درک ریسک پیشفرض با اطمینان در بدهیها حرکت کنید
آیا تا به حال آن گره در معدهتان را به خاطر نگرانی درباره پول احساس کردهاید؟ شاید این یک قسط وام مسکن، یک وام تجاری یا حتی فقط یک صورتحساب کارت اعتباری باشد. آن احساس آزاردهنده؟ در اصل، این یک برخورد با ریسک نکول است. به من اعتماد کنید، من این موضوع را از هر دو طرف میز دیدهام - مشاوره به مشتریان در مورد ساختارهای بدهی شرکتی بزرگ و، بله، حتی عرق کردن بر سر تصمیمات مالی شخصی. این یک مفهوم بنیادی در مالی است، اما بسیاری از مردم فقط زمانی که با آن مواجه میشوند، واقعاً آن را درک میکنند. پس، این موجود دقیقاً چیست و چگونه میتوانیم نه تنها آن را درک کنیم، بلکه شاید حتی آن را رام کنیم؟
ریسک پیشفرض، به زبان ساده، احتمال این است که یک وامگیرنده به سادگی پرداختهای وعده داده شده خود را بر روی یک بدهی انجام ندهد. این احتمال وجود دارد که آنها نتوانند شرایط توافقنامه وام را برآورده کنند، چه این شرایط شامل بهره باشد، چه اصل یا هر دو. این موضوع فقط مربوط به بانکهای بزرگ و شرکتها نیست؛ بلکه به همه چیز از وام مسکن شما تا خط اعتباری کسبوکارهای کوچک نیز مربوط میشود. برای سرمایهگذاران، این ترس وجود دارد که اوراق قرضهای که خریداری کردهاید به کاغذ بیارزش تبدیل شود و برای وامدهندگان، این کابوس از دست دادن سرمایه است.
ریسک پیشفرض یک پدیده یکپارچه نیست؛ بلکه در اشکال مختلفی ظاهر میشود و بر بازیکنان مختلف در اکوسیستم مالی تأثیر میگذارد.
-
ریسک نکول اعتباری: این رایجترین نوع است. این ریسک این است که یک وامگیرنده خاص - یک فرد، یک شرکت یا حتی یک دولت - در تعهدات بدهی خود نکول کند. به یک فرد فکر کنید که قسط وام خودرو خود را پرداخت نمیکند یا یک شرکت که نتوانسته است اوراق قرضه شرکتی خود را بازپرداخت کند. این چیزی است که بیشتر مردم وقتی عبارت “نکول” را میشنوند تصور میکنند.
-
ریسک نکول حاکمیتی: حالا درباره کل کشورها صحبت میکنیم. این ریسک این است که یک دولت ملی در پرداخت بدهیهای خود نکول کند. به نظر عجیب میرسد، اما این اتفاق میافتد. زمانی که یک کشور در پرداخت اوراق قرضه بینالمللی خود دچار مشکل میشود، عواقب میتواند بسیار بزرگ باشد و بر بازارهای جهانی و زندگی شهروندانش تأثیر بگذارد.
-
ریسک سیستمی: این یکی شبح دنیای مالی است. این ریسک این است که عدم پرداخت یک یا چند نهاد مرتبط میتواند یک زنجیرهای از عدم پرداختها را به وجود آورد و منجر به عدم پرداختهای گسترده در کل سیستم مالی شود. یادتان هست 2008؟ این همان ریسک سیستمی است که نشان میدهد چقدر نهادهای مالی ما به هم بافته شدهاند.
درک ریسک پیشفرض یک موضوع است؛ پیشبینی آن یک بازی کاملاً متفاوت است. خوشبختانه، دنیای مالی ابزارهای نسبتاً پیشرفتهای را توسعه داده است.
به هر بحث مالی جدی که وارد شوید، خواهید شنید که از رتبهبندی اعتباری صحبت میشود. اینها فقط حروف دلخواه نیستند؛ بلکه نظرات کارشناسان درباره توانایی و تمایل یک وامگیرنده برای برآورده کردن تعهدات مالی خود هستند. آژانسهایی مانند Fitch، Moody’s و S&P بهدقت سلامت مالی، روندهای صنعتی و شرایط اقتصادی را تحلیل میکنند تا این رتبهبندیها را تعیین کنند. این روش آنها برای اطلاعرسانی به شماست.
