سلسلة نسب بيانات مخاطر المناخ والمتغيرات البديلة

بقلم Jonas Mohamed Osman Abdelghafour.

تتطلب تحليلات المخاطر المالية المرتبطة بالمناخ — المراجعات الموضوعية للبنك المركزي الأوروبي، وتوصيات لجنة الإفصاحات المالية المتعلقة بالمناخ (TCFD)، وإفصاحات IFRS S2 — من المؤسسات رسم خريطة تعرضاتها للمخاطر المناخية المادية ومخاطر التحول، وقياس المخاطر الناتجة. وفي الممارسة العملية، لا تكمن معظم الصعوبة في النمذجة بل في البيانات: فمواقع الأصول المادية، والتصنيفات القطاعية، وكثافات الانبعاثات، وسيناريوهات المخاطر نادرًا ما تتوافق بسلاسة مع بيانات الأطراف المقابلة التي تحتفظ بها المؤسسات فعليًا. والنهج المنضبط في سلسلة النسب والمتغيرات البديلة وعدم اليقين هو ما يجعل التمرين قابلًا للدفاع عنه.

رسم خريطة التعرض هو العقبة الأولى

تعمل تحليلات مخاطر المناخ على تعرضات على مستوى الأصول المادية (العقارات، البنية التحتية) أو الأنشطة الاقتصادية (القطاع، القطاع الفرعي، الجغرافيا). أما الأنظمة المالية فتحمل عادةً التعرضات على مستوى الطرف المقابل، أو التسهيل، أو الورقة المالية. والربط بين الاثنين مشكلة بيانات قبل أن تكون مشكلة نمذجة.

وتسجّل خريطة التعرض العملية، لكل تعرض: معرّف الطرف المقابل، ومعرّف الأصل المادي أو النشاط حيثما توفر، والتصنيف القطاعي (NACE أو GICS أو ما يعادلهما)، والجغرافيا على أدق مستوى متاح، وكثافة الانبعاثات حيثما كانت ذات صلة، ومصدر كل حقل. وحقل المصدر هو ما يجعل التمرين قابلًا للتدقيق.

التسلسل الهرمي للمتغيرات البديلة

لا تملك أي مؤسسة تقريبًا بيانات فعلية موثَّقة لكل تعرض. ويجعل التسلسل الهرمي للمتغيرات البديلة الحل الاحتياطي صريحًا ومتسقًا. والتسلسل الهرمي النموذجي هو:

1. بيانات الطرف المقابل المُبلَّغ عنها (انبعاثات موثَّقة، مواقع أصول مُفصَح عنها).
2. بيانات مُقدَّرة من طرف ثالث (مزودون تجاريون مثل CDP وMSCI وS&P Trucost).
3. متوسطات القطاع والجغرافيا من الإحصاءات الوطنية أو مجموعات بيانات IEA/EDGAR.
4. متوسط القطاع فقط.
5. حل احتياطي على مستوى المحفظة بأكملها مع رفع لعدم اليقين.

ويُوسَم كل تعرض بمستوى التسلسل الهرمي الذي يستخدمه. ويمكن بعدها الإبلاغ عن التحليلات سواء بإدراج التعرضات الكثيفة الاعتماد على المتغيرات البديلة أو باستبعادها، ويرى المستخدمون مقدار اعتماد الإجابة على المدخلات الأقل موثوقية.

قياس عدم اليقين

تحمل السيناريوهات المناخية نفسها (سيناريوهات NGFS المرجعية، حالات توقعات الطاقة العالمية لوكالة الطاقة الدولية IEA WEO) قدرًا كبيرًا من عدم اليقين في مسارات سياسات التحول، وافتراضات التكنولوجيا، وترجمة المخاطر إلى أثر مالي. وفوق ذلك، تضيف بيانات التعرض المعتمدة على المتغيرات البديلة نطاقًا إضافيًا من عدم اليقين غالبًا ما يكون أكبر من عدم اليقين المرتبط بالسيناريو بالنسبة للمحافظ الفردية.

