قرار الاحتياطي الفيدرالي بالإبقاء على أسعار الفائدة مطلع 2026: تحليل رقمي وربطه بالاقتصاد السعودي
د. عائض القحطاني | عبدالرحمن الكريشان
- 1 المقدمة
- 2 الملخص التنفيذي (الأرقام فقط)
- 3 قاعدة البيانات الرقمية
- 4 مؤشرات مشتقة وتحليل كمي
- 5 مقارنة مرئية بين الولايات المتحدة والسعودية
- 6 ربط القرار بالاقتصاد السعودي
- 7 توقعات سوق الأسهم بعد قرار الفيدرالي عدم خفض الفائدة (يناير 2026)
- 8 لوحة مؤشرات الأداء (KPIs)
- 9 تنبؤات/توقعات (Predictions) مبنية على سيناريوهات الفائدة
- 10 توصيات عملية لتطوير التقرير
1 المقدمة
في اجتماعه المنعقد في 28 يناير 2026، قرر مجلس الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي الإبقاء على أسعار الفائدة دون تغيير في نطاق 3.50% – 3.75%. يأتي هذا القرار في ظل توازن دقيق بين استمرار الضغوط التضخمية من جهة، ومؤشرات تباطؤ سوق العمل والنشاط الاقتصادي من جهة أخرى.
نظرًا لربط الريال السعودي بالدولار الأمريكي، فإن قرارات السياسة النقدية الأمريكية تُعد ذات أثر مباشر وغير مباشر على الاقتصاد السعودي، خصوصًا فيما يتعلق بأسعار الفائدة المحلية، تكاليف التمويل، القطاع العقاري، والاستثمار.
يهدف هذا التقرير إلى: - استخراج جميع الأرقام الواردة في تقرير CoStar. - تحليلها تحليلاً كميًا مبسطًا. - ربط نتائجها بالاقتصاد السعودي من منظور نقدي وتمويلي.
2 الملخص التنفيذي (الأرقام فقط)
- نطاق الفائدة المستهدف للفيدرالي: 3.50% – 3.75%
- نتيجة تصويت اللجنة: 10 أعضاء مع الإبقاء مقابل 2 طالبوا بخفض 25 نقطة أساس
- معدل التضخم الأساسي (سنوي حتى ديسمبر 2025): 2.6%
- معدل البطالة: 4.5% في نوفمبر ثم تراجع طفيف
- فائدة الرهن العقاري الأمريكية (30 سنة): 6.09%
- نفس الفائدة قبل عام: 6.96%
- عائد سندات الخزانة الأمريكية لأجل 10 سنوات: 4.27%
- نهاية ولاية رئيس الفيدرالي: مايو 2026
- نهاية ولايته كعضو محافظ: 31 يناير 2028
في السعودية (آخر بيانات معلنة): - سعر إعادة الشراء (Repo): 4.25% - سعر إعادة الشراء المعاكس (Reverse Repo): 3.75%
3 قاعدة البيانات الرقمية
مقدمة القسم:
هذا القسم يحوّل “الأرقام المذكورة في الخبر” إلى جداول منظمة قابلة
للتحليل، بحيث نستطيع لاحقًا اشتقاق مؤشرات مقارنة (مثل المتوسط والفروقات)
وبناء رسوم بيانية تشرح العلاقة بين الولايات المتحدة والسعودية.
3.1 بيانات الولايات المتحدة (الفيدرالي والأسواق)
مقدمة القسم الفرعي:
سنضع أهم أرقام السياسة النقدية الأمريكية وبعض مؤشرات السوق المرتبطة بها
(التضخم، البطالة، الرهن العقاري، عائد السندات) في جدول واحد، لأن هذه
المتغيرات هي التي تُقرأ عادةً لفهم قرار الفيدرالي ولماذا يُبقي الفائدة أو
يغيّرها.