به عنوان مثال، در تاریخ ۱۵ ژوئیه ۲۰۲۵، Fitch Ratings به تازگی اعتبار Bussan Auto Finance (BAF) اندونزی را در سطح ‘AAA(idn)’ با چشمانداز پایدار تأیید کرد (Fitch Affirms Bussan Auto Finance). ‘AAA(idn)’ به چه معناست؟ در واقع، این بالاترین رتبه ممکن در مقیاس رتبهبندی ملی Fitch در اندونزی است که نشاندهنده ظرفیت استثنایی برای برآورده کردن تعهدات مالی است. این به شما میگوید که از نظر Fitch، BAF تقریباً در زمینه ریسک نکول به اندازهای ایمن است که ممکن است.
در طرف دیگر، ما همچنین دیدیم که فیتچ در همان روز، شینهان ایندو فاینانس را به ‘AA+(idn)’ ارتقا داد و همچنین چشمانداز ثابتی را ارائه کرد (فیتچ ارتقاء شینهان ایندو فاینانس). در حالی که ‘AA+’ هنوز هم بسیار قوی است، یک قدم پایینتر از ‘AAA’ است، که نشاندهنده ظرفیت بسیار بالایی برای برآورده کردن تعهدات است، هرچند شاید کمی بیشتر در معرض تغییرات اقتصادی نامطلوب نسبت به یک نهاد ‘AAA’ باشد. این بهروزرسانیهای لحظهای برای سرمایهگذاران و وامدهندگان که سعی در سنجش وضعیت مالی دارند، حیاتی است.
دیگر روزهایی که پیشبینی پیشفرض تنها بر اساس حس ششم و نسبتهای پایه بود، به پایان رسیده است. ما در دنیای مبتنی بر داده زندگی میکنیم و یادگیری ماشین به سرعت در حال تغییر نحوه شناسایی و مدیریت ریسک پیشفرض وام است. محققان اکنون در حال توسعه مدلهای پیچیده یادگیری ماشین هستند تا مدیریت فرآیند کسبوکار را با پیشبینی دقیقتر پیشفرضهای وام بهبود بخشند (Zhang et al., Data-Driven Loan Default Prediction).
تصور کنید سیستمی وجود دارد که میتواند از میان کوههای دادههای گذشته وام، رفتارهای وامگیرندگان، شاخصهای اقتصادی و حتی نقاط داده غیرسنتی عبور کند تا الگوهایی را شناسایی کند که چشمهای انسان ممکن است از دست بدهند. این همان کاری است که این رویکردهای یادگیری ماشین انجام میدهند. آنها به وامدهندگان کمک میکنند نه تنها درخواستهای جدید را با دقت بیشتری ارزیابی کنند بلکه به طور پیشگیرانه وامهای موجودی را که ممکن است به مشکل بخورند شناسایی کنند. این مانند داشتن یک سیستم هشدار زودهنگام فوقالعاده هوشمند است که به مؤسسات کمک میکند استراتژیهای وامدهی خود را بهینه کنند و احتمالاً میلیونها دلار صرفهجویی کنند.
بنابراین، اگر ریسک پیشفرض همیشه وجود دارد، چگونه میتوانیم تأثیر آن را به حداقل برسانیم؟
-
تنوع: همه تخممرغهای خود را در یک سبد نگذارید این ضربالمثل قدیمی طلاست. برای سرمایهگذاران، به معنای گسترش سرمایهگذاریها در کلاسهای مختلف دارایی، صنایع و جغرافیاها است. اگر یک شرکت یا بخش آسیب ببیند، کل پرتفوی شما از بین نمیرود. برای وامدهندگان، به معنای متنوعسازی کتاب وام شما است و نباید بیش از حد در یک مشتری یا صنعت تمرکز کنید.
-
وثیقه و ضمانتها: شبکههای ایمنی شما وامدهندگان معمولاً به وثیقه (مانند یک خانه برای وام مسکن یا موجودی برای وام تجاری) یا ضمانتهای شخصی/شرکتی نیاز دارند. اگر یک وامگیرنده دچار نکول شود، وامدهنده میتواند وثیقه را ضبط و بفروشد تا خسارات خود را جبران کند. ضمانتها به این معنی است که شخص دیگری وارد عمل میشود اگر وامگیرنده اصلی نتواند پرداخت کند.
