إطار محاسبي مقترح للتحوط للخسائر الائتمانية المتوقعة وفقا للمعايير المحاسبية وبناء مؤشرات الإنذار المبكر في القطاع المصرفي الليبي: دراسة تطبيقية

د.فيصل  محمد  عبدالجليل; عماد محمد  فنـــير

المؤلفون

فيصل محمد عبدالجليل قسم المحاسبة، كلية الاقتصاد، جامعة بنغازي، ليبيا
عماد محمد فنـــير قسم المحاسبة، كلية الاقتصاد، جامعة بنغازي، ليبيا

الكلمات المفتاحية:

مخصص خسائر القروض، ، الائتمان المصرفي، الخسائر الائتمانية ، مؤشرات الإنذار

الملخص

لقد دفع الركود الاقتصادي المعايير المحاسبية الخاصة بمخصصات خسائر القروض المصرفية إلى التحول من أسلوب الخسارة المتكبدة إلى أسلوب خسارة الائتمان المتوقعة. وقيل إن تأخر البنوك في الاعتراف بخسائر الائتمان بموجب نهج الخسارة المتكبدة في مخصصات خسائر القروض يسهم في شدة الأزمة المالية العالمية ، فمن خلال توفير مخصصات أقل مما ينبغي وفي وقت متأخر للغاية، كان من الممكن أن يمنع البنوك من توخي قدر أكبر من الحذر في الأوقات الجيدة ويخفف من الضغوط التي تدفعها إلى اتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة في الأوقات العصيبة.بناء على ماتقدم هدفت الدراسة الى اقتراح اطار محاسبي للتحوط للخسائر الائتمانية المتوقعة وفقا للمعايير المحاسبية وبناء مؤشرات الإنذار المبكر في القطاع المصرفي الليبي، وتحقيقاً لهذا الهدف فقد استهدفت الدراسة المصارف الليبية كمجتمع له، وتم تطبيقها على خمس مصارف من اصل تسعة عشر مصرفاً حيث مثلت العينة ما نسبته 26% تقريبا من مجتمع الدراسة خلال الفترة من 2008-2022.وتوصلت الدراسة إلى بناء اطار محاسبي مقترح للتحوط للخسائر الائتمانية المتوقعة وفقا للمعايير المحاسبية وبناء مؤشرات الإنذار المبكر في القطاع المصرفي الليبي.

المراجع

الطوخي، محمد عبد النبي " التنبؤ المبكر بالأزمات المالية باستخدام المؤشرات المالية الرائدة" كلية التجارة، جامعة أسيوط ،2003.

عبد العال، إيهاب إبراهيم حامد، أثر تطبيق المعيار الدولي لإعداد التقارير المالية (9 (IFRS على القيمة المعرضة للخطر – دراسة تطبيقية على المصارف المسجلة في سوق الأوراق المالية المصرية، مجلة المحاسبة والمراجعة لاتحاد الجامعات العربية، العدد الثالث، 2020.

شحاته، مجمد موسى علي، انعكاسات التقييم المحاسبي للخسائر الائتمانية في ضوء التوافق بين معيار (IFRS:9) ومقررارت بازل III على تصنيف محفظة القروض المصرفية مع دراسة تطبيقية بالمصارف المصرية، جامعة السادات.

Beatty, A., & Liao, S. (2021). What Do Analysts' Provision Forecasts Tell Us about Expected Credit Loss Recognition?. The Accounting Review, 96(1), 1-21.

Beatty, A and S Liao (2011): “Do delays in expected loss recognition affect banks’ willingness to lend?”, Journal of Accounting and Economics, vol 52, pp 1–20.

Bhat, G., S. Ryan, and D. Vyas. 2019. The implications of credit risk modeling for banks’ loan loss provision timeliness and loan origination procyclicality. Management Science 65-5, 2216-2141.

Bischof, J., Laux, C. and Leuz, C. “Accounting for Financial Stability: Lessons from the Financial Crisis and Future Challenges.” ECGI Law Working Paper N° 445, 2019.

Bushman, R., and C. Williams. 2015. Delayed expected loss recognition and the risk profile of banks. Journal of Accounting Research 53-3, 511–553.

Dong, M., & Oberson, R. (2022). Moving toward the expected credit loss model under IFRS 9: capital transitional arrangement and bank systematic risk. Accounting and Business Research, 52(6), 641-679.‏

Edwards, G. A. (2016). Supervisors’ key roles as banks implement expected credit loss provisioning. SEACEN Financial Stability Journal, 7(1), 1-25

Ferrari, S., Pirovano, M., & Cornacchia, W. (2015). Identifying early warning indicators for real estate-related banking crises. ESRB: Occasional Paper Series, (2015/08).

Gaston, E. and Song, I.W. “Supervisory roles in loan loss provisioning in countries implementing IFRS.” International Monetary Fund Working Paper 14/170, 2014.

Gubareva, M. (2021). How to estimate expected credit losses–ECL–for provisioning under IFRS 9. The Journal of Risk Finance, 22(2), 169-190.‏

Gornjak, M. 2017. Comparison of IAS 39 and IFRS 9: The Analysis of Replacement. International Journal of Management, Knowledge and Learning, 6(1), 115-130. http://www.issbs.si/press/ISSN/2232-5697/6_115-130.

Hashim, N., Li, W., O'Hanlon, J. 2016. Expected-loss-based Accounting for Impairment of Financial Instruments: The FASB and IASB Proposals 2009-2016. Accounting in Europe, 13(2), 229-267

Himick, D., & Brivot, M. (2018). Carriers of ideas in accounting standard-setting and financialization: The role of epistemic communities. Accounting, Organizations and Society, 66, 29-44.

Chen, J., Dou, Y., Ryan, S. G., & Zou, Y. (2022). Does the Current Expected Credit Loss Approach Decrease the Procyclicality of Banks’ Lending?. Available at SSRN 4110109.‏ Speech by Hans Hoogervorst, IASB Chairman, 15 September 2015.

Jorissen, A. 2017. The Role and Current Status of IFRS in the Completion of National Accounting Rules – Evidence from Belgium. Accounting in Europe, 14(1-2), 29- 39

- Kusuma, D. B., & Duasa, J. (2016). Building an early warning towards the resilience of Islamic banking in Indonesia. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah, 9(1), 13-32.

Maraghni, H. and Rajhi, M.T. (2015), “Examining the Relationships between Capital Ratio, Credit Risk, Capital Buffer and Prudential Regulation in Tunisian Banking”, European Journal of Business and Management Online, Vol. 7 No. 9, pp. 106–123.

Tong, T. L. (2014). A Review of The Expected Credit Loss Model of IFRS 9 (2014) Financial Instruments. Recuperado de: http://www. masb. org. my/pdf. php.‏ ‏

Vuković, D., & Dupovac, S. (2022, June). EXPECTED CREDIT RISK AND IMPLEMENTATION OF IFRS 9 IN THE FINANCIAL STATEMENTS OF BANKS IN THE FEDERATION OF BOSNIA AND HERZEGOVINA. In Proceedings of FEB Zagreb International Odyssey Conference on Economics and Business (Vol. 4, No. 1, pp. 127-141). University of Zagreb, Faculty of Economics and Business.‏

Vasilyeva, A., & Frolova, E. (2019). Methods of calculation of expected credit losses under requirements of IFRS 9. Корпоративные финансы, 13(4), 74-86.‏