us <- tibble::tribble(
~المؤشر, ~القيمة, ~الوحدة, ~الفترة,
"الحد الأدنى للفائدة", 3.50, "%", "يناير 2026",
"الحد الأعلى للفائدة", 3.75, "%", "يناير 2026",
"التضخم الأساسي", 2.6, "%", "حتى ديسمبر 2025",
"البطالة", 4.5, "%", "نوفمبر 2025",
"فائدة الرهن العقاري 30 سنة", 6.09, "%", "22-01-2026",
"فائدة الرهن قبل عام", 6.96, "%", "يناير 2025",
"عائد سندات 10 سنوات", 4.27, "%", "يناير 2026"
)
us| المؤشر | القيمة | الوحدة | الفترة |
|---|---|---|---|
| الحد الأدنى للفائدة | 3.50 | % | يناير 2026 |
| الحد الأعلى للفائدة | 3.75 | % | يناير 2026 |
| التضخم الأساسي | 2.60 | % | حتى ديسمبر 2025 |
| البطالة | 4.50 | % | نوفمبر 2025 |
| فائدة الرهن العقاري 30 سنة | 6.09 | % | 22-01-2026 |
| فائدة الرهن قبل عام | 6.96 | % | يناير 2025 |
| عائد سندات 10 سنوات | 4.27 | % | يناير 2026 |
تفسير الجدول (Interpretation):
- نطاق الفائدة 3.50%–3.75% يوضح أن السياسة النقدية ما
زالت في منطقة تشدد نسبي.
- التضخم الأساسي 2.6% يعني أن الأسعار ما زالت أعلى من
المستهدف (عادةً 2%)، ما يدعم قرار “الانتظار”.
- فائدة الرهن 30 سنة 6.09% ما زالت مرتفعة تاريخيًا
نسبيًا، لكنها أقل من العام السابق، ما يشير إلى أن
التوقعات تلعب دورًا حتى دون خفض فوري.
- عائد السندات 10 سنوات 4.27% يعطي إشارة عن تكلفة
الأموال طويلة الأجل وتوقعات السوق للمسار القادم للفائدة.
3.2 بيانات السياسة النقدية السعودية
مقدمة القسم الفرعي:
بما أن الريال السعودي مرتبط بالدولار، فإن مقارنة معدلات السياسة النقدية
السعودية مع نطاق الفيدرالي تساعدنا على فهم “اتجاه تكلفة التمويل” محليًا
وما إذا كان هناك ضغط لخفض/رفع قريب.
saudi <- tibble::tribble(
~المؤشر, ~القيمة, ~الوحدة, ~الفترة,
"سعر الريبو", 4.25, "%", "10-12-2025",
"سعر الريبو العكسي", 3.75, "%", "10-12-2025"
)
saudi| المؤشر | القيمة | الوحدة | الفترة |
|---|---|---|---|
| سعر الريبو | 4.25 | % | 10-12-2025 |
| سعر الريبو العكسي | 3.75 | % | 10-12-2025 |
تفسير الجدول (Interpretation):
- الريبو 4.25% يمثّل معدل الإقراض/الضخ، بينما الريبو
العكسي 3.75% يعكس جانب امتصاص السيولة (بشكل
مبسط).
- وجود الريبو عند 4.25% يشير إلى أن تكلفة التمويل
القصير قد تبقى “غير منخفضة”، خصوصًا إذا استمر الفيدرالي على التثبيت.
4 مؤشرات مشتقة وتحليل كمي
مقدمة القسم:
بدل النظر للأرقام منفصلة، نشتق مؤشرات بسيطة “ملخِّصة” تساعدنا على الإجابة
بسرعة:
- ما متوسط فائدة الفيدرالي (كنقطة واحدة)؟
- كم تغيّرت فائدة الرهن خلال سنة؟
- ما الفارق بين السعودية ومتوسط الفيدرالي؟
fed_mid <- mean(c(3.50, 3.75))
mortgage_change <- 6.09 - 6.96
repo_spread <- 4.25 - fed_mid
tibble(
المؤشر = c(
"متوسط فائدة الفيدرالي",
"التغير السنوي في فائدة الرهن العقاري (نقطة مئوية)",
"الفارق بين الريبو السعودي ومتوسط فائدة الفيدرالي"
),
القيمة = c(
fed_mid,
mortgage_change,
repo_spread
)
)| المؤشر | القيمة |
|---|---|
| متوسط فائدة الفيدرالي | 3.625 |
| التغير السنوي في فائدة الرهن العقاري (نقطة مئوية) | -0.870 |
| الفارق بين الريبو السعودي ومتوسط فائدة الفيدرالي | 0.625 |
تفسير النتائج (Interpretation):
- متوسط فائدة الفيدرالي = 3.625% → تلخيص “النطاق” في
رقم واحد يسهل المقارنات.