عملکرد ESG: یک سپر شگفتانگیز؟ * این یک زاویه نسبتاً جدید و جالب است: آیا تعهد یک شرکت به عوامل محیطی، اجتماعی و حکمرانی (ESG) میتواند واقعاً ریسک نکول آن را کاهش دهد؟ یک مطالعه اخیر در سال 2025 به همین سوال پرداخته است و به بررسی شرکتهایی که شامل ETFهای ESG میشوند (کاننو، ETFهای ESG و کاهش ریسک نکول) پرداخته است. تحقیقات نتایج مختلط اما قانعکنندهای را پیدا کرد. در حالی که “نتایج بدون مدل نشان داد که ریسک اعتباری برای هشت ETF-ESG کاهش یافته است”، این موضوع برای یازده ETF دیگر در تحلیل آنها صدق نمیکند. این نشان میدهد که در حالی که عملکرد ESG میتواند به کاهش ریسک نکول برای برخی شرکتها کمک کند، این یک درمان جهانی نیست. با این حال، این موضوع تغییر جالبی را در نحوه دیدن معیارهای غیرمالی به عنوان شاخصهایی برای ثبات مالی بلندمدت و ریسک نشان میدهد.
نظارت پیشگیرانه و سیستمهای هشدار زودهنگام برای وامدهندگان، تنها ارزیابی ریسک در ابتدا کافی نیست. نظارت مداوم بر سلامت مالی وامگیرنده، شرایط صنعتی و روندهای کلان اقتصادی حیاتی است. سیستمهای خودکار میتوانند نشانههای اولیه مشکل را شناسایی کنند و این امکان را فراهم میآورند که قبل از وقوع یک نکول کامل، مداخله صورت گیرد. به آن به عنوان پزشکی پیشگیرانه برای ترازنامهتان فکر کنید.
عواقب ریسک پیشفرض تنها نظری نیستند؛ بلکه تأثیرات ملموسی دارند که در اقتصاد نفوذ کرده و بر جیب شما تأثیر میگذارند.
-
هزینههای بالای وامگیری: اگر یک وامگیرنده (یا حتی یک کشور) به عنوان پرخطر در نظر گرفته شود، وامدهندگان نرخ بهره بالاتری را برای جبران آن احتمال افزایش یافتهی نکول درخواست خواهند کرد. این به معنای وامهای گرانتر برای کسبوکارها، نرخهای بالاتر وام مسکن برای مالکان و صورتحسابهای بزرگتر برای دولتها است.
-
تأثیر بر سبدهای سرمایهگذاری: برای سرمایهگذاران، عدم پرداخت به معنای از دست دادن سرمایه شماست. اگر اوراق قرضه یک شرکت که شما در اختیار دارید، دچار عدم پرداخت شوند، ممکن است تنها چند سنت از هر دلار یا هیچ چیزی دریافت نکنید. این به طور مستقیم به بازدهی کمتر یا حتی ضرر در سبد سرمایهگذاری شما منجر میشود.
-
تأثیرات اقتصادی ریپل: عدم پرداختهای گسترده میتواند باعث رکود اقتصادی، کاهش فعالیتهای وامدهی (یک “فشردگی اعتباری”)، افزایش بیکاری و به طور کلی کند شدن رشد اقتصادی شود. این یک حلقه بازخورد منفی است که میتواند شکستن آن دشوار باشد.
ریسک پیشفرض بخشی اساسی از چشمانداز مالی است، اما این یک مسئله غیرقابل مدیریت نیست. با درک اشکال مختلف آن، استفاده از ابزارهای پیشبینی مدرن مانند یادگیری ماشین و بهکارگیری استراتژیهای هوشمند کاهش ریسک - از تنوعسازی تا در نظر گرفتن عوامل ESG - میتوانیم با اطمینان بیشتری در دنیای مالی حرکت کنیم. چه شما یک وامگیرنده، وامدهنده یا سرمایهگذار باشید، آگاهی از ریسک پیشفرض نه تنها هوشمندانه است؛ بلکه برای ساختن یک آینده مالی مقاوم ضروری است.
منابع
ریسک پیشفرض چیست؟
ریسک پیشفرض احتمال این است که یک وامگیرنده نتواند پرداختهای مورد نیاز را بر روی یک بدهی انجام دهد.
ریسک پیشفرض چگونه میتواند کاهش یابد؟
ریسک پیشفرض میتواند از طریق تنوع، وثیقه و تضمینها کاهش یابد.