【杂志微阅读】中小商业银行气候风险管理的挑战及应对

财富   2024-10-25 18:47   北京  
请点击上方关注,点击下方“在看”

文/韩瑞春 苏州农村商业银行风险管理部副总经理


本文载于《中国银行业》杂志2024年第8期

导语:相较于传统风险,气候风险的不确定性更强。对中小银行来说,气候风险管理的实施挑战较大。中小银行应通过加深理论认知和实践积累,逐步建立量化分析方法论,探索个性化、特色化的分析方法和模型工具,并探索加强互联互通和信息共享,构建气候风险管理生态圈。

气候风险作为新兴的风险类别,已经对人类、环境、经济、金融等领域产生深远影响。而目前商业银行对于气候风险的认知程度还有待深入,特别是中小商业银行多数还未能将气候风险纳入全面风险体系中。商业银行需要将气候风险管理纳入全面风险管理框架,提升风险识别和管控能力,探索和构建气候风险评估和测算方法,为助力实现我国双碳目标贡献力量。

中小银行进行气候风险评估面临挑战
气候风险又被称为“绿天鹅”,指因气候变化引起的,系统性地威胁金融市场的极端事件。随着全球环境恶化和气候变化,极端天气对于经济和社会影响与日俱增,气候风险作为一种新型的风险类别,越来越引起金融机构和监管机构的重视。世界经济论坛发布的《全球风险报告2023》指出,自然灾害和极端天气事件被视为短期(2年)全球风险严重性排名第二的风险,而未能缓解气候变化和未能适应气候变化则被视为长期(10年)全球风险严重性排名前两名。气候风险通常通过物理风险和转换风险对金融稳定性造成冲击。其中,物理风险是指由于自然灾害(如海啸、飓风、干旱)或者长期的气候变化(如全球变暖)所造成的经济损失,通常通过损坏资产等方式对资产价值、企业经营产生负面影响;转换风险则是指在低碳转型过程中,因政策变化、科技创新、市场风险偏好、声誉风险等因素,对金融业产生不确定的影响。
相较于传统风险类别,气候风险的不确定性更强,对金融机构的影响可以从多个渠道传导,甚至可能通过单个实体扩散到整个金融系统而产生危机。气候风险的发生时间、形式不易预测,且受生态学中的链式反应和瀑布效应的影响,演绎变化也更为复杂,利用历史数据进行未来推演和预测难度更大,缓释这种风险所需要考虑的因素和采取的措施可能也更加复杂。同时,气候风险的影响还具有长期性、广泛性和叠加性等特点。气候风险的影响超出传统的金融周期范畴,对于经济环境的影响也不局限于特定地域、特定行业,相较传统风险的覆盖范围更广,破坏性更强,且这种风险可能会在社会体系与金融体系中产生连锁反应,对银行业务的开展形成系统性的冲击。此外,气候风险的影响并非是线性的,气候变化可能在达到阈值后引发风险突然爆发,且这种影响很可能是不可逆的。而传统经济学基于平稳随机假设进行的常规风险研究,难以应对这种可能存在的爆发式增长。
对于立足于本地经营的中小银行来说,区域气候环境对其业务经营可能产生很大冲击。以北方沿海地区的某农商行为例,2018年该行所在地区曾受极端气候影响致使区域内海产品大量死亡,且当年非洲猪瘟也对于当地的生猪养殖业造成毁灭性打击,这使得2018年该行的不良率从年初的4.95%骤升至8.73%,拨备覆盖率从103.86%骤降至62.04%,到2019年仍未扭转颓势,拨备覆盖率、成本收入比等多个指标未达到监管要求,该行资产规模超千亿元,但当年净利润却仅有0.66亿元,气候风险对于银行经营的冲击由此可见一斑。
对于银行而言,气候风险与一般风险不同,往往借助市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等多种途径进行叠加与传导,其对于实物资产和金融资产的价值影响也因其持有的资产类别、区位环境、业务经营范围等而有所不同。比如,极端天气对于不同区位的基础设施破坏、业务经营连续性冲击会产生不同的负面影响;又如,碳密集型资产预期收益下降会导致相关公司债券、股票、衍生品合约价格波动,从而影响银行投资收益。这些风险的评估不仅受限于对风险传导方式的分析认知不足,也因极端天气发生频率和严重程度难以预测,从而导致气候风险管理难度加大。
