为气候变化敞口定价

年份：2023 定价气候变化风险 Sautner, Zacharias ; van Lent, Laurence ; Vilkov, Grigory ; Zhang, Ruishen 摘要：我们估计了标准普尔500指数股票中企业层面的气候变化风险溢价及其在2005年至2020年间的时序演变。风险敞口反映了市场参与者在对公司气候相关风险和机遇的关注中付出的代价。当从实际回报中提取时，无条件风险溢价不显著，但在金融危机前存在一个正值风险溢价期，之后持续稳步上升。前瞻性预期回报代理提供了无条件正值风险溢价，最大值为每年0.5%-1%，具体取决于代理，在2011年至2014年之间。自2015年以来，风险溢价有所降低，尤其是在预期回报代理明确考虑了具有高暴露股票特征的高机遇和低崩溃风险的情况下。这一发现源于风险溢价定价部分主要源于对气候相关上行机遇的不确定性。在时间序列中，风险溢价与绿色创新、三大持股以及环境、社会和治理基金流动负相关，与气候变化适应计划正相关。 DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4686 发布于苏黎世大学开放存储库和档案ZORA URL: https://doi.org/10.5167/uzh-234541期刊文章接受版本 最初发表于：Sautner, Zacharias; van Lent, Laurence; Vilkov, Grigory; Zhang, Ruishen (2023). Pricing climate change exposure. Management Science, 69(12):7540-7561. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4686 气候变化风险定价∗ 扎卡里阿斯·索特纳†劳伦斯·范·伦特‡格里高利·维尔科夫§张瑞深¶ 2022年4月 摘要 我们估计了S&P 500股票中公司级别的气候变化风险溢价及其在2005年至2020年间的时序演变。风险暴露反映了市场参与者在业绩电话会议中对公司气候相关风险和机遇的关注程度。当从实际回报中提取时，无条件的风险溢价不显著，但在金融危机前出现了一段正值风险溢价，之后持续稳步上升。前瞻性预期回报代理提供无条件正值风险溢价，在2011年至2014年之间，根据代理的不同，最大值为每年0.5%至1%。自2015年以来，风险溢价有所下降，特别是在预期回报代理明确考虑了高暴露股票所具有的更高机会和更低崩溃风险时。这一发现源于风险溢价的价格部分主要源于对气候相关上行机会的不确定性。在时间序列中，风险溢价与绿色创新、汽车三巨头持股和ESG基金流入呈负相关，与气候变化适应计划呈正相关。 关键词：气候金融、气候变化暴露、气候风险溢价、尾部风险、气候变化机遇 1 引言 气候变化对金融市场提出了巨大挑战。如何衡量企业对气候变化的暴露程度？是否存在气候变化暴露的风险溢价，以及如果存在，它是如何随时间演变的？哪些基本气候相关的经济变量驱动了这一风险溢价？鉴于这些具有挑战性的问题，近期已投入大量资源来开发气候金融领域，以便更好地理解向低碳经济的转变如何影响金融市场。然而，这一文献集仍处于起步阶段，需要更多证据来更全面地了解气候相关风险和机会如何影响股票回报。 本文采用市场参与者对个别企业气候变化暴露程度的时间变化度量，并检验这些感知到的暴露是否在金融市场中被定价。气候变化暴露的度量是在Sautner等人（2022年）的工作基础上建立的（SvLVZ），他们利用季度财报电话会作为来源，以识别市场参与者对企业气候相关风险和机遇的关注。1为了衡量一家公司的气候变化风险暴露，SvLVZ使用在收益电话会议中围绕气候变化讨论的比例。2 盈利电话是重要的企业事件，在这类事件中，财务分析师会倾听管理层讲话，并询问公司高级官员关于与投资该公司股票相关的重大当前和未来发展情况。