気候関連金融リスク計測でのシナリオ分析で、網羅性と比較可能性を高めていく方法とは

TCFD開示から金融機関向けのNGFSシナリオへ

2017年6月に発表された、気候関連財務情報開示タスクフォース（TCFD）提言¹では、ガバナンス、戦略、リスク管理、指標・目標について、気候関連の開示を行うことがうたわれています。「物理的リスク」と「移行リスク」、それらがもたらすビジネス機会が財務情報に与えるインパクトの検討には、シナリオ分析が有用としているものの、具体的なシナリオは示されておらず、各開示主体の裁量となっています。このため、TCFD開示では、本来は各開示間で担保されるのが望ましい比較可能性は、限定的なものと言えます²。

分析の元となるシナリオ変数の数値を得る上では、統合アセスメントモデルと呼ばれる、社会経済モデルに生態系や大気海洋モデルの要因を含めたものの必要性がしばしば言及されてきました。これまで決定版と呼べるものはなく、大前提となるシナリオ自体も、物理的シナリオとしての気温や海洋・雪氷圏への影響は国連気候変動に関する政府間パネル（IPCC）によるシナリオ³が、GDPや各種エネルギー需要、技術革新他の移行シナリオは国際エネルギー機関（IEA）によるシナリオ⁴などが、それぞれ利用されてきたところです。これらはパリ協定との関係は示しやすいものの、金融監督当局の観点からは、グローバルに統一的かつ標準的なシナリオ分析ツールの開発が課題となってきました。

このような中、気候変動リスク等に係る金融当局ネットワーク（NGFS）は、2020年６月に「中央銀行および監督当局向け気候シナリオ分析の手引書⁵」とともに具体的なシナリオ⁶を発表し、金融機関を対象とした気候変動のインパクト分析を標準化する動きを進めています。移行リスクとして、主に政策対応・炭素排出量削減の進捗度合いと、それに依存した物理的リスクの発現（気温上昇）との組み合わせで、3種類のメインシナリオおよびサブシナリオ（図1）が提示されています⁷。翌2021年6月には、最新版のフェーズ２が発表されましたが、カバー範囲が広がるにつれ、各国金融監督当局の政策ツールとして広く適用されていくものと考えられ、金融機関にとっても、ベンチマークシナリオとして今後重要なものとなってくるでしょう。

図1：NGFSシナリオの概要

当局ストレステストにおける気候変動シナリオの導入

英国の中央銀行であるBank of England（BOE）が行う当局シナリオのストレステストにおいて、隔年で課される「探索的シナリオ（Exploratory Scenario）」に関して、2021年は気候変動に伴う金融リスクがテーマとなっています。NGFSシナリオ利用の先駆けの1つとして、今後金融機関のシナリオ分析が発展していく上で、メルクマールとなるものと考えられます。2021年6月に発表された、シナリオ3種類に基づくシナリオ変数として提示されているデータ項目は300近くあり、その概要は表１の通りです。NGFSシナリオをベースとしながら、当地の金融機関に向けた具体的なシナリオデータとなっています。

表1：2021BOE隔年シナリオのシナリオ変数概要⁸

主要な移行メカニズムとして、不動産エクスポージャー、企業への投融資エクスポージャー、消費者クレジット、保険負債、ソブリンリスクが挙げられ、これを基にした分析が求められています⁹。日本の当局も、大手銀行に対しNGFSシナリオに準じたシナリオ分析を求めているとの情報もありますが¹⁰、比較可能性の担保のためには、NGFSシナリオに沿いつつも、日本の金融機関の実情により合ったシナリオ変数の提供が、今後実現されていくことになるでしょう。

気候変動の金融リスクへの波及経路

気候変動シナリオ下で発現する物理的リスクと移行リスクが、金融機関の伝統的なリスクへとつながっていく波及経路ならびにその規模・性質については、データの制約や既存インフラの活用可能性、結果の重要性などを検討しながら、部分的にモデル化に取り組まれ出しているところとみられます。