وينبغي الإبلاغ عن عدم اليقين إلى جانب التقديرات النقطية. وتشمل الأساليب الشائعة نطاقات السيناريوهات، والحساسية لمستوى التسلسل الهرمي للمتغيرات البديلة، وحيثما تدعم البيانات ذلك، انتشار عدم اليقين بمحاكاة مونت كارلو. وتقدير خسارة مناخية برقم واحد دون نطاقات عدم يقين يُبالغ في دقة تمرين هو في الواقع غير مؤكد جوهريًا.

الضوابط التي تجعل البيانات موثوقة

لأربعة ضوابط أثر غير متناسب. أولًا، سلسلة نسب بيانات موثَّقة من نظام المصدر إلى المُخرَج التحليلي، بحيث يمكن تتبع أي مقياس مناخي إلى الحقول التي يعتمد عليها. ثانيًا، وتيرة تحديث مرتبطة بوتيرة تحديث بيانات المصدر، بحيث لا تستمر المتغيرات البديلة القديمة بصمت. ثالثًا، تقارير تغطية تُظهر أي نسبة من التعرضات تستخدم كل مستوى من التسلسل الهرمي، متتبَّعة عبر الزمن. رابعًا، مراجعة مستقلة لمنطق الخريطة والمتغيرات البديلة من قِبل وظيفة الخط الثاني، بما يتسق مع حوكمة النماذج الاكتوارية وخطوط الدفاع الثلاثة.

الحوكمة

تُغذّي مقاييس مخاطر المناخ بشكل متزايد الشهية للمخاطر، والتخطيط الرأسمالي، والإفصاح. وهذا يرفع متطلب جودة البيانات. وينبغي أن تشمل تقارير مجلس الإدارة ولجنة المخاطر، إلى جانب مقاييس التعرض والخسارة الرئيسية، بيانًا صريحًا بالتغطية، والاعتماد على المتغيرات البديلة، والقيود المعروفة. ويتسق هذا مع اتجاه التوقعات الرقابية للبنك المركزي الأوروبي ومع متطلب IFRS S2 بالإفصاح عن الافتراضات وأوجه عدم اليقين الجوهرية.

أنماط الفشل الشائعة

يتكرر ثلاثة أنماط. لا يُتتبَّع استخدام المتغيرات البديلة، بحيث لا يستطيع مستخدمو التحليلات معرفة أين تُثبَّت الأرقام. وتُقارَن مخرجات السيناريو عبر المؤسسات كما لو كانت قابلة للمقارنة، بينما تهيمن الاختلافات المنهجية. وتُبلَّغ المقاييس المناخية دون نطاقات عدم يقين، مما يمنح راحة زائفة بشأن تمرين غير مؤكد جوهريًا.

القيود

حتى البنية التحتية للبيانات المناخية جيدة الضبط تظل خاضعة لعدم يقين السيناريو، ومخاطر النموذج في ترجمة المخاطر إلى خسارة مالية، واحتمال انحراف التغيّر المناخي المُلاحَظ عن جميع السيناريوهات المستخدمة حاليًا. وضوابط البيانات تقلّل الضوضاء؛ لكنها لا تُزيل عدم اليقين الأساسي.

الخلاصة

تحليلات مخاطر المناخ الموثوقة انضباط في هندسة البيانات بقدر ما هي انضباط في النمذجة. وسلسلة النسب، والتسلسل الهرمي الصريح للمتغيرات البديلة، والإبلاغ عن عدم اليقين، والمراجعة المستقلة، هي ما يسمح باستخدام المُخرجات في القرارات بدلًا من معاملتها كتوضيحية فحسب. ملاحظات ذات صلة: النمذجة التنبؤية في التأمين وتصميم سيناريوهات ORSA واستخدامها من قِبل مجلس الإدارة.

---

كتبه Jonas Mohamed Osman Abdelghafour، خبير اكتواري ومدير مخاطر مالية. الخلفية المهنية وبيانات التواصل متاحة في صفحة نبذة عني.