- التغير السنوي في الرهن = -0.87 نقطة مئوية (6.09 -
6.96) → انخفاض واضح خلال سنة.
- الفارق (الريبو السعودي − متوسط الفيدرالي) = 0.625 نقطة
مئوية → تشدد محلي نسبي مقارنة بمتوسط الفيدرالي.
4.0.1 تفسير اقتصادي مختصر
- متوسط فائدة الفيدرالي بلغ 3.625%، ما يعكس سياسة
نقدية مشددة نسبيًا.
- فائدة الرهن العقاري انخفضت بحوالي 0.87 نقطة مئوية
رغم عدم خفض الفائدة، ما يدل على دور التوقعات.
- الفارق الإيجابي لصالح الريبو السعودي يشير إلى تشدد نقدي محلي نسبي مقارنة بالولايات المتحدة.
5 مقارنة مرئية بين الولايات المتحدة والسعودية
مقدمة القسم:
الرسم البياني هنا يقدّم مقارنة سريعة “بالعين” بين نطاق الفيدرالي
(أدنى/أعلى) وقناة السياسة النقدية السعودية (ريبو عكسي/ريبو).
سنعرض الرسم بالألوان لتوضيح الفروق بسهولة.
rates <- tibble::tribble(
~الدولة, ~نوع_الفائدة, ~القيمة,
"الولايات المتحدة", "فيدرالي (أدنى)", 3.50,
"الولايات المتحدة", "فيدرالي (أعلى)", 3.75,
"السعودية", "ريبو عكسي", 3.75,
"السعودية", "ريبو", 4.25
)
ggplot(rates, aes(x = نوع_الفائدة, y = القيمة, fill = الدولة)) +
geom_col(width = 0.7) +
coord_flip() +
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) +
scale_fill_manual(values = c("السعودية" = "#1f77b4", "الولايات المتحدة" = "#ff7f0e")) +
labs(
title = "مقارنة أسعار الفائدة: الولايات المتحدة مقابل السعودية",
x = NULL,
y = "سعر الفائدة",
fill = "الدولة"
) +
theme_minimal()
تفسير الرسم (Interpretation):
- يتضح أن الحد الأعلى للفيدرالي (3.75%) يتقاطع مع
الريبو العكسي السعودي (3.75%).
- بينما الريبو السعودي (4.25%) أعلى من نطاق الفيدرالي،
ما يدعم فكرة استمرار “تكلفة تمويل” أعلى نسبيًا في السعودية عند تلك اللقطة
الزمنية.
6 ربط القرار بالاقتصاد السعودي
مقدمة القسم:
هذا القسم يترجم الأرقام إلى “قنوات تأثير” مفهومة على السعودية: لماذا
يهتم السوق السعودي بقرار أمريكي؟ وكيف ينتقل الأثر للتمويل والعقار وتقييم
الأصول؟
6.1 قناة ربط العملة
مقدمة:
ربط الريال بالدولار يجعل السياسة النقدية السعودية مرتبطة باتجاهات
الفيدرالي للحفاظ على الاستقرار النقدي.
تفسير:
- تثبيت الفيدرالي اليوم يعني انخفاض احتمال حدوث تغيير فوري في السعودية
“فقط لأجل المواءمة”.
6.2 أثر القرار على التمويل
مقدمة:
الفائدة المرتفعة تؤثر على تكلفة القروض، وعلى تقييم المشاريع عبر معدل
الخصم.
- الإبقاء على الفائدة يعني استمرار تكلفة الاقتراض المرتفعة
- تأثر التمويل العقاري وتمويل الشركات
- ارتفاع معدلات الخصم المستخدمة في تقييم المشاريع
تفسير:
- ارتفاع معدل الخصم يقلل القيمة الحالية للتدفقات النقدية، فيضغط على
تقييمات بعض الأصول خصوصًا عالية النمو.
