氣候變遷風險情境分析與壓測指引摘要與趨勢觀察

隨著中央銀行、監管機構和政策制定者加強了對氣候風險的關注，大家逐漸重視氣候風險的辨識、情境分析與相應對既有風險管理的調整，並揭露符合其策略發展與業務特性的情境分析與壓力測試結果。

概要

• 國內外監管關注要點
• 產業趨勢觀察

氣候風險包含一階與二階風險。所謂一階風險，又稱實體風險（如熱浪、強降雨、洪水等），主要展現與氣候有關災害所帶來的經濟損失；二階風險，則為轉型風險（例如，監管、科技、市場的變化），主要展現商業結構的非計畫性或突然性變革帶來的影響。本文主要整理安永近期觀察各國監管針對銀行業氣候變遷之轉型情境分析與壓測指引之重點，以及安永與風險管理協會（RMA）對全球28間銀行進行氣候風險調查之結果 1，期望透過此份研究摘要協助金融機構更加了解國際與國內監管差異，進而更好地管理、衡量和因應氣候風險所帶來的財務影響。

一、國內外監管關注要點

自2017年起，許多國家的主要金融機構和監管部門都相當關注環境和氣候相關財務資訊揭露，全球89個國家和地區、超過2,600個組織和機構都支持氣候相關財務揭露建議（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures，以下簡稱TCFD），然而除TCFD指引外，各國監管機構亦針對TCFD建議中的情境分析與壓力測試方案，提供進階且完整的評估框架與參數供受其監管之金融機構參考與試算。在轉型風險使用數據源方面，各國多使用中央銀行與監理機關綠化金融系統網絡（Central Banks and Supervisors Network for Greening the Financial System，以下簡稱NGFS）進行氣候情境假設，並且皆涵蓋至少兩種以上的長期氣候情境以對比消極作為和積極朝向淨零轉型的減碳目標。

• 情境一：該長期氣候變遷情境中，全球升溫大於或等於在攝氏2˚C ，多選擇NGFS Hot House World的當前政策情境（Current Policies）或是國家自定貢獻（Nationally Determined Contributions，以下簡稱NDCs）2；
• 情境二：該長期氣候變遷情境中，全球升溫維持在攝氏2˚C以下，多選擇NGFS有序轉型下的Net Zero 2050。

在選擇轉型風險情境後，多以碳費與碳排放量作為轉型風險驅動因子，依據產業碳排放量高低進行產業差異化計算，並多以靜態資產負債表的方式建議轄下金融機構盤點持有資產時，觀察傳統風險指標違約機率（Probability of Default，以下簡稱PD）與違約損失率（Loss Given Default，以下簡稱LGD）的變化，以完成氣候變遷信用風險評估。本章節分別整理歐洲、美國、亞太地區以及臺灣(國內)監管機關對於轉型風險情境選定與分析方法建議進行彙整。

歐洲

荷蘭中央銀行（De Nederlandsche Bank）

於2018年10月11日公布「荷蘭金融系統能源轉型壓力測試」，範圍包含荷蘭銀行、保險公司和養老基金的債券、股權持有以及企業授信，考慮到缺乏衡量房地產行業的能源轉型效率數據，未將房地產納入試算範圍。在轉型風險與實體風險分開考量的前提下，其轉型風險方法論架構建立於：

1. 定義氣候情境：未使用NGFS氣候情境，而是考慮到政策措施與技術革新兩項因素，發展出四個可能的氣候情境，包含：
   1. The policy shock scenario：為減緩氣候變遷負面影響，突然實施嚴格政策措施。
   2. The technology shock scenario：減碳技術革新，但也因此造就創造性破壞而擾亂部分經濟體系。
   3. The double shock scenario：政策措施與技術創新皆未發生，引發消費者、企業和投資者信心下降。
   4. The confidence shock scenario：由於政策措施和技術創新的不確定性，企業和家庭延後投資和消費。
      
2. 將情境轉換為對總體經濟的影響，並以多國總體經濟模型 3（National Institute Global Econometric Model，以下簡稱NiGEM）數據進行量化展現。
3. 透過每個行業的二氧化碳排放量計算「轉型風險脆弱性因子」來界定受到能源轉型風險影響的重點資產，並將NiGEM總經數據降維至溫室氣體排放量較大的56個產業層級。
   

