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行业发展研究专业委员会 • 研究精选【28】商业银行气候风险压力测试与实践
发布:行业动态   更新时间:2024-08-16 19:33:51

  气候变化已成为全世界经济发展中不可忽视的因素。由于气候平均状态随时间的变化具有长期性和不可逆性,为遏制未来全球变暖趋势,不少国家已开始采取行动应对气候平均状态随时间的变化可能带来的深远影响。在气候变化加剧、社会向低碳经济转型、监管关注度上升的大背景下,如何合理识别气候风险,对其进行科学的计量,并构建高效的管理机制是商业银行应对气候变化必须关注的问题。这对进一步探索气候风险规律,实施绿色金融发展的策略具有重要意义。

  中国银行业协会行业发展研究专业委员会紧扣时代主旋律,汇聚行业前沿理论与实践精华,搭建优秀研究成果分享平台,推动形成研究创造价值的良好氛围,助推银行业高水平质量的发展。本期推荐浦东发展银行撰写的《商业银行气候风险压力测试研究与实践》。本课题深入研究气候平均状态随时间的变化引发的转型风险与物理风险,梳理了国内外金融机构对气候风险压力测试体系的探索、研究和实践,并在建立转型风险、物理风险压力传导与量化机制及数据标准化过程中提出创新研究成果。以供读者参考。

  气候变化已成为全世界经济发展中不可忽视的因素。2005年12月,联合国气候变化大会上通过全球性气候协定《巴黎协定》,我国亦是《巴黎协定》的缔约方之一。2022年10月,九部门联合发布《建立健全碳达峰碳中和标准计量体系实施方案》,明确了我国碳达峰碳中和标准计量体系工作总体部署,指导相关行业、领域、地方和企业组织碳达峰碳中和标准计量体系建设。

  气候平均状态随时间的变化将引发金融风险已成为共识。由于气候变化长期性、非线性、全局性及复杂性等特点,传统的依靠历史数据建立统计模型的方法受到极大挑战。前瞻性的气候风险压力测试成为量化评估气候风险的主要工具,不仅有助于监督管理的机构评估气候风险压力下的金融体系稳健性,也有助于商业银行分析转型风险与物理风险影响,提升应对气候风险的管理能力。

  国际组织及各国监督管理的机构纷纷开展探索研究。气候相关财务信息公开披露工作小组(TCFD)2017年6月发布《气候相关财务信息公开披露指南》、联合国环境规划署金融倡议(UNEP FI)开展“TCFD试点项目”、央行与监督管理的机构绿色金融网络(NGFS)发布情景及综合评估模型(IAM)、巴塞尔银行监管委员会(BCBS)气候相关金融风险工作小组(TFCR)2021年4月报告《气候风险的计量方法》等。多国金融监督管理机构发布了气候风险管理指引要求。欧央行(ECB)2020年公布了气候风险管理框架文件《气候相关风险与环境风险指引》,英国审慎监管局(PRA)2019年发布政策指引《SS3/19加强商业银行与保险公司对气候相关金融风险的管理》,香港金管局2021年发布了纲领性的《GS-1 气候风险管理》,中国人民银行、原银保监会等七部委2016年8月联合印发了《关于构建绿色金融体系的指导意见》,提出要针对环境与气候风险开展压力测试。原银保监会2022年6月发布《银行业保险业绿色金融指引》,要求金融机构“加强动态分析,开展情景分析和压力测试,并在资产风险分类、准备计提等方面及时做出调整。”

  气候风险压力测试主要是根据气温变化曲线及碳排放路径衍生的各类气候情景,考察压力情景下客户的违约风险和资产、押品价值的变化,进而评估信贷资产质量、减值损失及对资本充足率的影响。本文创新提出转型风险和物理风险的压力传导与量化机制及数据标准化方法,深入分析气候敏感行业的转型路径、碳排放规律对银行资产质量和减值的影响,并引入气候敏感地区的气候灾害数据,通过易损性模型评估对房地产价值的影响。