6.3 القطاع العقاري
مقدمة:
العقار حساس للفائدة لأن التمويل جزء كبير من الطلب، ولأن العوائد تُقارن
بعوائد السندات.
تفسير:
- تثبيت الفائدة يثبت بيئة “تمويل أغلى” نسبيًا، ما قد يبطئ تحسن القدرة
الشرائية والصفقات.
7 توقعات سوق الأسهم بعد قرار الفيدرالي عدم خفض الفائدة (يناير 2026)
مقدمة القسم:
هذا الجزء يفسر كيف ينعكس “قرار التثبيت” على الأسهم عبر معدل الخصم
وتوقعات المستثمرين وشهية المخاطر.
تنبيه: هذا القسم يقدم تحليل توقعات سوقية مبنية على قرار اليوم (عدم خفض الفائدة)، وليس توصية استثمارية أو تنبؤًا يقينيًا.
7.1 ماذا يعني “عدم الخفض” لسوق الأسهم؟
مقدمة:
قرار التثبيت يغير “توقعات” توقيت الخفض القادم أكثر مما يغير الواقع
فورًا.
قرار الاحتياطي الفيدرالي بالإبقاء على أسعار الفائدة دون تغيير في يناير 2026 يحمل إشارتين متعارضتين لسوق الأسهم:
- إشارة إيجابية:
الفيدرالي لا يرى حاجة عاجلة لدعم الاقتصاد → لا ركود حاد حاليًا. - إشارة سلبية:
تكلفة التمويل ستبقى مرتفعة لفترة أطول → ضغط على التقييمات (Valuations).
تفسير:
- إذا كانت البيانات الاقتصادية متماسكة، قد يتقبل السوق التثبيت.
- إذا كانت الأرباح تتباطأ، يصبح التثبيت عامل ضغط إضافي على
التقييمات.
7.2 رد الفعل المتوقع قصير الأجل (Short-term)
مقدمة:
في الأسابيع التالية للقرار، تزداد حساسية السوق لبيانات التضخم
والوظائف.
بناءً على أن: - التضخم الأساسي = 2.6% (أعلى من الهدف) - البطالة ليست في مستوى أزمة - لم يُعطِ الفيدرالي إشارة واضحة لخفض قريب
فإن التوقع قصير الأجل هو:
| الأفق الزمني | التوقع |
|---|---|
| أيام–أسابيع | تذبذب (Volatility) |
| شهر–3 أشهر | حركة جانبية أو تصحيح محدود |
| مفاجآت إيجابية | فقط إذا جاءت بيانات التضخم أضعف |
📌 الأسهم الأكثر تأثرًا سلبيًا قصير الأجل: - أسهم النمو (Growth) - التكنولوجيا ذات التقييمات العالية - العقار والتمويل
تفسير:
- القطاعات الحساسة للفائدة تتأثر لأن تقييمها يعتمد أكثر على أرباح
مستقبلية بعيدة.
7.3 لماذا عدم الخفض قد يضغط على الأسهم؟
مقدمة:
نقدم هنا “منطق معدل الخصم” بطريقة مبسطة.
data.frame(
عامل = c("سعر الفائدة", "معدل الخصم", "القيمة الحالية للتدفقات"),
الأثر = c("مرتفع", "مرتفع", "أقل")
)| عامل | الأثر |
|---|---|
| سعر الفائدة | مرتفع |
| معدل الخصم | مرتفع |
| القيمة الحالية للتدفقات | أقل |
تفسير الكتلة (Interpretation):
- بقاء الفائدة مرتفعة يرفع معدل الخصم ويقلل القيمة الحالية للتدفقات
المستقبلية، ما يضغط على التقييمات خاصة أسهم النمو.
7.4 التوقع متوسط الأجل (6–12 شهر)
مقدمة:
على المدى المتوسط، التفريق مهم بين: خفض تدريجي بسبب هدوء التضخم (أفضل
للأسهم) وخفض طارئ بسبب ركود (أسوأ للأسهم).