因此，这些措施的一个特点是反映了源自管理层和分析师之间信息交流的“软”信息。这一特点使我们能够补充相关研究，该研究考察了“硬”信息对资产定价效果的影响。 在碳排放或极端局部天气事件方面。例如，Bolton和Kacperczyk（2021a,b）、Ilhan等人（2021）、G¨orgenet等人（2019）或In等人（2019）研究了碳排放如何被定价在权益或期权市场中，无论是作为公司特性还是风险因素。同样，Hong等人（2019）、Addoum等人（2020）或Kruttli等人（2021）研究了极端天气事件的资产定价含义。 为什么测量的气候变化暴露应要求风险溢价？原因在于气候变化对个别股票的影响高度不确定，而Barnett等人（2020年）从理论上证明这种不确定性应该得到定价。气候变化的不确定性源于对温度将上升多少、为了限制全球变暖必须多么严厉地削减排放以及监管干预将如何补贴绿色（和征税棕色）活动的极度不清楚。至于技术，预测有助于低碳转型的创新是否会成功（例如，碳储存的投资是否会成功以及电池技术将取得多大突破）也很困难。同样，2021年欧洲的低风速使投资者清楚地意识到了投资风力发电场的风险（Thomas 2021），火山活动也对太阳能安装的投资者产生了风险。这些例子说明了使投资者难以评估个别股票将如何受到气候变化影响的不确定性，并暗示了测量的气候变化暴露，它包含了所有这些方面，应与风险溢价相关联。 更广泛的社会趋势，如关注环境、社会和治理（ESG）以及影响投资，也可能影响气候变化暴露的风险溢价，一些投资者可能出于非经济原因投资于暴露于气候变化的股票（Pastor等人，2021b，Pedersen等人，2021，或Zerbib，2020）。这一趋势的一个后果是一些投资者可能愿意接受更高的（尾部）风险来持有高气候变化暴露的股票。一些投资者可能也从投资与气候相关的“彩票”中获得效用，以极小概率获得极端回报而接受低预期回报。 一些绿色技术的成功。由此产生的资本分配影响回报，可能导致气候变化暴露的风险溢价为零（甚至为负）。 这些多样化的观点说明，气候变化暴露的风险溢价在概念上是模糊的。它们还表明，随着时间的推移，风险溢价可能会发生变化，因为它仍然不清楚最终均衡状态将是什么样子。一个含义是，在相对较短的时间样本内进行的任何估计都面临着挑战，即定价效应可能尚未反映长期均衡（而是通往均衡的路径）。同时，无条件风险溢价（如果存在）的符号及其时间序列动态提出了有趣的经验问题。记录这些重要的金融数量有助于指导经济模型动态向长期均衡转变，并提高我们理解气候变化如何影响金融市场的能力。 我们使用2002年至2020年的S&P 500股票样本回答了四个问题：首先，测量的气候变化暴露（即在收益电话会议期间市场参与者对气候相关主题的关注）与实际和预期回报之间的关系是什么？其次，测量的气候变化暴露的补偿（对于实际和预期回报）是如何演变的？第三，无条件地和动态地，哪些与测量的气候变化暴露相关的气候相关风险量？第四，哪些气候相关经济因素推动了气候变化暴露的补偿？ 我们首先建立新的实证事实：无条件地，即在全部样本中，针对测量到的气候变化暴露的实际风险溢价无法与零区分。然而，我们记录到，购买气候变化暴露更高的股票的投资者预期在事前获得风险溢价。我们通过两种利用期权隐含信息和在推导风险溢价估计中使用的投资者偏好假设不同的方法来识别预期的风险溢价。基于马丁和瓦格纳（2019年）的预期回报代理（MW）的风险溢价假定方差是足够的风险统计量。 对于投资者来说——也就是说，股票的风险溢价是基于市场指数和指数中股票的回报的第二矩。略有不同，Chabi-Yo等人（2022年）（GLB）假设投资者还考虑极端风险和机会，因此他们的方法在风险溢价估计中明确考虑了回报的高阶矩。因此，这两种方法使用来自期权市场的不同但部分重叠的信息来估计预期回报。在所有样本年份中，气候变化暴露度的一个标准差冲击会增加基于MW的风险溢价0.09%每年（t统计量为2.88），以及基于GLB的风险溢价0.18%每年（t统计量为3.12）。