  转型风险压力测试主要评估银行业务受气候平均状态随时间的变化的直接和间接影响。直接影响如气候平均状态随时间的变化引发的固定资产损坏、产量变化、破坏供应链及改变商品和服务需求模式等,导致企业资产负债表恶化,包括营收减少、资产价值下跌、碳价上升导致营业支出剧增、原材料稀缺导致成本上升以及业务被迫转型等。间接影响包括气候平均状态随时间的变化对宏观经济的影响、政府出台相应政策和法规、各行业对风险上升的反应等,导致企业财务情况恶化,进一步影响银行资产组合。

  本文采用“自下而上法”为主建立转型风险压测模型。自下而上法指在客户层面评估转型风险的财务影响,再传导至对银行资产组合的风险。比起“自上而下法”,其优点是分析颗粒度细化至企业层面,可对不一样的行业构建特有的传导渠道及建模方式,对企业、行业转型风险分析更为深入、结果更为精细化。

  气候压测情景通常基于动态均衡模型,模拟各种可能的气候平均状态随时间的变化路径以及政府公布的减排措施,生成一系列情景变量。实践中,NGFS情景因其技术积累、关注点和提供的变量丰富度等优势,成为各国金融机构开展气候压测的主要选择。NGFS情景描述如表1所示。本文采用NGFS 2022年9月发布的第三代REMIND-MAgPIE模型及GCAM模型中的延迟转型情景、低于2度情景,并进行情景的本地化适用性分析。

  本文针对主要高碳排放行业建立了特定行业情景传导模型。通过深入研究各行业的产品和业务,分析企业核心财务因子如产量、成本、价格、资本投入等受转型风险的冲击,充分的利用各行业情景变量分析气候压力影响,建立更符合实际的转型传导路径。不一样的行业的压力传导逻辑不同,压力的侧重点也不完全一样,本文在行业层面建立不同的情景传导模型,考虑细分业务种类的差异化,并参考联合国环境规划署金融倡议(UNEP FI)对行业的转型风险评估结果(如表2所示)。

  产量:因低碳转型多种商品的产量将受到压缩。典型行业如石油天然气开采,虽然在油气开采过程中直接碳排不高,但油气下游炼化和使用的过程中会产生大量碳排放。随着下游绿色转型,对油气的需求量会大幅度减少,将导致油气开采被迫减产。

  单位成本:分为直接碳排放和间接碳排放成本。前者是在引入碳排放权交易机制后,高碳排企业要额外购买排放资格。后者指企业使用的能源(电力、供暖等)生产的全部过程中的碳排放,以及企业上下游厂商涉及的碳排放。

  单位价格:企业通常会在成本上升时选择提价,而能转嫁多少成本则受商品的供需弹性特性影响,可通过行业层面的成本传递能力参数反映此特点。

  资本开支:大多数表现在企业要通过投资实现低碳转型,如发电行业需要从化石能源发电转型为非化石能源。为建设新的绿色产能,企业要大量投资于相应的设备和基础设施,由此带来资本投入。

  资产减值:由于面临需求的大幅度地下跌,固定资产实际价值将低于其账面值,因此须作会计减值。

  电力行业的全面脱碳对我国实现碳达峰碳中和目标至关重要。2022年,我国发电量占全球总发电量已超过30%,由于我国电力结构仍以燃煤发电为主,发电过程中产生了大量温室气体排放。同时,社会低碳转型促使其他各工业部门提高电气化程度,因此电力在终端能源需求中的占比将明显提升。工业与信息化部等六部门《工业能效提升行动计划》中提出,2025年电能占工业终端能源消费比重达到30%左右。

  参考国际能源署、国家发改委等多个机构和政府部门的相关研究,我国发电行业实现碳中和的主要措施包括:发电结构的转变,即电力结构从当前以传统化石能源为主转变为以风能、太阳能等非化石能源为主。电力系统灵活储能建设,通过建设储能能力,发电企业能够将天气特征情况良好时多余的电力储存起来,供其他时间使用,实现清洁电力的跨时间调度。碳捕集与封存技术(CCS)即将工业和能源行业产生的温室气体收集起来,并用很多方法将其封存,以避免排放。此外,未来电价形成机制的改革,将使得电价更贴近市场化,在引导电企转变发电结构、降低排放方面发挥关键的正向激励作用。

