notation bbb peuvent occuper des positions sensiblement différentes au sein de cette catégorie
  • Suivre les variations mineures — une variation qui ne franchit pas un seuil de CCR apparaîtra tout de même dans la catégorie CCR100
  • Alimenter des modèles quantitatifs — la PD moyenne sous-jacente et le point médian du CCR100 constituent des données d’entrée continues plus adaptées qu’une note alphabétique catégorielle
Pour les définitions au niveau des champs, veuillez consulter le document «Dictionnaire des données».