7.4.1 جدول سيناريوهات مبني على قرار اليوم
scenarios <- tibble::tribble(
~السيناريو, ~وصف, ~توقع_سوق_الأسهم,
"تثبيت طويل",
"التضخم يبقى فوق الهدف → لا خفض قريب",
"محايد إلى سلبي",
"خفض متأخر",
"خفض يبدأ منتصف 2026",
"إيجابي تدريجي",
"صدمة اقتصادية",
"تدهور مفاجئ في البيانات",
"سلبي رغم الخفض"
)
scenarios| السيناريو | وصف | توقع_سوق_الأسهم |
|---|---|---|
| تثبيت طويل | التضخم يبقى فوق الهدف → لا خفض قريب | محايد إلى سلبي |
| خفض متأخر | خفض يبدأ منتصف 2026 | إيجابي تدريجي |
| صدمة اقتصادية | تدهور مفاجئ في البيانات | سلبي رغم الخفض |
تفسير الكتلة (Interpretation):
- الأكثر دعمًا للأسهم عادةً: خفض متأخر بدون ركود عميق.
- الأخطر: ركود يؤدي لخفض سريع لكن مع تراجع أرباح الشركات.
7.5 ماذا يعني هذا للمستثمرين؟ (منطق السوق)
مقدمة:
بعد التثبيت، تتغير تفضيلات المستثمرين عادةً نحو جودة الأرباح وتوزيعات
مستقرة.
- تعيد الأسواق تسعير التوقعات (Repricing)
- تقلل رهاناتها على خفض قريب
- تفضل الشركات ذات التدفقات النقدية الحالية والقطاعات الدفاعية والتوزيعات
7.6 الربط بالسعودية
مقدمة:
حتى لو كان الحديث عن سوق أمريكي، فإن “مزاج المخاطرة” العالمي وتكلفة
التمويل يؤثران على السعودية.
- ❌ لا ضغط فوري على خفض الفائدة محليًا
- ⏳ استمرار تكلفة التمويل
- 📉 ضغط نسبي على تقييمات بعض القطاعات الحساسة للفائدة
7.7 الخلاصة السوقية
عدم خفض الفائدة اليوم ليس خبرًا سلبيًا مطلقًا،
لكنه خبر “غير محفّز” للأسهم.
الاتجاه الصاعد القوي للأسواق: - ❌ لم يبدأ بعد - ⏳ ينتظر إشارة خفض واضحة - 📊 يعتمد على بيانات التضخم القادمة
8 لوحة مؤشرات الأداء (KPIs)
مقدمة القسم:
هنا نحول التحليل إلى مؤشرات أداء قابلة للمتابعة
(Dashboard KPIs) بحيث يمكنك تحديث التقرير لاحقًا بسهولة عند تغير الأرقام
(فائدة، تضخم، سايبور… إلخ).
8.1 تعريف KPIs المقترحة ولماذا هي مهمة؟
- KPI1: متوسط فائدة الفيدرالي (Midpoint) → يلخّص موقف
السياسة النقدية الأمريكية في رقم واحد.
- KPI2: الفارق (Spread) بين الريبو السعودي ومتوسط
الفيدرالي → يقيس التشدد/التيسير النسبي في السعودية.
- KPI3: التغير السنوي في فائدة الرهن (YoY Mortgage Δ)
→ يقيس “اتجاه تكلفة التمويل للأسر”.
- KPI4: فجوة العائد طويل الأجل (10Y – Fed Mid) → تعكس
توقعات السوق للفائدة/النمو.
- KPI5: مؤشر ضغط التقييم (Valuation Pressure Index) → مؤشر مبسط يزداد مع ارتفاع الفائدة (مفيد للأسهم).
