资管行业气候情景分析研究-商道融绿_36页_8mb
报告摘要
资管行业气候情景分析研究总结
核心内容
气候变化对实体经济造成的风险包括物理风险和转型风险,这些风险会通过多种渠道传导至金融机构,从而引发金融风险。因此,资管行业必须重视气候风险分析,以评估和管理气候变化带来的潜在影响。各国央行和金融监管机构已开始关注这一问题,TCFD(气候相关财务信息披露工作组)在2017年提出气候风险分析框架,推动资管机构进行情景分析和压力测试。
主要观点
- 气候风险具有长期性、不确定性和复杂性,需要通过情景分析进行系统性评估。
- 情景分析与压力测试是资管机构评估气候风险和机遇的重要工具,能够帮助机构识别风险敞口并制定应对策略。
- 气候情景分为物理情景和转型情景,IPCC、IEA、NGFS等机构提供了多种参考情景,帮助资管机构构建气候风险模型。
- 气候风险传导机制涉及宏观经济、微观企业、家庭等多个层面,影响信用风险、市场风险、运营风险等。
- 气候情景分析结果可用于风险定价、低碳转型路径分析和信息披露,是资管机构实现可持续发展的重要依据。
- 情景分析在资管行业应用中存在挑战,包括数据获取难度、模型复杂性以及情景假设的不确定性。
关键信息
气候情景类型
| 情景类型 | 说明 |
|---|---|
| 物理情景 | 探究气候变化对地球物理系统的影响,如极端天气、海平面上升等 |
| 转型情景 | 探究不同政策和经济路径对低碳转型的影响,如碳价、技术进步等 |
公开参考气候情景概览
| 情景 | 特征 | 路径 | 升温目标覆盖 | 行业覆盖 | 地理区域覆盖 | 时间范围 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IPCC RCP 情景 | 专注于实体风险 | 高排放路径:RCP8.5;低排放路径:RCP2.6 | 1.5°C、2°C | 工业、建筑、运输、能源、农林业 | 全球 | 2100年(10年间距) |
| IPCC SSP 情景 | 专注于社会经济发展 | 高排放路径:SSP5;低排放路径:SSP1 | 1.5°C、2°C | 工业、建筑、运输、能源、农林业 | 全球 | 2100年(10年间距) |
| IEA 情景 | 评估能源政策对未来的能源系统影响 | 高排放路径:STEPS;低排放路径:SDS、NZE2050 | 1.5°C、2°C、~3°C | 工业、建筑、运输、能源 | 全球 | 2050(WEO)或2070(ETP),5/10年间距 |
| NGFS 情景 | 考虑物理和转型风险 | 有序情景、无序情景、热室世界 | 1.5°C、<2°C、2°C、~3°C | 工业、建筑、运输、能源、农林业 | 11个地区(32个国家) | 2020-2050(5年间距)、2050-2100(10年间距) |
气候情景分析步骤
- 确定风险因素:明确气候风险对资管机构的潜在影响,如信用风险、市场风险、流动性风险等。
- 分析气候情景:设定基准情景和不同气候压力情景,包括基于温度和基于事件的情景。
- 构建气候风险传导与评估模型:将气候风险变量映射到金融风险指标,评估其对资产组合的影响。
- 资产组合分析:从行业、地理区位和时间跨度三个维度分析投资组合的风险敞口。
- 开展情景分析和压力测试:通过模拟不同气候情景下的风险和收益,评估金融机构的承受能力。
- 影响评估分析:评估气候情景对机构财务指标(如Climate VaR、CVaR、ITR)的影响,并据此制定风险管理策略。
气候情景分析结果应用
- 气候风险定价:通过CVaR、隐含温升等指标评估资产组合在不同情景下的潜在损失。
- 零碳转型路径:分析不同气候情景下投资组合的碳排放缺口,制定低碳转型策略。
- 信息披露:根据TCFD等框架,披露气候情景分析流程、情景假设及结果,增强透明度和信任度。
案例分析
| 机构 | 策略 | 方法 | 结果 | 应用 |
|---|---|---|---|---|
| 贝莱德 | 进行气候情景分析以评估风险和机遇 | 采用阿拉丁气候分析工具,进行多情景测试 | 投资组合潜在温升下降 | 用于投资决策和风险管理 |
| 安盛投资 | 推动低碳转型和绿色投资 | 使用Climate VaR、隐含温升等模型 | 投资组合潜在温升降低 | 鼓励被投公司制定低碳战略 |
| 路博迈 | 建立气候情景分析模型 | 使用Climate VaR评估不同情景下的影响 | 投资组合面临较低的Climate VaR | 优化投资组合结构 |
| GPIF | 将气候情景纳入ESG评估 | 采用Climate VaR分析 | 日本股票在1.5°C情景下有正的Climate VaR | 评估气候变化对全球投资的影响 |
| 南方基金 | 应用TCFD框架进行气候风险分析 | 构建情景和传导模型,进行压力测试 | 持仓加权CVaR为2.3%-2.4% | 制定气候风险管理策略 |
建议
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由浅入深,引入情景分析管理气候风险
建议资管机构从定性分析开始,逐步过渡到定量分析,从单一情景扩展到多情景分析,并从特定组合逐步覆盖全部资产组合。 -
探索适合自己的情景分析应用方法
情景分析的应用需结合机构的业务特征、投资方法和数据质量,选择最适合自身需求的方法和指标。 -
注重数据积累,逐步提升数据质量
数据质量是情景分析的关键,资管机构应从资产层面的碳排放数据开始,逐步提升数据的颗粒度和准确性。 -
建立数据和方法共享机制,促进行业发展
建议监管机构、行业协会、资管机构和数据提供商合作,建立数据和模型共享机制,降低数据使用成本,提高行业整体应对能力。
附录:主要机构简介
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商道融绿
中国早期专注于绿色金融及ESG责任投资的专业机构,提供ESG数据服务,开发PANDA碳数据平台,支持资管机构进行气候情景分析。 -
南方基金
国内首批规范的基金管理公司之一,以打造全球一流资产管理集团为目标,资产管理规模位居行业前列,应用TCFD框架进行气候风险分析。 -
贝莱德
全球领先的资管机构,采用阿拉丁气候分析工具,进行气候情景分析,探索不同情景下的投资策略和风险管理。 -
安盛投资(AXA IM)
通过气候在险价值(Climate VaR)和隐含温升(ITR)等指标,评估投资组合的气候风险,推动绿色投资。 -
路博迈
建立气候情景分析模型,纳入投资决策流程,鼓励企业进行气候风险管理,优化投资组合结构。 -
GPIF(日本政府养老金投资基金)
将气候情景纳入ESG评估,采用Climate VaR方法,评估不同温升情景下的投资风险,推动低碳转型。
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