خدمات نمذجة خسائر الائتمان المتوقعة (ECL) وتسعير المشتقات المالية

لحساب معدل خسائر الائتمان المتوقعة (ECL)، تُستخدم الصيغة التالية بشكل شائع: ECL = PD × LGD × EAD

1. PD (احتمالية التخلف عن السداد): احتمال أن يتعثر المقترض في سداد القرض.
2. LGD (الخسارة في حالة التخلف): النسبة المئوية من المبلغ المعرض للخسارة إذا حدث التخلف.
3. EAD (المبلغ عند التخلف): إجمالي القيمة التي قد تخسرها الشركة إذا تعثر المقترض.

على سبيل المثال، إذا كان لدى شركة في المملكة العربية السعودية مديونية غير مضمونة بقيمة 100 مليون ريال، مع احتمال تخلف بنسبة 1% وخسارة في حالة التخلف بنسبة 50%، فإن خسائر الائتمان المتوقعة ستكون 0.5 مليون ريال (100 × 1% × 0.5). هذا الأسلوب أساسي في نمذجة المخاطر الائتمانية وينطبق على مختلف القطاعات، بدءًا من التصنيع إلى المؤسسات المالية. ومن خلال دمج نماذج التعلم الآلي والنماذج الإحصائية المتطورة لـ ECL، يمكن للشركات تحسين التوقعات وتقليل المخاطر.

نموذج الـ ECL يتوقع الخسائر الائتمانية باستخدام نهج استشرافي، حيث يتم التعرف على الخسائر بمجرد توقعها، حتى قبل حدوث أي تعثر. على عكس النماذج التقليدية التي تعترف بالخسائر بعد حدوث التعثر، تمكّن نماذج الـ ECL الشركات من اتخاذ نهج استباقي لإدارة صحتها المالية. بالنسبة للشركات التي تعمل في أسواق مثل المملكة العربية السعودية، الإمارات العربية المتحدة، أو باكستان، يضمن تطبيق نمذجة الـ ECL الامتثال لـ IFRS 9 ويساهم في تحسين استراتيجيات إدارة مخاطر الائتمان.

الفرق بين الـ ECL والمخصص يكمن في كيفية تعاملهما مع مخاطر الائتمان. يقوم الـ ECL بتقدير الخسائر الائتمانية المحتملة من خلال أخذ احتمالية التعثر والعوامل الأخرى في الاعتبار. من جهة أخرى، يغطي المخصص الخسائر المتوقعة على المبالغ غير المسحوبة، بينما يتم حساب المخصصات للمبالغ المسحوبة. هذا التمييز أمر حاسم لإدارة المخاطر المالية في قطاعات مثل البنوك أو التأمين، حيث يمكن أن يؤدي فهم هذه الفروق إلى تحسين تسعير المشتقات واستراتيجيات التخفيف من المخاطر.

عملية حساب الـ ECL تتضمن تقييم احتمالية التعثر (PD)، والخسارة عند التعثر (LGD)، والتعرض عند التعثر (EAD) طوال عمر الأداة المالية. هذا الحساب، الذي يتم تعزيزه غالبًا باستخدام التعلم الآلي في نمذجة المخاطر، يساعد الشركات في التنبؤ بالخسائر المحتملة قبل وقوعها. في الأسواق الرئيسية مثل المملكة العربية السعودية، يجب على الشركات تخصيص نمذجة الـ ECL لتتوافق مع الـ IFRS 9، مما يضمن تقييمات دقيقة لمخاطر الائتمان عبر قطاعات مثل التمويل والتصنيع.

تتمثل فوائد نمذجة الـ ECL في نهج استشرافي يستوعب الخسائر الائتمانية المحتملة قبل وقوعها. وعلى عكس النماذج القديمة التي تعترف بالخسائر فقط بعد وقوعها، تقوم نماذج الـ ECL بتقييم المخاطر مسبقًا، مما يوفر للشركات أدوات أكثر فعالية لإدارة المخاطر المالية. وهذا أمر بالغ الأهمية بالنسبة للشركات في أسواق مثل المملكة العربية السعودية، الإمارات العربية المتحدة، أو باكستان، حيث يعد الامتثال لـ IFRS 9 أمرًا أساسيًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للصناعات مثل التصنيع والخدمات المالية الاستفادة من نماذج التعلم الآلي التي تحسن تقييمات مخاطر الائتمان وتعزز دقة تسعير المشتقات.

الـ ECL يندرج تحت IFRS 9 للأدوات المالية. يُطلب من الشركات بموجب هذا المعيار قياس التدهور في الأصول المالية، بما في ذلك الحسابات المدينة، باستخدام نموذج الخسائر الائتمانية المتوقعة. يساعد الامتثال لـ IFRS 9 الشركات، خصوصًا في مناطق مثل المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، في محاذاة تقاريرها المالية مع المعايير العالمية، مما يعزز في النهاية دقة القوائم المالية لها.

تحت معيار IFRS 9، هناك ثلاث مراحل لمخاطر الائتمان:

1. المرحلة 1: التعرف الأولي – في هذه المرحلة، لا يوجد زيادة كبيرة في مخاطر الائتمان، ويتم حساب الـ ECL لمدة 12 شهرًا فقط. يتم الاعتراف بدخل الفوائد على القيمة الدفترية الإجمالية للأصل المالي.
2. المرحلة 2: زيادة مخاطر الائتمان – إذا كان هناك زيادة كبيرة في مخاطر الائتمان، يجب الاعتراف بالـ ECL مدى الحياة. يستمر الاعتراف بدخل الفوائد على القيمة الدفترية الإجمالية.
3. المرحلة 3: تدهور الائتمان – يصبح الأصل متدهورًا ائتمانيًا، ويتم حساب الـ ECL مدى الحياة. ومع ذلك، يتم الاعتراف بدخل الفوائد على القيمة الدفترية الصافية للأصل (القيمة الإجمالية ناقصًا التدهور).

تساعد هذه المراحل الشركات في المملكة العربية السعودية وغيرها على تصنيف الأصول المالية بشكل صحيح وحساب الـ ECL بدقة، مما يضمن الامتثال لـ IFRS 9.

التحقق من صحة نماذج الـ ECL يتضمن العمليات المستخدمة لضمان أن نماذج الخسائر الائتمانية المتوقعة توفر نتائج دقيقة وغير منحازة ومتسقة. من خلال التحقق من صحة هذه النماذج، يمكن للشركات تحسين تقنيات نمذجة مخاطر الائتمان لديها، وهو أمر بالغ الأهمية في مناطق مثل المملكة العربية السعودية أو الإمارات العربية المتحدة، حيث تكون المعايير التنظيمية صارمة. استخدام التعلم الآلي المتقدم والنماذج الإحصائية لضمان الصحة يساعد الشركات في التأكد من أن توقعاتها تتماشى مع المخاطر الائتمانية الفعلية، سواء في قطاع التصنيع أو القطاع المالي.