8.2 حساب KPIs
# KPIs مشتقة من الأرقام الحالية في التقرير
fed_low <- 3.50
fed_high <- 3.75
fed_mid <- mean(c(fed_low, fed_high))
mort_now <- 6.09
mort_1y <- 6.96
sama_repo <- 4.25
sama_rrp <- 3.75
ust10y <- 4.27
kpi <- tibble::tibble(
KPI = c(
"متوسط فائدة الفيدرالي (%)",
"Spread: الريبو السعودي - متوسط الفيدرالي (نقطة مئوية)",
"تغير الرهن 30 سنة سنويًا (نقطة مئوية)",
"فجوة العائد: 10Y - متوسط الفيدرالي (نقطة مئوية)",
"مؤشر ضغط التقييم (مبسط)"
),
القيمة = c(
fed_mid,
sama_repo - fed_mid,
mort_now - mort_1y,
ust10y - fed_mid,
# مؤشر مبسط: كلما زاد المتوسط عن 2% زاد الضغط (قابل للتعديل)
pmax(0, fed_mid - 2)
)
)
kpi| KPI | القيمة |
|---|---|
| متوسط فائدة الفيدرالي (%) | 3.625 |
| Spread: الريبو السعودي - متوسط الفيدرالي (نقطة مئوية) | 0.625 |
| تغير الرهن 30 سنة سنويًا (نقطة مئوية) | -0.870 |
| فجوة العائد: 10Y - متوسط الفيدرالي (نقطة مئوية) | 0.645 |
| مؤشر ضغط التقييم (مبسط) | 1.625 |
تفسير الكتلة (Interpretation):
- إذا ارتفع KPI Spread فهذا يعني تشدد نسبي في السعودية
مقارنة بالولايات المتحدة.
- إذا أصبح تغير الرهن أكثر سلبية (انخفاض أكبر)، فهذا قد يشير لتحسن
تدريجي في التمويل السكني.
- فجوة (10Y - FedMid) تساعد على قراءة “هل السوق يتوقع تباطؤًا/تيسيرًا
لاحقًا؟”
8.3 رسم KPI Dashboard (بالألوان)
kpi_plot_df <- kpi %>%
mutate(KPI = factor(KPI, levels = rev(KPI)))
ggplot(kpi_plot_df, aes(x = KPI, y = القيمة, fill = KPI)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
coord_flip() +
labs(
title = "لوحة مؤشرات (KPIs) من أرقام الخبر",
x = NULL,
y = "القيمة"
) +
theme_minimal()
تفسير الرسم:
يعرض هذا الرسم “ملخصًا بصريًا” سريعًا: أين تتركز الفروقات (Spread)؟ وما
اتجاه الرهن؟ وما حجم ضغط التقييم؟
8.4 إحصاءات وصفية (Descriptive Statistics)
- تنظيم الأرقام في جداول (tibble)
- تلخيص نطاقات السياسة النقدية إلى متوسط (Midpoint)
- احتساب فروقات (Differences/Spreads) كتفسير اقتصادي مباشر
8.5 اشتقاق مؤشرات (Feature Engineering)
- تحويل الأرقام الخام إلى KPIs مثل Spread وYoY change
- هذه الخطوة مهمة لأن المؤشرات غالبًا أسهل في التفسير والقياس المتكرر
8.6 تحليل حساسية (Sensitivity Analysis)
الفكرة: بدل “تنبؤ رقم واحد”، نحلل كيف تتغير النتائج
إذا حدث خفض 25 أو 50 نقطة أساس.
هذا مناسب عندما البيانات قليلة أو عندما الهدف “قراءة أثر السياسة” أكثر
من بناء نموذج تنبؤ دقيق.
8.7 سيناريوهات تنبؤية (Scenario Forecasting)
الفكرة: بناء عدة مسارات محتملة للفائدة (Hold/Cut25/Cut50) ثم ترجمتها إلى: - اتجاهات محتملة للأسهم (عبر مؤشر ضغط التقييم) - تغيّر الفروقات السعودية–الأمريكية - أثر محتمل على التمويل العقاري
9 تنبؤات/توقعات (Predictions) مبنية على سيناريوهات الفائدة
مقدمة القسم:
لأن الخبر يذكر “عدم الخفض اليوم”، فإن أفضل طريقة للتوقع هي
السيناريوهات (بدل ادّعاء نموذج دقيق دون بيانات زمنية
كافية).
سننشئ 3 سيناريوهات بسيطة لمسار الفائدة حتى نهاية 2026، ثم نحسب مؤشرات
مرتبطة بالسعودية والأسهم.
