تحليل وتداول الأوراق المالية المدعومة بالرهن العقاري | Mortgage-Backed Securities (MBS) Trading & Risk Analytics
تفاصيل العمل
أهداف المشروع:
فهم شامل لهياكل الرهن العقاري وأنظمة التداول المرتبطة بالأوراق المالية المدعومة بالرهن العقاري.
تحليل البيانات المتعلقة بالقروض العقارية واستخلاص مؤشرات أداء رئيسية (KPIs).
بناء نماذج تنبؤية لتقدير مخاطر التعثر، الدفع المسبق، وشدة الخسائر في محفظة MBS.
تصميم لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI / Tableau لتتبع الأداء والمخاطر.
---------------------------------------------------------------------------------------------------
المهام المنجزة:
1. بحث شامل حول تداول الـ MBS:
شرح الفرق بين RMBS وCMBS.
تحليل سير العمل الكامل من إصدار القرض وحتى التداول الثانوي.
تقييم تأثير اللوائح التنظيمية مثل قانون دود-فرانك وBasel III.
دراسة عوامل السوق المؤثرة مثل معدلات الفائدة والسياسات النقدية.
استعراض الأزمات الكبرى مثل أزمة 2008 وتأثيرها على سوق MBS.
2. معالجة البيانات (Data Preprocessing):
تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرارات، الكشف عن القيم الشاذة.
تصنيف البيانات: تبويب درجات الائتمان، نسب الدين للدخل، تحديد فئات المخاطر.
ترميز البيانات: One-Hot Encoding، Label Encoding، إعداد البيانات للنمذجة.
3. اقتراح ميزات جديدة للبيانات (Feature Engineering):
إضافة مؤشرات مثل:
فروق أسعار الفائدة
مؤشرات أسعار المنازل
معدل البطالة
نوع وظيفة المقترض
نشاط إعادة التمويل
تحديد هذه الميزات لتعزيز التنبؤ بمخاطر التعثر والسداد المبكر.
4. تصميم لوحات معلومات تفاعلية:
تم تطوير لوحتين رئيسيتين، كل منهما يتضمن قسمين داخليين مخصصين لجوانب تحليلية مختلفة:
"نظرة عامة على محفظة القروض العقارية" Dashboard 1: Mortgage Loan Portfolio Overview & Delinquency Insights
(تم تقسيمها إلى قسمين: الجزء 1 والجزء 2)
الجزء 1: نظرة عامة على المحفظة العقارية Mortgage Portfolio Overview
عرض إجمالي القروض، متوسط الفائدة، توزيع درجات الائتمان، وحالات الإشغال.
رسم بياني لتوزيع الغرض من القرض (شراء/إعادة تمويل) وتحليل حسب نوع العقار.
الجزء 2: تحليلات التخلف عن السداد Delinquency & Risk Insights
تتبع معدلات التأخر حسب الوقت، وعرض ارتباط التخلف مع فئات LTV والجدارة الائتمانية.
تحليل المخاطر حسب المقترضين لأول مرة.
"تحليل أداء ومخاطر الرهون العقارية" Dashboard 2: Mortgage Risk and Performance Analysis
(تم تقسيمها إلى قسمين: الجزء 3 والجزء 4)
الجزء 3: تقييم المخاطر والأداء العام Loan Performance Overview
مؤشرات: معدل التخلف، معدل السداد المبكر، متوسط LTV، متوسط درجة الائتمان.
توزيع المخاطر حسب فئات القرض، المدة، والائتمان، بالإضافة لخرائط حرارية جغرافية.
الجزء 4: تحليل زمني وسيناريوهات الأداء Borrower Risk & Delinquency Analysis
متابعة حجم القروض الجديدة شهريًا.
مقارنة الدفع المسبق مقابل حالات التعثر عبر الزمن.
رسومات تفاعلية تظهر العلاقة بين مبلغ القرض والمخاطر.
5. تقرير تفاعلي غطى تحليلاً شاملًا لأداء قروض الرهن العقاري من خلال اللوحة الأولى (Dashboard 1)
قدم رؤى قائمة على البيانات لتحديد أنماط المخاطر في محفظة الرهن العقاري. وقد ساهم في:
تمييز الفئات ذات الأولوية العالية للمراقبة (مثل قروض المشترين لأول مرة، وقروض LTV المرتفع، والقنوات الوسيطة).
تعزيز النماذج التنبؤية في المشروع من خلال استنتاجات قابلة للتطبيق تدعم تحسين استراتيجية إدارة المخاطر.
--------------------------------------------------------
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
Power BI / Tableau
Excel
أدوات التنظيف والتحليل الإحصائي
منهجيات النمذجة التنبؤية (Prepayment/Default Modeling)
--------------------------------------------------------------------------
النتائج والمخرجات:
تقرير بحثي شامل يغطي الجوانب المالية، التنظيمية، والكمية المتعلقة بـ MBS.
ملف بيانات منقى ومُرمّز بالكامل صالح للنمذجة والتحليلات المتقدمة.
قائمة ميزات مقترحة لتعزيز تحليل مخاطر الـ MBS.
لوحات تحكم تفاعلية تقدم رؤى تنفيذية حول الأداء والمخاطر والاتجاهات.
----------------------------------------------------------------------
القيمة المضافة:
ساهم هذا المشروع في ربط المعرفة المالية النظرية بالتحليل التطبيقي للبيانات، مما مكن من بناء نماذج تنبؤية عالية الدقة ومفيدة لمتخذي القرار في سوق الأوراق المالية العقارية.