法國央行（Banque de France）
法國審慎管理局（Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution，以下簡稱ACPR）

於2021年05月04日公開「2020 Climate Pilot Exercise」試算結果，參與機構包含法國國內9家銀行（占法國銀行業總資產的85%），和超過10家保險公司（占法國保險業總資產負債表和技術準備金的75%），試算時間為2020年7月至2021年4月，要求計算資產類別包括：債券、不動產與含中小企業放款，其中特別關注以下行業：採礦、石化業、農業與建築業。

在轉型風險方法論架構方面，以碳費波動與總生產要素水平作為氣候情境驅動因子，主要參考NGFS在2020年6月公布的情境假設並進行調整，評估時間長度為30年，自2020至2050年。一共使用下列三種情境：

1. Orderly Transition：ACPR定義為基礎情境，自2020年開始進行減碳
2. Disorderly Transition：自2030年開始進行減碳，此情境切齊NGFS在2020年6月公布的無序轉型情境
3. Sudden Transition：為ACPR參考NGFS Phase II Scenarios假設自行建立的轉型風險情境。自2025年開始進行減碳，歷年減碳幅度介於上述兩種情境之間，並且碳費在2050年遽升至$917/噸。
   

將氣候情境透過碳費與NiGEM總經因子傳導至投資組合，並利用當局自建的Sectoral Model將資料降維至55個不同的行業，同時，ACPR提出一個別於他國監管機構的財報計算假設：投資組合在2025年之前使用靜態資產負債表評估，而2025至2050年則考慮動態資產負債表，希望透過動靜結合及Bottom-up的計算方式來衡量氣候變遷之下金融機構風險管理能力、投資策略韌性以及其氣候承諾的一致性。此試算預計將成為常態性的氣候金融風險評估，ACPR公告預計下次進行時間為2023-2024年。

英格蘭銀行（Bank of England，以下簡稱BoE）

BoE要求金融機構參與情境分析試算（Climate Biennial Exploratory Scenario，以下簡稱CBES），並提醒銀行業參與者應關注與貸款相關的信用風險，著重企業逾期放款的預期信用減損估算。

透過衡量轉型和實體情境變量（如碳價和海平面上升）對參與金融機構資產負債表的潛在影響，BoE建議使用下列三種轉型風險情境評估長期經濟衝擊：

1. Early Action：從2021 年開始朝向淨零過渡，全球二氧化碳排放量（以及英國的所有溫室氣體排放量）在 2050 年左右降至淨零。碳稅和相關政策措施在該情境下相對逐漸加強。
2. Late Action：從2031 年開始朝向淨零過渡，英國的溫室氣體排放量在2050 年左右成功降至淨零。氣候政策強度突然增加。
3. The No Additional Action scenario：主要探討氣候變化帶來的實體風險。在該情境下，除了2021年之前已經實施的政策之外，不會引入新的氣候政策。
   

此情境分析評估時長為30年，考慮到產業間碳排放強度差異以及面臨轉型風險程度不一，BoE一共拆分出59個行業並提供對應附加價值毛額（Gross Value Added，以下簡稱GVA）值為各產業在不同情境所面對氣候衝擊進行校準。因此，CBES氣候變遷轉型風險傳導路徑步驟包含：

• 選擇氣候情境，了解投資組合在該情境下的碳費徵收、產業GVA值與相關氣候衝擊。
• 將氣候情境以總經數據進行量化評估，相關總經因子包含實際GDP、失業率、央行利率和主權債收益率等。
• 以Bottom-up方式收斂產業暴險與地理區域影響，並分析試算結果是否與情境假設相符。
  

由於淨零過渡將對金融機構所涉及行業產生重大影響，BoE為金融機構應如何將氣候風險納入其風險管理實踐和治理安排提出了具體架構，協助業者在面對轉型風險時可逐漸調整其業務模式，朝向減碳承諾前進。

美國

美國聯準會（Federal Reserve Board of Governors，以下簡稱Fed）於2023年01月17日提出氣候變遷情境平行試算實施指引（Pilot Climate Scenario Analysis Exercise，以下簡稱Pilot CSA)，邀請六間大型銀行先行試算，包含美國銀行、花旗集團、高盛集團、摩根大通、摩根史坦利與富國銀行，並於2023年07月31日前提交計算成果與文件，Fed將會在今年年底公布Pilot CSA試算成果，以及大型銀行如何將氣候相關金融風險融入現有風險管理架構，但不會揭露情境分析下潛在損失的量化計算細節以及特定公司訊息。