基础数据不完善对风险实时监测和预警形成制约。一方面,气候风险管理所涉及的基础分析数据与传统风险管理区别较大,且部分关键维度数据获取难度大。比如,物理风险所涉及的历史损失数据、灾害相关数据受限于国内气象数据历史积累不足以及极端数据积累不足,难以得到充足的基础数据;转型风险所涉及的企业生产经营、碳排放量、生态系统健康等数据也难以从公开维度获取。特别是对以中小企业为目标客群的中小银行而言,数据信息采集手段不足的困难更为突出,再加上当前国内监管机构对于气候风险的管理尚处于起步阶段,管理维度以及信息披露维度的相关机制尚不成熟,这也为数据的搜集、分析、整理增加了难度。另一方面,数据分布碎片化的现象导致数据质量难以保证。即便是考虑到能够公开获得部分气候风险数据,但因数据来源不统一、数据统计口径差异、数据缺失、数据质量参差不齐等因素,数据加工整理的校验和清洗难度仍然不小。不同区域、行业、部门之间存在数据孤岛问题,数据共享程度有待提升。尽管当前多数银行已加速数字化转型进程,但对于中小银行而言,在气候风险管理进程中加强科技手段应用,推进风险识别、监测、预警和缓释仍有较大难度,与独立建设数据库的过高成本相比,接入现行数据库后进行本地化转化性价比更高,但是,目前市场上缺乏高质量、结构化的相关数据库,对于气候数据的整理和使用也缺乏具有一致性的数据管理标准。
中小银行分析评估气候风险缺乏相关能力和资源储备。首先,气候风险相对传统金融风险覆盖范围更广、影响期限更长,气候风险对于企业的营收和成本不会产生直接作用,而是通过宏观环境、行业和区域发展政策、供需和价格变化等传导机制产生影响,再通过信贷、投资等业务作用于银行体系。从中小银行机构信贷资产结构看,区域客群的个性化特点较强,了解其风险传导路径仍有一定难度。其次,气候风险管理对于风险分析人员的综合素质要求较高,横跨气候、金融、风险管理等多个学科,需要具备一定的建模分析能力,还需要对高碳行业产业链、行业前景、政策有一定了解和知识储备,而多数中小银行机构的相关专业人才储备不足,且部分银行受限于经营区域和薪酬体系,引进外部人才也存在一定难度。再次,气候风险分析通常需要对全部高碳行业进行研究,收集数据及分析工作量较大,时间周期较长,银行需要在数据采购、信息系统建设等方面加大投入力度,对部分中小银行来说,需要进一步衡量投入产出效益。
风险评估模型仍处于探索阶段,模型应用存在一定局限性。首先,情景构建可能会存在水土不服的问题,缺乏本地化的情景设置。当下多数金融机构多采用NGFS场景,而这一场景构建主要基于全球气候数据,与特定区域的实际气候情况可能存在较大差异,难以对当地企业或者区域内经营的金融机构提供指导性意见,特别是在极端天气风险规避方面支撑力不足。其次,对于特定行业、特定区域的企业来说,在面临极端风险时可能面临破产等重大风险,而银行机构对于此类爆仓风险可能存在低估。例如,2023年7月发生的北京特大暴雨对房山区产生了巨大冲击,建筑物受损严重,酒店民宿、景区短期难以恢复经营,相关地区的贷款违约概率大幅提升,且受灾区域的抵押物受损情况可能也很难仅以温和减值计量。再次,对于短期极端事件的关注不够,预测能力不足。多数主流机构以及分析机构多是将高温、暴雨、飓风等急性物理风险情景分析场景拉长20-30年来评估其资产价值影响,难以对其短期或者中长期风险进行预测分析。最后,缺乏系统性的分析框架。各金融机构对于气候风险管理仍处于摸索阶段,缺乏统一的监管指标计算口径和管理指引,系统层面难以进行横向的风险比较和管理水平评价。
中小银行如何加强气候风险管理