バーゼル銀行監督委員会（以下、「バーゼル委」）が2021年4月に発表したリサーチペーパー「気候関連リスクのドライバーとその波及経路¹¹」では、物理的リスクドライバーとして、急性リスク（台風や洪水などの気候変動による直接的なリスク）、慢性リスク（海面水位、気温上昇などのより緩慢なリスク）、移行リスクドライバーとして気候関連の政策・規制、技術革新、投資家・消費者センチメントなどを挙げた上で、その波及経路について、ミクロ的なものとマクロ的なものに分け、信用リスク、市場リスク、流動性リスク、オペレーショナル・風評リスクに分け整理しています。例えば、信用リスクについては、表２の通りです。

表2：バーゼル委による気候関連リスクの金融機関への波及経路（信用リスク）

家計や企業を広く顧客としている金融機関にとって、カウンターパーティーの債務不履行や投資対象の資産価格の下落という間接的な効果を通して、気候変動の影響を被るところが、事業会社との違いであると言えるでしょう。このため、ボトムアップ分析に関しては、それぞれの波及経路において、気候関連リスクがどのように金融機関の資産パフォーマンスや投融資動向に影響を与えるかの因果関係のモデル化が中心問題となります。一方で、金融市場においてリスクの再分配を担う金融機関としては、ポートフォリオ全体を計測の対象とした上で、重要な気候関連リスクの偏在（国・地域、業種、ビジネスモデルなど）を見極め、シナリオ別の総体的な影響を経営者にも説得力ある形で提示できることも重要と考えられるため、見通しの良いトップダウン分析との使い分けも選択肢となるでしょう。

財務・金融リスク指標との関係性をモデル化する選択肢

シナリオ分析の整備に当たっては、上述のような波及経路を踏まえて、物理的リスク・移行リスクがそれぞれ作用する具体的な変数（シナリオ変数）を識別し、エクスポージャーやポジションへのマッピングを行った上で、伝統的な金融リスクの文脈で、シナリオ変数の挙動を一定のルールで反映させること（感応度など）を検討することになります。物理的リスクに対しては、資産のロケーションや災害の想定などによる直接的な論理付けが一定程度可能であるのに対して、影響が間接的な移行リスクに関しては、前述のようなシナリオ変数と、伝統的な金融リスク計測手法で用いられるリスクパラメーターとの間の橋渡し（図２の点線部）をいかに行うかが、既存のインフラを活用する観点からも重要なポイントとなり、さまざまなモデル化の選択肢が考え得るところとなっています。

図2：シナリオ分析においてモデル選択の中心となる問題

モデル選択については、バーゼル委下の、気候関連金融リスクに関するハイレベル・タスクフォース（TFCR）による報告書「気候関連金融リスクの計測手法¹²」に、2020年10月に行った業界ワークショップの内容があり、次のような点について触れられています。

• ベンダーが提供する手法以外には、UNEP FI（国連環境計画・金融イニシアチブ）によるグローバル大手銀行16行とまとめた報告書にある手法¹³などの、業界イニシアチブに沿ったものなどが適用されていること
• 移行リスクと物理的リスクのシナリオが金融リスク計数に対して与えるインパクトは限定的な結果となっているものが多いこと
• デフォルト率や担保比率（LTV）の悪化想定を通した信用ポートフォリオに対するリスクと、物理的損害に起因して個別に測られたオペレーショナルリスクに対しての適用が一般的であること
• 物理的リスクは、ポートフォリオや債務者の一部に対しての、特定の災害事象や気候変動のインパクトを見積もることに注力されており、最もよく見られるのは、洪水などの水害リスクであること
• 移行リスクの分析は、エネルギーなどの二酸化炭素排出度合いの高い業種にフォーカスしたものが多く、シナリオ下の売り上げやコストの変動を通した、債務者の事業動向・財務状況の変化とその帰結としての格付け、さらには信用コストの変動を測るアプローチなどが例としてあること¹⁴

このように、業種セクター、リスクドライバー、波及経路、エクスポージャーとしての資産クラスの拡大など、シナリオ分析の発展はまだまだ緒に就いたばかりです。30年にわたる長期分析も期待されている中、気候シナリオに沿った投融資・調達ミックスをダイナミックに変更した計算もまた高いハードルとしてあり、包括的なモデル化に向けて、今後クリアすべき課題はまだまだ多いと考えられます。