一种随机气候模型——气候扩展风险模型（CERM）的校准方法
风险管理
2022-05-06 v1
摘要
最初的气候扩展风险模型（CERM）通过对巴塞尔协议 II 内部评级法（IRB）模型进行气候扩展，来估算银行信贷组合中蕴含的气候相关金融风险。它使用以非平稳宏观相关性校准的高斯 copula 模型，以反映气候相关金融风险的未来演化。在这篇补充文章中，我们提出一种随机前向方法论，从科学气候数据专门校准物理与转型努力的气候宏观相关性演化。我们假设一种全局物理与转型风险，等同于大气中持续的温室气体（GHG）浓度。经济风险被视为平稳的，因此可用后向方法论校准。我们提出建模 GDP 的 4 项关键原则，并建议用三个相互依赖的随机过程对经济、物理和转型努力因子建模，从而可用七个明确定义的参数进行校准。这些参数可使用公开数据校准。这一新方法不仅旨在不选取任何特定情景来评估气候风险，还通过设计一个框架以评估转型路径上每一步（通常为每年）所产生的信用损失，弥补当前监管与经济资本模型的单年视角与气候风险所必需的长期视角之间的鸿沟。在 2022 年央行权衡气候资本附加利弊的背景下，这一新方法可能被证明是有用的。
引用
@article{arxiv.2205.02581,
title = {A Stochastic Climate Model -- An approach to calibrate the Climate-Extended Risk Model (CERM)},
author = {Jean-Baptiste Gaudemet and Jules Deschamps and Olivier Vinciguerra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02581},
year = {2022}
}