我们证明了这些适度的无条件风险溢价掩盖了样本期间部分时间点的较大正风险溢价估计。 当考虑SvLVZ将气候变化暴露分解为机会、监管和物理冲击时，两种前瞻性代理的积极无条件风险溢价主要来自机会成分。对于监管冲击也存在积极风险溢价，但其幅度要小得多。3所有风险溢价估计均采用Fama-MacBeth方法，并控制6因子模型和一系列股票特征。我们选择作为股票特征的已知回报预测器和可能与环境变化暴露相关的变量（例如，碳排放或石油价格贝塔系数）。4 当转向时间序列动态时，我们发现，在2008年之前，气候变化风险的实现补偿为正值（约每年1%）。这一时期以金融危机（2008-2009年）期间风险溢价的大幅下降结束，此时实现溢价变为负值。这次下降可能反映了投资者对不确定性和长期气候相关投资的预期担忧而过度抛售，以及排挤效应。 在金融危机期间与气候相关担忧。5危机相关的下降趋势随后被样本期结束前的实现保费长期上升趋势所取代。 这两个预期收益代理模式的图案与实际溢价相比有所不同，彼此之间也展现出一些细微的差异。对于这两个代理，风险溢价在2011年之前围绕零波动。从2011年开始，两个溢价均转为正值，基于MW的溢价逐渐上升到2012年约每年0.5%，而基于GLB的溢价在2012年至2014年之间经历了一个更快地增长，约每年1%。自2015年以来，两个溢价都回复到几乎为零的水平，但MW代理保持在一个略高的水平。 我们可以从这些不同的时间序列模式中学到什么？一个结论是，气候变化暴露具有微妙的影响：相关风险溢价根据估计中假定的投资者风险偏好而呈现非单调演变。6第二个结论是，需要更好地理解气候变化暴露如何映射到风险数量（包括第二阶矩以外的数量），以及此类映射的时间变化如何影响条件风险溢价。确实，比较MW和GLB代理指标提供了经济见解，因为每个指标都捕捉了投资者关于风险数量的不同偏好。 我们通过记录基于条件预期收益的两个风险溢价动态，证明投资者将气候变化暴露映射到不同的风险量级上。在2011年至2014年期间，投资者认为高暴露股票具有高度波动性和较高的下行崩溃风险；而从2015年开始，投资者开始将较小的方差、相对较低的下行崩溃风险和一定程度的高于预期机会与这些股票联系起来。虽然高暴露股票的低方差降低了两个代理指标的风险溢价，但左尾和右尾风险重新分配的可能性变化仍不明确。 事件进一步降低了具有更高阶风险偏好的投资者（如GLB代理所反映）对气候变化暴露所需的补偿。我们捕捉了收益分布的这些效应，作为我们衡量气候变化暴露的指标，识别了上行和下行冲击。重要的是，记录在案的效果表明，预期风险溢价的大部分以及与气候变化暴露相关的风险，都源于与气候相关的机会冲击。由于这些机会是不确定的，可能导致非常高的或非常低的回报，因此导致投资者要求风险溢价。7 我们考虑了多个与气候相关的经济渠道，以更好地理解风险数量对经济的影响。使用月度时间序列回归，我们将风险溢价估计值与可能与气候变化暴露相关的总机构和市场因素联系起来。我们提供了关于前瞻性风险溢价驱动因素的几个新结果。首先，绿色技术更成功的开发，如绿色专利的增多，降低了风险溢价。这一效果是合理的，因为气候相关技术的成功发展降低了高暴露股票机会的（下行）风险。其次，在标准普尔500指数中，气候变化暴露的部分来自于采纳气候变化适应计划的美州州公司股票的补偿增加。州级适应性计划增加了气候变化领域新法规的可能性，使得高暴露股票的前景更具风险性。8 第三，ESG基金的流入降低了风险溢价。由于机会强烈驱动气候变化暴露的风险溢价，这一发现反映了预期通过寻求投资高机会股票的资金产生的价格压力推高股价，从而降低条件风险溢价。9第四，油价与风险呈正相关。 优质，可能是因为高油价激励了传统投资于传统石油和天然气活动（Acemoglu et al. 2020），使得对绿色技术的非传统投资更具风险。由于我们的风险溢价主要源于气候相关机会，因此