Il cambiamento climatico può potenzialmente causare shock molto negativi al settore finanziario. Le banche centrali e altre istituzioni politiche fanno sempre più affidamento su una serie di metodi di stress test del rischio climatico (CRST) di nuova concezione per valutare questi potenziali effetti. Mentre i tradizionali metodi di valutazione del rischio finanziario in genere presuppongono che il futuro sarà simile al passato, è probabile che il cambiamento climatico porti a cambiamenti senza precedenti e spesso dannosi in un’ampia gamma di regioni e settori economici per un lungo periodo di tempo. Ciò implica la necessità di valutazioni del rischio lungimiranti, basate su quei risultati futuri che sono potenzialmente più dannosi. Identifichiamo sei tipi di shock legati al clima rilevanti per le valutazioni del rischio climatico: transizione brusca, transizione graduale, mondo caldo, disastro legato al clima, eventi “cigno verde”, e shock di tipo Minsky. La Figura 1 fornisce una panoramica.
Figura 1 Classificazione degli shock climatici
Molti di questi shock sono stati studiati in dettaglio nelle attuali applicazioni CRST. Questi includono transizioni ordinate, transizioni disordinate e cambiamenti graduali nelle condizioni economiche dovute ai cambiamenti nei modelli meteorologici e all’innalzamento del livello del mare. Quest’ultimo è indicato anche come scenario “hot house world” (NGFS 2022). Le transizioni disordinate sono state principalmente studiate osservando l’introduzione improvvisa di politiche climatiche (ad esempio Battiston et al. 2017) o l’incertezza politica (Berg et al. 2023). Inoltre, un filone emergente della letteratura indaga sul verificarsi di uno o più disastri naturali legati al clima sulle istituzioni finanziarie (Hallegatte et al. 2022). Questo tipo di shock è molto rilevante dal punto di vista della stabilità finanziaria.
Altri shock hanno ricevuto molta meno attenzione. Ciò è particolarmente vero per gli scenari in cui gli agenti del settore finanziario cambiano improvvisamente la loro percezione dei rischi attuali e futuri, che si rifletterebbero rapidamente nei prezzi di mercato odierni degli strumenti finanziari. Nel contesto climatico, ciò potrebbe essere dovuto principalmente a due motivi. In primo luogo, uno shock potrebbe provenire direttamente dalla nostra mutevole percezione dello stato del sistema climatico globale. Ciò potrebbe includere il verificarsi inaspettato di punti critici climatici o il cambiamento delle intuizioni della scienza del clima, ad esempio quando la ricerca scoprirà che l’innalzamento del livello del mare si verifica più rapidamente di quanto si pensasse in precedenza. Bolton et al. (2020) etichettano questi punti critici e le mutevoli intuizioni come un evento “cigno verde”. Secondo, uno shock potrebbe provenire dal settore finanziario se non riesce a incorporare continuamente le ultime scienze climatiche e gli agenti del settore finanziario lo fanno improvvisamente ad un certo punto nel tempo, ad esempio, a causa di una maggiore consapevolezza, un grande evento di disastro naturale o un rischio climatico fortemente migliorato nei dati. Etichettiamo quest’ultimo come uno shock di tipo Minsky.
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Approcci alla modellazione CRST
Per valutare l’impatto degli shock climatici sul sistema finanziario, stanno emergendo diversi approcci di modellazione. I CRST devono convertire i parametri iniziali (shock climatici) in variabili chiave del settore finanziario come i coefficienti di solvibilità e liquidità. Il modo tipico in cui i metodi CRST lo fanno è impiegando modelli macroeconomici e traducendo gli shock in variabili chiave, come il PIL, in perdite attese per il sistema finanziario. Sono spesso necessarie ulteriori fasi di modellazione per modellare l’effetto di gravi shock climatici sull’economia e sul sistema finanziario, in quanto non hanno precedenti in passato. Inoltre, gli shock legati al clima hanno spesso impatti settoriali e regionali specifici, aumentando la necessità di approcci di modellazione disaggregati (microbasati). La nostra revisione dei metodi CRST (Reinders et al. 2023) rileva che, oltre alla tradizionale modellazione macrofinanziaria,
- L’ approccio microfinanziario si concentra su variabili a livello di impresa o di attività e utilizza modelli di valutazione e modelli di regressione o strutturali per stimare le misure e le perdite del rischio finanziario.
