文献分析 | 气候变化与系统性金融风险
一、研究问题
人们普遍认识到，气候变化导致的物理风险和转型风险相互作用，给金融机构带来损失、导致金融市场运作中断、大型资产类别波动性突然增加，已经成为系统性风险的主要来源。此前的研究很少考察气候变化驱动的极端天气事件可能对金融系统性风险产生的影响，大多忽略了这种影响发生的时间和速度。学者们也很少致力于研究金融系统风险与绿色和棕色公司表现之间的关系。在此背景下，本文调查了美国银行业和保险业的系统性风险是否以及在多大程度上由天气和气候灾难导致；并研究了美国银行和保险公司的系统性风险与绿色和棕色市场指数表现之间的关系。这两个研究问题都与气候政策相关，一方面是对比极端气候事件频率和严重程度的上升，另一方面是预期改变金融公司资产组合的绿色程度。
二、研究方法与数据
（一）研究方法
本文使用和MES衡量系统性金融风险。前者代表单个机构对整体系统性风险的贡献，后者表示当整个金融体系处于尾部事件时美国银行业和保险业的损失。
为了分析与气候灾害相关的物理风险对金融系统风险的影响，本文使用了Wilcoxon符号秩检验，来测试样本期间内美国银行业与保险业的系统性风险对气候灾难的反应程度。具体来说，首先检验自然灾害发生的h天（即t天到t+h天）期间观察到的美国银行和保险公司的系统性风险是否大于h天前记录的值，原假设如下：
此外，本文还将Wilcoxon符号秩检验应用于另外两个假设。一是事件发生后的h天内（t+h+1日至t+2h+1），银行业和保险业的系统性风险是否大于事件开始前h天的值（即t−h−1日到t−1日之间）；二是事件发生后的h天内（t+h+1日至t+2h+1），观察到的美国银行业和保险业的系统性风险是否大于灾害持续时间内（即t天到t+h天）的系统性风险。
为了检验绿色和棕色公司的业绩对美国银行和保险公司系统性风险的潜在影响，本文使用了Koenker和Bassett Jr.(1978)的分位数回归方法，检验绿色和棕色市场指数与基于市场的系统性风险之间的关系是否对不同分位数敏感。具体来说，本文运用以下分位数回归：
其中，
是系统性风险的衡量标准 ，
是绿色指数和棕色指数,
下标表示分位数。
条件分位数记为
。
估计量通过最小绝对误差法加权来计算：
（二）数据
本文使用标准普尔银行业和保险业的日度指数数据计算系统性金融风险；使用MSCI USA Select Green 50 3% Decrement Index和NASDAQ OMX Green Economy US Index代表绿色指数，使用马萨诸塞大学阿默斯特分校政治经济研究所确定的美国上市污染企业的三个资本加权指数来代表污染指数；从国家环境信息中心 (NCEI) 发布的价值数十亿美元的天气和气候灾害清单中选择气候引发的灾害。
三、研究结论
本文实证结果表明， 气候引发的灾害不一定会对金融系统性风险产生影响，但是一些极端的气候灾害（价值数十亿美元的天气和气候灾难）与系统性金融风险之间存在显著相关性。此外，绿色市场指数水平的提高可以显著缓解系统性风险，棕色市场指数水平的提高则会加剧系统性风险。
本文结果一方面说明了气候政策的重要性，适当的气候政策可以避免系统相关气候事件的频率和严重程度进一步增加。另一方面，根据绿色和棕色市场指数的证据，投资绿色公司有助于减轻金融系统性风险。因此，在制定气候政策时应考虑到，从金融体系稳定性的角度来看，可能问题不仅来自于棕色公司搁浅资产价值的减少，还来自绿色公司的一些特定特征（例如更新的技术、更高的财务脆弱性和更低的市场份额）。在不利的市场环境下，将它们与棕色金融机构区分开可能会导致其金融交易对手的系统性风险大幅上升。
四、原文摘要
We study the relationship between climate change and financial systemic risk. First, we test whether, to what extent and how quickly the systemic risk of US banking and insurance sectors reacts to billion-dollar weather and climate disasters. We prove that some extreme events can exacerbate financial systemic risk and provide insights about the different timing at which the reaction of the systemic risk measures takes place. Second, we investigate through quantile regressions how the performance of green and brown market indexes affects the systemic risk of the two US financial sectors. We observe that higher levels of the green indexes reduce systemic risk more than a raise in brown indexes, with an increasing magnitude in tail conditions. A raise in the riskiness of the green indexes seems to significantly increase systemic risk, with the effect being stronger than that of an increase in the riskiness of brown indexes. Our results confirm the importance of the adoption of appropriate policies aiming at contrasting the raise in the frequency and severity of climate disasters. Our findings are also important in the perspective of the likely increase (decrease) in the exposure of financial firms towards green (brown) companies, induced by the policy decisions taken to combat climate change, and in terms of the implications for banks’ and insurers’ risk management models and procedures.
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3.文献分析 |气候变化的转型风险对宏观经济和金融稳定的影响 ——基于存量流量一致性模型视角
作者：
张广逍 中央财经大学博士研究生
指导老师：
王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长
原创声明
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新媒体编辑：叶哲伟