[論文レビュー] Measuring Transition Risk in Investment Funds

Ricardo Crisóstomo|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2022

Market Dynamics and Volatility被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、地理、セクター、企業、証券レベルの詳細なデータを用いて、投資ファンドにおける気候移行リスクを測定する包括的なフレームワークを提案する。高移行リスク下ではファンドの中央値損失が5.7%に達し、最悪の1%のファンドでは極端な尾部損失が-21.3%に達する一方、株式および投資ダウングレード社債が最も脆弱であり、持続可能なファンドはリスク露出が低く、パフォーマンスも優れていることが判明した。

ABSTRACT

We develop a comprehensive framework to measure the impact of the climate transition on investment portfolios. Our analysis is enriched by including geographical, sectoral, company and ISIN-level data to assess transition risk. We find that investment funds suffer a moderate 5.7% loss upon materialization of a high transition risk scenario. However, the risk distribution is significantly left-skewed, with the worst 1% funds experiencing an average loss of 21.3%. In terms of asset classes, equities are the worst performers (-12.7%), followed by corporate bonds (-5.6%) and government bonds (-4.8%). We discriminate among financial instruments by considering the carbon footprint of specific counterparties and the credit rating, duration, convexity and volatility of individual exposures. We find that sustainable funds are less exposed to transition risk and perform better than the overall fund sector in the low-carbon transition, validating their choice as green investments.

研究の動機と目的

• 投資ポートフォリオ全体における気候移行リスクを詳細に測定するフレームワークの開発。
• 移行リスクが異なる資産クラス、ファンド、個別証券に与える影響の評価。
• 低炭素移行シナリオ下における持続可能なファンドの、全体のファンドセクターに対するレジリエンスの評価。
• 取引相手の炭素排出量、格付け、固定利付証券リスク指標（デュレーション、コネキシティ、ボラティリティ）を移行リスク評価に統合すること。

提案手法

• 地理的、セクター的、企業レベル、ISIN別データを統合して、投資ファンドの移行リスク露出を評価するフレームワークを構築。
• 炭素強度と信用品質指標を組み込んだ高炭素移行シナリオをシミュレートすることで、移行リスクをモデル化。
• デュレーション、コネキシティ、ボラティリティを用いて、固定利付証券保有の金利およびリターン構造リスクを評価。
• 株式はセクターおよび国別レベルの気候移行リスク露出を評価し、政策的・移行ショック下でのストレステストを実施。
• ポートフォリオ保有比率で加重した個別証券レベルのリスク指標を統合することで、ファンドレベルの移行リスクを算出。
• 持続可能なファンドは、移行シナリオ下で低い炭素排出量と改善されたリスク調整後パフォーマンスを示すため、それらを評価基準とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高移行リスクシナリオ下で、気候移行リスクは投資ファンド全体のパフォーマンスにどのように影響を与えるか？
• RQ2 株式、投資ダウングレード社債、国債のうち、どの資産クラスが移行リスクに対して最も脆弱であるか？
• RQ3 持続可能なファンドは、全体のファンドセクターと比較して、移行リスクが低く、パフォーマンスが優れているとまではどの程度言えるか？
• RQ4 炭素排出量、格付け、デュレーション、ボラティリティといった個別証券レベルの特性が、移行リスク露出にどのように影響を与えるか？
• RQ5 ファンド間における移行リスク損失の分布はどのようになっており、パフォーマンスが最悪のファンドの尾部リスクはどの程度深刻か？

主な発見

• 高移行リスクシナリオ下で、投資ファンドは中央値で5.7%の損失を被るが、損失分布に顕著な左裾の歪みが見られる。
• 最悪の1%のファンドは平均で21.3%の損失を被り、顕著な尾部リスク露出が確認された。
• 最も影響を受ける資産クラスは株式で、-12.7%の損失を被った。次に投資ダウングレード社債（-5.6%）、国債（-4.8%）が続く。
• 持続可能なファンドは移行リスクへの露出が低く、低炭素移行シナリオ下で全体のファンドセクターを上回るパフォーマンスを示した。
• 取引相手の炭素排出量、格付け、デュレーション、コネキシティ、ボラティリティを統合することで、移行リスク測定の精度が向上した。
• 本フレームワークは、詳細な証券レベルリスク指標が、多様化されたポートフォリオにおける移行リスク評価の正確性を顕著に向上させることを示している。