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【金融业ESG】气候与环境压力测试系列文章之三:气候压测典型案例

第一财经 2022-05-18 18:17:01

作者:未来金融    责编:张健

金管局为此次气候风险压力测试的试验计划制订了相关指引及一套填报模板。各参与银行需以2020 年12月末的风险敞口作为初始测量值,开展对相关风险敞口的气候风险压力测试(包括定量分析和定性分析)。2021年7月20日,金管局进一步发布了气候风险管理办法(征求意见稿),其中亦明确要求银行将情景分析及压力测试应该作为管理气候风险的主要量化抓手之一 在气候与环境压力测试文章之一:概念、监管、实践及挑战中,我们对气候与环境压力测试的基本概念、监管进展、国内外金融机构行业实践,以及未来挑战等方面进行了阐述。

香港金融管理局(“金管局”)于2020年7月发布标题为“管理气候风险的各种方法”的通告,并于2020年12月邀请部分本地银行参与气候风险压力测试的试验计划。金管局为此次气候风险压力测试的试验计划制订了相关指引及一套填报模板。各参与银行需以2020 年12月末的风险敞口作为初始测量值,开展对相关风险敞口的气候风险压力测试(包括定量分析和定性分析)。2021年7月20日,金管局进一步发布了气候风险管理办法(征求意见稿),其中亦明确要求银行将情景分析及压力测试应该作为管理气候风险的主要量化抓手之一

在“气候与环境压力测试文章之一:概念、监管、实践及挑战”中,我们对气候与环境压力测试的基本概念、监管进展、国内外金融机构行业实践,以及未来挑战等方面进行了阐述。在“气候与环境压力测试文章之二:框架、模型及应用”中,我们进一步探讨了气候与环境压力测试的框架、模型及应用。本文中,我们继续分享毕马威气候压测的典型案例。

金管局期望银行对第一支柱三大风险(信用风险、市场风险、操作风险)的各主要风险指标,例如:违约概率(Probability of Default,简称PD)、违约损失率(Loss Given Default,简称LGD)、预期信用损失(Expected Credit Loss,简称ECL)、风险加权资产(Risk Weighted Asset,简称RWA)等,完成压力测试结果的报送。所有参与行需在规定时间内(本地系统重要性银行:2021年6月;非本地系统重要性银行:2021年9月)基于标准化填报模板将气候风险压力测试的结果报送至金管局。

金管局气候压测情景设置

1、金管局对无序低碳转型情景的设置、传导分析与结果填报的相关要求如下:

2、金管局对物理风险情景的设置、传导分析与结果填报的相关要求如下:

转型风险的压力测试框架

1 风险敞口的识别

梳理现有与气候风险相关的敞口,即:高碳行业与受异常天气影响的贷款和债券与股票的投资组合。
 
开展风险识别前,需先确认数据的准确性及完整性:
 

1) 需核对分析中涵盖的贷款、债券与股票的投资组合与银行的总账记录一致;

 

2) 需确认行业分类标准的完整性,即:系统中相关的贷款、债券与股票的投资组合的客户或交易对手的行业信息。

2 压力传导方法论的构建

可以考虑自上而下法(研究现行经济对各行业的影响),亦可考虑自下而上法(研究各行业下单一企业的关键财务指标与情景假设的相关性)。定量分析与定性分析的细节会在下图进行说明。

3 数据需求

根据以上定量分析与定性分析的方法论框架,收集开展压力测试所需的内部与外部数据,开展定量分析。

1) 内部数据主要包括:客户的行业信息、财务报表、 内部评级等;

2) 外部数据主要包括:NGFS的情景指标及单一客户披露的可持续发展报告等。

下表总结银行经常使用的各主要内部及外部数据。

物理风险的压力测试框架

1 风险敞口的识别

由于香港四面环海,并位处热带气旋途径的寻常路径,再者,香港因自然灾害而带来的损失(如:水浸和山泥倾泻)大多因为热带气旋而产生,而天文台公布的热带气旋所导致的损失金额,已包括热带气旋时所发生的水浸和山泥倾泻。
 
金管局此次主要关注如下几类极端气候事件:
 

1) 年平均气温上升;

 

2) 平均海平面上升;

 

3) 极端降雨天数上升;

 

4) 每天总降雨量上升;

 

5) 热带气旋下最高海平面上升。

金管局亦表示,此次压力测试中假设香港主要发生如下自然灾害事件:
 

1) 热带气旋;

 

2) 暴雨。

银行可以参考渠务署识别的7个风暴潮点、3个越堤浪点和4个水浸黑点,并综合考虑沿海地区来开展风险识别。

2 压力传导方法论的构建

首先梳理银行现有的物业地理位置信息。在梳理银行现有的物业地理位置时,物业地址数据并非结构性数据,其数据格式亦非一致或空白/没有资讯的地址信息。在将文字版的非结构性文字信息数字化之前,银行可以进一步按照金管局的最新期望,借助数据搜寻处理分析工具,获取各个物业的经纬度信息,从而将地理位置信息转变为结构性数据信息。取得经纬度信息后,各个物业的海拔高度亦可基于外部平台获取。

接下来就热带气旋带来的直接损失构建损失曲线:
 

1) 八号或以上热带气旋的历史记录(1954–2020年)取自香港天文台。热带气旋的历史记录可以泊松分布描述热带气旋发生的频率。在全球变暖2℃情景下,西北太平洋的非常强烈的热带气旋的频率会增加,且热带气旋的强度会增加。

 

2) 通过构建合适的损失曲线,估算在不同的最高海平面情况下,私人物业的损失金额比率。

 

3) 应用蒙特卡洛模拟,进一步估算年度物业金额损失。

3 数据需求

需要内部与外部数据来开展定量分析。

1) 内部数据主要包括:住宅抵押、商业抵押的地址等;

2) 外部数据主要包括:香港天文台的情景数据等。

下表汇总银行可考虑使用的主要内部及外部数据。

毕马威作为领先的专业服务提供商,曾协助多家大型商业银行(含香港子行)实施气候与环境风险压力测试,并进一步应用于银行全面风险管理的有序提升。欢迎您通过文末联系方式联系我们,我们随时欢迎与您开展沟通交流,分享国际国内的业界近期趋势、应对策略和我们的详细建议等。

【本文主要作者】

 曹劲 毕马威中国 金融风险管理咨询主管合伙人

 
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