9.1 إعداد سيناريوهات لمسار الفائدة (يمكن تعديلها)
# اجتماعات 2026 الرسمية (كما استخدمنا سابقًا)
fomc_2026 <- as.Date(c(
"2026-01-28","2026-03-18","2026-04-29","2026-06-17",
"2026-07-29","2026-09-16","2026-10-28","2026-12-09"
))
# نبني مسارات "متوسط الفائدة" (Midpoint) لثلاثة سيناريوهات
# 1) تثبيت طوال 2026
hold_path <- rep(fed_mid, length(fomc_2026))
# 2) خفض 25 نقطة أساس ابتداءً من يونيو (mid-year)
cut25_path <- hold_path
cut25_path[fomc_2026 >= as.Date("2026-06-17")] <- fed_mid - 0.25
# 3) خفض 50 نقطة أساس ابتداءً من يونيو
cut50_path <- hold_path
cut50_path[fomc_2026 >= as.Date("2026-06-17")] <- fed_mid - 0.50
paths <- tibble::tibble(
الاجتماع = rep(fomc_2026, 3),
السيناريو = rep(c("تثبيت", "خفض 25 نقطة أساس", "خفض 50 نقطة أساس"),
each = length(fomc_2026)),
فائدة_الفيدرالي_المتوقعة = c(hold_path, cut25_path, cut50_path)
)
paths| الاجتماع | السيناريو | فائدة_الفيدرالي_المتوقعة |
|---|---|---|
| 2026-01-28 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-03-18 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-04-29 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-06-17 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-07-29 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-09-16 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-10-28 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-12-09 | تثبيت | 3.625 |
| 2026-01-28 | خفض 25 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-03-18 | خفض 25 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-04-29 | خفض 25 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-06-17 | خفض 25 نقطة أساس | 3.375 |
| 2026-07-29 | خفض 25 نقطة أساس | 3.375 |
| 2026-09-16 | خفض 25 نقطة أساس | 3.375 |
| 2026-10-28 | خفض 25 نقطة أساس | 3.375 |
| 2026-12-09 | خفض 25 نقطة أساس | 3.375 |
| 2026-01-28 | خفض 50 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-03-18 | خفض 50 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-04-29 | خفض 50 نقطة أساس | 3.625 |
| 2026-06-17 | خفض 50 نقطة أساس | 3.125 |
| 2026-07-29 | خفض 50 نقطة أساس | 3.125 |
| 2026-09-16 | خفض 50 نقطة أساس | 3.125 |
| 2026-10-28 | خفض 50 نقطة أساس | 3.125 |
| 2026-12-09 | خفض 50 نقطة أساس | 3.125 |
تفسير الكتلة:
- “تثبيت” = استمرار البيئة الحالية.
- “خفض 25/50” = تخفيف تدريجي، وغالبًا يخفف ضغط التمويل ويُحسن تقييمات
الأسهم إذا لم يكن بسبب ركود.
9.2 رسم مسارات الفائدة (بالألوان)
ggplot(paths, aes(x = الاجتماع, y = فائدة_الفيدرالي_المتوقعة, color = السيناريو)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point(size = 2) +
scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) +
labs(
title = "مسارات محتملة لمتوسط فائدة الفيدرالي خلال 2026 (سيناريوهات)",
x = "تاريخ الاجتماع",
y = "متوسط فائدة الفيدرالي",
color = "السيناريو"
) +
theme_minimal()
تفسير الرسم:
يوضح كيف سيبدو “مسار السياسة” إذا بدأ الخفض منتصف العام، وهو مفيد لفهم
متى يبدأ تخفيف الضغط على الأسواق.
9.3 إسقاط أثر السيناريوهات على KPI Spread (السعودية–أمريكا)
مقدمة:
هنا نفترض ثبات الريبو السعودي (للتوضيح) ونقيس كيف يتغير
الفارق إذا تغيّر الفيدرالي.
إذا أردت، يمكن لاحقًا جعل الريبو السعودي يتبع الفيدرالي بخطوة
(Peg-pass-through).
spread_paths <- paths %>%
mutate(
# نفترض ثبات الريبو السعودي 4.25% (يمكن تعديلها لاحقًا)
الريبو_السعودي_مفترض = sama_repo,
spread_repo_vs_fed = الريبو_السعودي_مفترض - فائدة_الفيدرالي_المتوقعة
)
spread_paths %>% select(الاجتماع, السيناريو, spread_repo_vs_fed) %>% head(10)| الاجتماع | السيناريو | spread_repo_vs_fed |
|---|---|---|
| 2026-01-28 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-03-18 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-04-29 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-06-17 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-07-29 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-09-16 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-10-28 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-12-09 | تثبيت | 0.625 |
| 2026-01-28 | خفض 25 نقطة أساس | 0.625 |
| 2026-03-18 | خفض 25 نقطة أساس | 0.625 |
تفسير الكتلة:
- عند الخفض، يرتفع الـSpread (إذا السعودية لم تخفض)، ما قد يخلق ضغطًا على
المواءمة لاحقًا أو يؤثر على السيولة/التسعير المحلي.
