随机气候模型——一种校准气候扩展风险模型（CERM）的方法
摘要：气候扩展风险模型（CERM）通过将巴塞尔Ⅱ IRB模型的气候扩展来解决银行贷款组合中嵌入的气候相关金融风险的估算问题。它使用高斯Copula模型进行校准，以反映未来气候相关金融风险的演变。在这篇补充文章中，我们提出了一种基于科学气候数据的随机前瞻方法来校准气候宏观相关性的演变，特别是针对实际和过渡的努力。我们假定全球性的实际和过渡风险类似于大气中持续存在的温室气体（GHG）浓度。经济风险被认为是稳定的，因此可以使用向后看的方法进行校准。我们提出了四个关键原则来建模国内生产总值（GDP），并建议使用三个相互依赖的随机过程来建模经济、实际和过渡努力因素，以便通过七个明确定义的参数进行校准。这些参数可以使用公共数据进行校准。这种新方法不仅可以在不选择任何特定情景的情况下评估气候风险，而且还可以通过设计一个框架来评估过渡路径的每个步骤（通常是每年）中的信贷损失，从而填补监管和经济资本模型当前一年的方法与必要的长期气候风险视图之间的差距。在央行权衡气候资本费用的利弊时，这种新方法可能在2022年具有重要作用。
作者：Jean-Baptiste Gaudemet, Jules Deschamps, Olivier Vinciguerra
论文ID：2205.02581
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2022-05-06