  本文按照前述方法,建立发电企业核心财务驱动因子传导机制。本文将企业划分为主动转型和被动转型两类,收集确定基准年企业的煤电、水电、风电等各类机组发电量,预测不同转型路径下逐年产量的变化;根据公司发电结构,推算相应所需机组装机容量和储能设备容量,并计算其所需的固定资产投资,逐年逐类资产推算资本支出或资产减值;计算每单位电力的发电成本,包含发电所需的燃料成本、引入碳排放交易机制而产生的碳排放配额购买成本、发电设备折旧成本及另外的成本。模型构建中,假设电价是发电成本传导至用电者的结果,相关传递系数参考学术文献中全球别的地方市场化条件下的数值确定。同时假设电价过快增长将继续受到政策管控,将电价年度涨幅限制为20%。通过情景传导模型得到企业层面五个财务驱动因子预测后,输入财报模型以模拟未来企业财务报表变化,最后代入银行内部评级模型后计算出压力下的评级与违约概率演变轨迹。

  本文考虑规模、发电结构、企业环境等各方面条件,将较有代表性的16家发电企业作为“样本组合”,基于NGFS延迟转型和有序转型两套情景测算了样本组合的违约概率。结果显示,发电行业的信用风险在低碳转型期间将会出现较为显著的上升。该结果同时体现了内外部因素的影响。

  外部因素主要是宏观环境对发电行业转型的影响。在有序转型情景下,发电企业的评级普遍会更早开始下调。但延迟转型情景下自2030年起评级慢慢的出现快速恶化,降幅超过有序转型情景。如图2所示。

  内部因素主要是发电企业自身转型路径的影响。在同样的外部情景下,主动转型企业评级下调幅度明显小于被动转型企业。采取积极主动的转型模式更加有助于抵御气候政策突然收紧的冲击效应,而消极被动的电力企业则对政策冲击更为脆弱。如图3所示。

  图3 发电行业在NGFS延迟转型/有序转型情景下不同转型路径的平均降级数

  结合发电行业气候压测有以下建议。一是加快将企业转型特征纳入客户风险评估体系。二是加强对企业应对气候政策相关风险的监控。三是关注不同高碳行业转型压力的重要时间节点,发电行业在低碳转型过程中任务重、行动早,其财务压力最近十年可能明显上升。四是评估客户财务韧度。高度关注高碳行业客户目前的财务质量,结合多种转型情景判断其是否有足够财务韧度应对转型风险挑战。

  物理风险分为急性气候事件与慢性气候平均状态随时间的变化。前者来源于极端气候事件,如台风、洪水,后者来源于气候的逐步变化,如海平面上升,高温天数增多等。随着全球变暖,急性气候灾害更频繁或更严重,慢性气候变化逐步显现。对物理风险压测方法论主要有三部分:气候灾害模型、易损性模型、损失模型。根据各类气候灾害类型,均需建立不同的模型。

  本文采用联合国政府间气候变化委员会(IPCC)第五次评估报告中的典型温室气体浓度路径(RCP)8.5,即辐射力持续上升、至2100年辐射力达到8.5瓦/平方米(W/m2)。RCP8.5情景由国际应用系统分析研究所(IIASA)开发。在RCP8.5情景下,全球在2100末的升温幅度较工业化前上升3.2度到5.4度,为严重的全球变暖情景(物理风险在全球变暖情景下的影响程度更高)。