在轉型風險數據源方面，Pilot CSA 建議使用的是NGFS Phase 3 REMIND模型v3.4以及NiGEM模型v3.4，其中在REMIND模型中選擇兩個情境分別為當前政策情境（Current Policies）與Net Zero 2050，並挑選該情境下的兩個參數：Price|Carbon(USD2010 t/CO2-e) 與Final Energy（EJ/year）作為氣候情境驅動因子；NiGEM模型則是以Baseline與Net Zero 2050情境下的14個總經指標進行總體經濟與財務衝擊連動分析，以儘可能地完整涵蓋金融資產在氣候變遷下的風險傳遞路徑。

同時，Pilot CSA建議參與銀行可將上述NGFS參數進行數據轉換或是擴大使用其他變量，同時確保傳遞路徑或是轉換後數據符合該情境假設，例如：將總經數據降維至部門或產業層級，並且將轉換方法詳細記錄在提交文件中。

本次試算著重在企業授信與商用不動產貸款在不同情境下於2023年至2032年未來十年間的影響，Pilot CSA期望參與銀行使用上述氣候風險因子與總經變量完成一個Bottom-up的轉型風險量化計算，銀行應著眼於PD、RRG（internal risk rating grade）和 LGD 等傳統風險指標，並以靜態資產負債表的方式評估暴險組合在氣候壓力情境下的變化，相關資訊可參考債務人公開財報、商業模型或轉型方案（Transition Plan）進行計算，以驅動銀行審視自身氣候相關風險管理能力以及氣候政策韌性。

亞太地區

亞太地區則以新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore）、香港金融管理局（Hong Kong Monetary Authority）與澳洲金融監理署（The Australian Prudential Regulation Authority）先行進入氣候風險壓力測試議題探討，在2021年至2022年間陸續為所屬區域金融機構設計氣候變遷風險管理原則與架構。

新加坡金融管理局

新加坡金融管理局在行業壓力測試（Industry-Wide Stress Test）中針對選定之銀行及保險公司展開氣候變遷情境分析及壓力測試，所採用之氣候情境參考NGFS於2021年6月發布之NGFS Phase II Scenarios，包含有序轉型（Orderly Transition）、無序轉型（Disorderly Transition）以及未採取額外政策（No Additional Policies），對實體風險及轉型風險合併進行評估，評估期間涵蓋2022年至2050年。該測試採用靜態資產負債表法假設，並以碳價及利率作為轉型風險驅動因子，在資產方面分析範圍涵蓋銀行業及保險業六個氣候政策相關產業（包括化石燃料、公用事業、能源密集型製造、建築與建設、運輸、農業）相關信用暴險以及主權信用暴險，負債方面則集中在保險業相關保險理賠分析，針對銀行業著重點評估轉型風險對信用風險相關的影響，針對保險公司則著重於評估轉型風險對市場風險的影響。

香港金融管理局

香港金融管理局於2021年進行了氣候風險壓力測試試驗計畫，共計27間銀行參與，該試驗計畫共採用兩種NGFS提出的代表性轉型風險情境：有序轉型（Orderly Transition）與無序轉型（Disorderly Transition），參與銀行被要求評估在無序轉型情境下2031年至2035年的影響，而系統性重要銀行則額外被要求評估在有序轉型情境下2021年至2050年30年期的長期影響。該測試採用靜態資產負債表法假設，並以碳排放、碳價及能源結構變化等因子作為轉型風險驅動因子，參與銀行被要求以產業層級評估七大類型產業，包含房地產開發業及六個高碳排產業（包括能源、公用事業、金屬及採礦、運輸、建築、製造）相關的放款組合、證券及其他金融資產，針對高碳排產業相關重大暴險部位的交易對手則需額外進行交易對手層級的評估，大多數參與銀行在試驗計畫中開發新模型以預測轉型風險情境下對相關產業交易對手的財務影響，將預測的主要財務指標（例如：收入及支出）作為信用風險評估模型的輸入參數，以評估交易對手的還款能力。