气候风险作为影响经济、金融的重要因素,有别于传统风险类别,中小银行应加强研究力度,针对气候风险拟定专门的战略,并探索加强互联互通和信息共享,构建气候风险管理生态圈。
提升对气候风险管理的认识程度,加大人才、系统等方面的投入力度。中小银行可考虑将气候风险管理纳入治理结构、风险管理、资本规划中。在董事会和高管层中明确气候风险管理责任,并将职责明确给相应委员会、业务部门和管理部门,确保将风险管理因素嵌入核心业务流程,并实现监督管理。同时,在各项风险决策中,应增加气候风险考虑因素,如,在风险偏好陈述书中阐明气候风险管理方法和期望,在业务流程中建立气候风险管理措施及应急措施,在授信政策和实践中对气候风险较高的行业拟定差异化政策,加强尽职调查力度等。此外,针对当前中小银行对气候风险认知不足、管理意识薄弱、管理手段缺乏的现状,需要加强专业人才引进力度,增加系统、数据、分析方法等相关投入,提升气候风险相关能力建设,为气候风险管理进行数据分析、监测、预警创造条件。
加强互联互通和信息共享,构建气候风险管理生态圈。对于多数中小银行而言,推进气候风险管理既面临着类似的难点和困境,也同样蕴含广阔的合作机会。可探索成立气候风险管理联盟,加强气候风险专题研究,举办气候风险管理论坛,推进气候风险数据平台建设等。可在生态圈内加强信息互通、经验借鉴,探索风险管理新模式,推出气候风险相关创新产品。此外,还可尝试加强与专业外部智库、科研机构、监管部门等的合作,共同参与气候风险情景设定、风险传导模型开发等学术研究,推进学术成果的实践转化。
合作建立数据管理平台,构建统一的数据采集和管理标准。针对当前碎片化且非标准化的气候风险信息披露现状,中小银行可以尝试通过官方或非官方形式抱团取暖,推动建立标准化、统一的气候风险披露机制,在规则拟定、数据采集、计算口径、压力测试、情景设定、流程管理方面加强合作共享。如合作梳理数据统计清单、明确数据渠道来源、制定针对存量和增量客户的差异化信息采集计划、拟定数据标准化搜集模板、通过接口方式共同建立维护数据仓库,或与第三方公司合作建立数据收集、分析的平台,并提供数据信息给相关利益方进行进一步数据挖掘,以期为投资、信贷提供更有价值的决策依据。同时,完善的基础数据也是为建立健全气候风险压力测试工作机制、设定科学合理的假设情景奠定基础。考虑到目标企业的碳排放、环保信息等基础数据可能并未纳入银行传统数据收集范围,短期内可以借助问卷和数据采购的方式进行收集。建议政府和监管机构进一步完善气候风险信息披露标准和披露内容,便于银行统一接入相关数据。与此同时,银行机构需积极探索搭建相关信息系统。为后续对气候风险进行数字化手段分析,并将其纳入风险管理全流程夯实科技基础。
从重点行业或资产类别入手,逐步探索特色化的气候风险压力测试方法和计量模型。气候风险管理压力测试的情景设计复杂,计算难度高,且银行资产种类繁多,覆盖行业较广,不同行业或资产类别对于气候风险的敏感度不同,对中小银行来说,气候风险管理的实施挑战较大。因此,可考虑以重点行业或者重点资产组合作为管理试点,特别是对能源、农业等气候敏感性行业,从传导路径调研评估入手,探索包括气候风险驱动因子传导路径、承压指标、影响参数调整在内的情景生成方案。再结合银行的具体资产特征与业务细分情况,形成兼具气候与环境风险专业性与银行资产特殊性的风险传导路径定制化方案。通过加深理论认知和实践积累,逐步建立量化分析方法论,探索个性化、特色化的分析方法和模型工具,完善分析框架并不断拓展覆盖业务范围。
(本文原载于《中国银行业》杂志2024年第8期)




中国银行业杂志
《中国银行业》杂志(CN10-1167/F)是经国家新闻出版广电总局审批同意,由国家金融监督管理总局主管、中国银行业协会主办的银行业首份全行业公开刊物,于2014年1月正式创刊。
 最新文章