  本文针对风害与洪灾建立物理风险评估模型,集中研究对特定气候灾害较为敏感的地区,在敞口划分上主要是采用区域。模型输入数据含内、外部数据,内部数据主要有房地产贷款相关零售信贷数据、相应房地产押品所在城市或行政区划数据;外部数据主要有历史气候数据,或全球气候模型结果数据。传导机制方面,物理风险通过对房地产、设备、基础设施等造成损害,使得资产价值与财富减损,并影响资产产生的收入与现金流。以房地产抵押贷款为例,物理风险主要评估对房地产的损害造成的影响。对商业银行的房地产抵押贷款,传导路径主要是造成抵押品价值下降、影响贷款价值率,进而影响违约损失率、预期信贷损失及资本充足率等。

  以我国最常见的洪水灾害为例,分析物理风险带来的损失。以一线沿海城市深圳为例,压力情景采用RCP 8.5情景下的2080年,百年一遇的洪水灾害对深圳各类建筑的直接损失分析。图5为洪水深度模拟情况。

  如表3所示,在2080年发生百年一遇洪水的物理风险情景下,深圳市五个行政区各类建筑均会受到较为显著的损害。对银行资产组合而言,受此类风险影响最显著的是住宅和商业用房抵押贷款,因为面临风险的抵押品房屋价值有几率发生下跌,导致贷款价值比上升,进而影响该笔贷款的信用风险。

  模型方法论尚不成熟。比如,模型涉及较长时间跨度的评估;缺乏评估气候平均状态随时间的变化对借款方和行业影响的详情信息;需要银行内部多个部门的协作;可用于评估气候平均状态随时间的变化情景对特定借款方和行业的信贷价值影响的信息极其有限;不同银行压力测试结果差异较大,模型风险和估计的不确定性较高等。

  数据积累不足。气候压测需要收集大量可靠且具有可比性的外部数据,但这一些数据披露要求、数据分类方法、定义明确的量化指标以及评估标准等,仍有待持续完善,数据的积累需要相应的时间量。公开途径获取的气候风险数据较有限,对评估公司产业链、上下游碳排放量等数据也很有限。

  专业人员及技术能力欠缺。气候风险是一种新型风险,模型体系和管理机制尚属前瞻性的探索,各机构普遍缺乏相关特定专业相关知识技能,缺少内部预算及相关的内部激励机制。且由于气候风险的时间跨度较长,有些金融机构的绩效考核机制则可能过度关注短期效益,未引起足够重视。

  定义风险偏好框架。重点是识别高风险行业及客户,并结合压力测试与气候风险披露中所采用的指标,以及风险偏好现有相关指标,选择适用于气候风险偏好的定量指标。

  定义风险容忍度和承担接受的能力。分析银行目前承担的气候风险敞口及风险水平、目标计划或预算,并结合气候风险压力测试与情景分析结果,即“碳达峰碳中和”目标下现有客群在客户层面的承压情况,最终筛选适用于量化和监控气候风险的定量指标,并明确相关定性描述,如定量指标选择的标准、以及定量指标的校准方式。

  建立气候风险偏好限额框架及传导机制。结合银行现有的风险偏好限额框架及传导机制,并制定适用于气候风险偏好的传导至业务条线的机制,设定监控与管理的风险偏好限额阈值与管理阈值,做全面的气候风险监控与管理。

  研究国内外气候风险相关因素纳入内评模型的实践,梳理ESG相关因素,甄选重要性指标,识别重点行业ESG指标,构建对应指标体系。应考虑将环境、社会、治理三大支柱指标,评估数据的可获得性、结合国情以及各商业银行业务特点筛选关键指标,并按照计量规则得到最终ESG评分。ESG评级可作为单独模块对内评模型结果调整提供参考依据,为促进向低碳经济转型的客户结构调整提供依据。

  完善授信调查标准。针对高碳行业及企业补充完善授信调查要求。完善贷前调查模板,指导贷前调查人员针对企业气候相关风险进行尽职调查,并充分评估相关缓释措施。结合气候风险评级指标,对客户进行更加全面、合理的信贷分析。

  纳入授信准入政策。综合考量“客户评级+气候风险评级”结果,制定行业、客户及业务准入政策,支持绿色金融、落实双碳转型政策。

  实施气候风险定价。将气候风险因素加入资产定价因素中。若客户受气候风险影响较小,可通过调低目标资本收益要求,调低气候风险影响较高客户的资本占用系数,从而调低其定价基准,给与价格实惠,反之亦然。