澳洲金融監理署

澳洲金融監理署在2021年至2022年間進行了氣候脆弱度評估（Climate Vulnerability Assessment，以下簡稱CVA），該評估由澳洲前五大銀行共同執行，CVA參考NGFS Phase II Scenarios採用延遲轉型情境（Delayed Transition）及當前政策情境（Current Policies）兩種氣候情境，對實體風險及轉型風險合併進行評估，評估期間涵蓋至2050年。其中，轉型風險的量化評估主要集中於信用風險層面，分析採用靜態資產負債表法及比例資產負債法假設，並以碳價作為轉型風險驅動因子，分析範圍涵蓋全部產業放款組合，參與銀行以透過調整現有壓力測試方法的方式，評估兩種氣候情境在放款組合層級及重要交易對手層級的放款損失影響。

二、產業趨勢觀察

1. 氣候風險情境模擬與選用方法之挑戰銀行在將氣候情境分析納入其風險分析框架和戰略規劃工作方面仍處於早期階段。現行雖然有許多情境資料來源，如：中央銀行與監理機關綠化金融系統網絡（Central Banks and Supervisors Network for Greening the Financial System）、國際能源署（International Energy Agency）和政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change）等，但銀行沒有就其在氣候情境分析中的使用達成一致的方法。
   
   根據被調查的銀行，50%的銀行正在開發內部氣候情境，50%的銀行使用供應商協助情境模擬，以提供情境預測與壓測模型所需的全套模型變數。其中，各家銀行提到一個關鍵挑戰是情境時間範圍縮減，以便在更細的地理和產業層面提供經濟、能源等變數進行分析與壓測。
   
   
2. 氣候風險情境數據取得與應用之挑戰
   使用外部供應商的情境數據將大大影響分析結果，且並非所有外部供應商採用的情境數據生成方法都是公開透明且一致的。與實體風險相比，轉型風險資料的來源標準化與一致性確立更加困難。根據調查，近50%的銀行在將轉型風險情境影響加壓至為現有的信用風險，沒有確立資料來源一致性。根據TCFD指引，針對氣候風險的治理與衡量應標準化且具一致性，然而如何對現有資料應用流程進行和管控，並改善資料蒐集或分析應用仍缺乏一致性的觀點，以及如何選擇和應用外部環境資料以貼合金融機構自身的風險管理框架，並進行情境分析與測試實屬一大難題。
   
   
3. 氣候風險評估納入既有信用風險案件承作與評分評估流程之挑戰
   根據調查，部分銀行正在開始將氣候風險嵌入到現行案件的風險信用風險評級中，在這些銀行裡，多數（56%）是透過質性調整方法進行調整。部分較先進的銀行（33%）則已開發了量化方法。然而，如何將情境分析與壓測的參數內化至未來案件，並應用風險評分或評等評估流程中，以及如何連結氣候風險暴險集中度指標，都是未來進行建構系統化的情境分析與壓測方法學的重要課題。

綜觀國內氣候情境分析發展現況，主管機關透過推動金融業辦理公版氣候情境分析，使金融機構能夠採用較簡易的方式遵循氣候風險相關評估要求，金融監管機構也更能夠在一致的方法論下得到可比較的評估結果。總體而言，無論是對於金融監管機構或是金融機構而言，皆能透過測試過程進一步提升氣候變遷風險評估能力。除了採用公版氣候情境分析外，許多金融機構也可同時進一步參考國際標竿的領先方法，採用更加精細及深入的分析，使利害關係人、企業決策者更能精確評估及因應當前所面臨的氣候變遷影響，惟採用進階分析方法的門檻較高，須仰賴更高品質及精細的內外部數據蒐集能力，以及機構本身或第三方顧問所具備之建模能力。因此對於金融機構而言，在推動進階方法的適用上仍有相當程度困難。

隨著氣候變遷議題在國內外的重要性日益提升，金融業在氣候變遷情境分析或氣候變遷相關壓力測試方面，除可參採主管機關監管要求進行壓測外，金融機構各自發展的情境分析在取用數據源、方法論及分析結果等方面皆有相當程度的差異，但其結果預期都將直接影響自身的營運策略目標與風險管理政策。

參考文獻

1. EY/RMA 《How banks are enhancing their analysis of climate risk 》January 2022
2. https://www.ngfs.net/ngfs-scenarios-portal/data-resources/
3. https://www.niesr.ac.uk/nigem-macroeconomic-model