ggplot(spread_paths, aes(x = الاجتماع, y = spread_repo_vs_fed, color = السيناريو)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point(size = 2) +
labs(
title = "تغير Spread (الريبو السعودي - متوسط الفيدرالي) تحت كل سيناريو",
x = "تاريخ الاجتماع",
y = "Spread (نقطة مئوية)",
color = "السيناريو"
) +
theme_minimal()
تفسير الرسم:
كلما زاد الـSpread، زادت الفجوة بين تكلفة التمويل السعودية والأمريكية
(في حال ثبات الريبو)، ما قد يهم البنوك والمقترضين والسيولة.
9.4 مؤشر توقع اتجاه الأسهم (مؤشر مبسط قابل للتعديل)
مقدمة:
بدل ادعاء “سعر للمؤشر”، نستخدم مؤشرًا بسيطًا:
إذا انخفضت الفائدة المتوقعة، يتراجع ضغط التقييم، ما قد يدعم الأسهم (مع
ثبات بقية العوامل).
# معامل حساسية افتراضي (يمكن تعديله): كل خفض 25bp يقلل ضغط التقييم 0.25
# هنا نُعرّف مؤشرًا: Valuation Pressure = max(0, FedMid - 2)
equity_paths <- paths %>%
mutate(
ضغط_التقييم = pmax(0, فائدة_الفيدرالي_المتوقعة - 2),
# مؤشر دعم الأسهم = عكس الضغط
مؤشر_دعم_الأسهم = -ضغط_التقييم
)
equity_paths %>% select(الاجتماع, السيناريو, ضغط_التقييم, مؤشر_دعم_الأسهم) %>% head(10)| الاجتماع | السيناريو | ضغط_التقييم | مؤشر_دعم_الأسهم |
|---|---|---|---|
| 2026-01-28 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-03-18 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-04-29 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-06-17 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-07-29 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-09-16 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-10-28 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-12-09 | تثبيت | 1.625 | -1.625 |
| 2026-01-28 | خفض 25 نقطة أساس | 1.625 | -1.625 |
| 2026-03-18 | خفض 25 نقطة أساس | 1.625 | -1.625 |
تفسير الكتلة:
- كلما قل “ضغط التقييم” تحسن مزاج الأسهم نظريًا.
- لكن هذا المؤشر لا يلتقط الأرباح/الركود؛ لذلك نستخدمه كأداة “اتجاه” لا
كأداة “سعر”.
ggplot(equity_paths, aes(x = الاجتماع, y = مؤشر_دعم_الأسهم, color = السيناريو)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point(size = 2) +
labs(
title = "مؤشر مبسط لاتجاه دعم الأسهم تحت سيناريوهات الفائدة",
x = "تاريخ الاجتماع",
y = "مؤشر دعم الأسهم (كلما ارتفع كان أفضل)",
color = "السيناريو"
) +
theme_minimal()
تفسير الرسم:
- سيناريوهات الخفض تجعل المؤشر “أقل سلبية” مع الوقت، ما يعني تحسن بيئة
التقييم.
- في سيناريو التثبيت يستمر الضغط النسبي.
10 توصيات عملية لتطوير التقرير
- تحديث أرقام السعودية دوريًا (ريبو/ريبو عكسي/سايبور) ثم إعادة تشغيل التقرير.
- إضافة سلسلة زمنية (شهرية) للتضخم الأمريكي وعوائد السندات، ثم استخدام نماذج زمنية (ARIMA) إن توفرت البيانات.
- إذا أردت تنبؤات أقوى: اجلب بيانات أسبوعية/يومية للمؤشرات (S&P 500 / TASI) وقم بـ Event Study حول اجتماعات الفيدرالي.