  建立限额管理机制。在限额的设置中,可纳入气候风险调整系数,按照每个客户的气候风险压力测试量化结果得出。

  设定单一层级或组合层级限额。根据不同风险水平设定气候风险调整系数折扣,达到限额管控目的。

  创新押品管理体系。将气候风险评估融入押品管理政策,以确定对借款人的押品要求,或要求借款人提供信用保险或其他风险缓释措施,从押品分类、准入、估值及押品集中度等维度创新押品管理。

  建立前瞻性预警指标。结合气候风险压测与气候风险披露中采用的指标,设置气候相关预警指标。如客户在各类气候风险情景分析中的违约概率超过一定阈值,或其实际转型路径明显落后于行业平均的情况等。

  推进企业客户信息公开披露及收集。气候风险分析中,非财务数据发挥着重要的作用。应顺应我国环境信息公开披露进程,拓展现有信息收集模式,如首先向有义务报送温室气体排放报告和披露环境信息的企业组织信息收集,逐步扩大收集范围,最终建立成熟有效的数据收集制度。

  加强与外部数据供应商的合作。随着气候风险管理的重要性日益凸显,许多数据供应厂商加大气候风险数据服务力度,将零散的气候风险数据整合成为结构化的数据产品,有效提升了数据的可应用性。部分数据供应商也建立了气候风险指标估算模型,将其应用于未披露数据的企业,可作为开展气候风险管理压力测试的辅助补充渠道。

  加强各组织间的信息共享交流。目前,满足碳核算门槛的八大高碳行业企业多数已将碳排放核算数据报至相关环保管理部门,但商业银行对这一些信息缺乏直接和公开的获取渠道。国家环保部门可考虑在一些范围内建立信息公开披露平台,方便金融机构和商业银行获取相关信息。

  完善建模样本选择。当碳排放量数据的可获得性提高后,可以基于行内客户建模获得碳排放强度。当数据更加完备时,可以细化情景模型指标生成方式,对企业成本、收入、产量等等进行更全面拆解。优化压力情景假设。本文情景模型假设未将企业规模、企业性质和经营抗压能力纳入考虑范围,未来模型可逐步优化。完善转型路径细分。本文选用转型路径仅划分为主动转型和被动转型,未来可细分转型路径,并在转型路径研究中,增加对企业转型获利机遇的分析。改进物理风险模型。当企业的资产地理分布的区位数据可获取时,能更加进一步考虑物理风险对厂房的影响,以及随之而来的生产经营策略转变对企业的运营、获利能力、资产质量等影响,最终传导至银行资产的PD变化。

  企业的碳排放水平对于商业银行管理气候风险十分关键。自2018年起,中国国家标准化管理委员会陆续发布《温室气体排放核算与报告要求》系列国家标准,明确了各行业碳核算方法与要求,目前已覆盖12个行业。随着碳排放权交易制度建立,生态环境部每年组织重点排放单位开展温室气体排放报告管理工作。然而,获取交易对手温室气体排放水平的存在一定的困难,由于绝大多数并非重点排放单位,且缺乏温室气体的核算的能力,难以仅通过向交易对手收集数据获取其温室气体排放信息。作为市场经济中的重要一环,商业银行应当具备一定的碳核算能力,掌握微观方法与宏观方法,针对不同的交易对手,选择更有效的方式完成碳核算,并据此制定有效地绿色转型路径。

  气候风险压力测试既是量化气候风险管理的重要工具,也是推进气候风险管理的基础,依托商业银行现有的行内组织框架,进一步细化夯实各部门职责,组织协同起来,可以越来越好在商业银行内部落实推进气候风险管理项目各项工作,并探索将压力测试结果和分析应用到更多的业务场景。

  本文收录于《中国银行业发展研究优秀成果作品选集(2023)》,该书已由中国金融出版社发行,更多好文欢迎关注,欢迎订阅!

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