- L’ approccio non strutturale tratta gli effetti economici di uno shock come una scatola nera e modella direttamente la relazione tra shock climatico e risultati finanziari, spesso utilizzando metodi empirici.
- L’ approccio al rischio di disastro collega i modelli di rischio di disastro ai risultati del settore finanziario, stimando l’impatto su variabili come il danno economico e la produttività totale dei fattori, che possono essere ulteriormente collegate alle passività assicurative o alle variabili finanziarie non assicurative.
Accanto a diversi effetti moderatori rilevanti, esistono importanti cicli di feedback all’interno del sistema finanziario (intra-finanziario), dal sistema finanziario all’economia (macro-finanziario) e dall’economia al rischio climatico (climatico-economico). Questi cicli di feedback sono endogeni e possono amplificare lo shock iniziale, come è accaduto durante la crisi finanziaria globale del 2008-2009 (vedi Figura 2).
Figura 2 Variabili moderatrici e cicli di feedback nella relazione clima-finanziaria
Data la complessità del legame tra shock climatici e risultati del settore finanziario, concludiamo che tutti gli esercizi CRST fino ad oggi presentano svantaggi sostanziali. CRST è un campo in via di sviluppo con, finora, un’ampia varietà di approcci per modellare la relazione tra shock climatici e risultati del settore finanziario. Le limitazioni comuni includono ambiti limitati (come l’inclusione solo di sottoinsiemi di canali e classi di asset) e modelli incompleti (come l’esclusione degli effetti di feedback). Inoltre, la nostra recensione indica un eccessivo affidamento su modelli macro con bassa granularità settoriale e spaziale e trascuratezza di alcuni tipi di shock climatici. Concludiamo che queste limitazioni potrebbero portare a una significativa sottostima delle potenziali perdite finanziarie a livello di sistema. Offriamo suggerimenti per migliorare gli approcci CRST, riassunti nella Tabella 1. In particolare,
Tabella 1 Strade per la ricerca futura
Battiston, S, A Mandel, I Monasterolo, F Schütze e G Visentin (2017), “A climate stress-test of the financial system”, Nature Climate Change 7(4): 283–288.
Berg, T, E Carletti, S Claessens, JP Krahnen, I Monasterolo e M Pagano (2023), “ Regolamentazione climatica e rischio finanziario: la sfida dell’incertezza politica ”, VoxEU.org, 10 maggio.
Bolton, P, M Després, LA Pereira da Silva, F Samama e R Svartzman (2020), The Green Swan, Banca dei regolamenti internazionali, Basilea.
Hallegatte, S, F Lipinsky, P Morales, H Oura, N Ranger, MGJ Regelink e HJ Reinders (2022), “Bank Stress Testing of Physical Risks under Climate Change Macro Scenarios: Typhoon Risks to the Philippines”, FMI Working Paper WP/ 22/163.
Klomp, J (2014), “Financial fragility and natural disasters: An empirical analysis”, Journal of Financial Stability 13: 180-192.
NGFS (2022), Scenari climatici NGFS per banche centrali e autorità di vigilanza. Rete per rendere più ecologico il sistema finanziario , Parigi.
Reinders, HJ, D Schoenmaker e MA van Dijk (2023), “ Climate Risk Stress Testing: A Conceptual Review ”, CEPR Discussion Paper DP17921.
Fonte: VoxEU
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Autori:
Henk Jan Reinders, PhD researcher Rotterdam School Of Management, Erasmus University ; Economista La Banca Mondiale.
Dirk Schönmaker, Professore di banca e finanza, Rotterdam School of Management Erasmus University Rotterdam.
Mathijs Van Dijk, Professore di Finanza, Rotterdam School of Management Erasmus University Rotterdam.
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