LONDYN – W ostatnich latach rekordowe temperatury i ekstremalne zjawiska pogodowe uwypukliły przytłaczający wpływ emisji gazów cieplarnianych (GHG) na klimat. Co więcej, koszty tego typu zjawisk rosną. Na przykład pięć najgorszych klęsk żywiołowych w historii Stanów Zjednoczonych wydarzyło się od 2005 roku, powodując straty gospodarcze na łączną kwotę 523 miliardówdolarów po uwzględnieniu inflacji. Tylko w zeszłym roku Ameryka doświadczyła 22 poważnych klęsk żywiołowych.
Jednak przełożenie wyników modeli zmian klimatu na konkretne potencjalne skutki oraz ocena materialnej konsekwencji zagrożeń klimatycznych stanowi wyzwanie zarówno dla przedsiębiorstw, jak i inwestorów. Szybka absorpcja danych klimatycznych opartych na modelach podsyciła obawy dotyczące niezamierzonego nadużycia w kontekście podejmowania decyzji finansowych i ujawniania informacji, a także istotnych nieprawidłowości w sprawozdaniach finansowych i greenwashingu. Ryzyka te są szczególnie problematyczne w przypadku długoterminowych inwestycji kapitałowych w infrastrukturę publiczną, które często mają kilkudziesięcioletni okres eksploatacji.
Zapotrzebowanie uczestników rynków finansowych na informacje o klimacie jest różne, zarówno pod względem szczegółowości oceny (w odniesieniu do określonych aktywów lub klas aktywów, regionów i sektorów), jak i horyzontów czasowych. Jednak trudno jest ocenić środki łagodzące ekspozycję na klimat bez konkretnych danych na temat wcześniejszych wyników podmiotów. Może to obejmować wpływ wydarzeń historycznych (jak powodzie) na przedsiębiorstwa, czas i skalę geograficzną zagrożeń oraz ich wpływ, a także skuteczność adaptacji.
Choć nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania, jeśli chodzi o ocenę ryzyka i możliwości związanych z klimatem, niektóre procesy mają wysoki priorytet. Na przykład normalizacja może pomóc w zapobieganiu nieprzystosowania do zmian klimatu poprzez zapewnienie spójnego stosowania zbiorów danych i taksonomii, a także zmniejszenie zależności od wyników i danych pośrednich modeli klimatycznych. Znormalizowane i geograficznie specyficzne ujawnienia istotne dla ryzyka kredytowego umożliwiłyby również porównywalną ocenę ryzyka i możliwości związanych z klimatem – oraz ich potencjalnego wpływu.
Inne podejście – ulepszona analiza ryzyka klimatycznego – polega na uzupełnianiu wyników modelu klimatycznego danymi specyficznymi dla jednostki, w tym danymi na poziomie aktywów i informacjami finansowymi. Przejrzysty obraz aktywów jednostki znacznie ułatwia zrozumienie możliwego finansowego wpływu fizycznych skutków zmiany klimatu. Analiza ta może również ułatwić dialog z decydentami w celu zrozumienia ich perspektywy na temat ostrych i przewlekłych zagrożeń klimatycznych, z jakimi się borykają, oraz sposobów ich zarządzania, monitorowania i łagodzenia.
Wykorzystanie wielu scenariuszy klimatycznych umożliwia decydentom rozważenie szerszego zakresu możliwych wyników. Pomaga im to budować odporność organizacyjną oraz identyfikować zagrożenia i szanse, zanim się pojawią, co z kolei umożliwia bardziej produktywne rozważania na temat potrzebnych interwencji.
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Chociaż analizy ryzyka klimatycznego, dialog z podmiotami i oceny ekspertów mogą usprawnić analizę, następna generacja modeli klimatycznych będzie musiała być bardziej wyrafinowana, aby lepiej uwzględnić złożoność globalnego ocieplenia. Zagrożenia klimatyczne nie występują w izolacji ani nie respektują granic sektorowych i geograficznych. A dalszy postęp zmian klimatycznych może prowadzić do nowych, złożonych współzależności i interakcji, których dostawcy danych nie są w stanie rozwiązać ze względu na silną naturę istniejących modeli.
Jedną z realnych alternatyw mogą być modele nierównowagowe, które zakładają bardziej złożone relacje między zmiennymi klimatycznymi. Podobnie zintegrowane modele oceny oferują możliwość grupowania wielu modeli w celu zrozumienia łańcuchów wpływu, które łączą systemy środowiskowe, społeczno-ekonomiczne i klimatyczne. IAM mogą również ocenić wpływ działań na rzecz ograniczenia emisji gazów cieplarnianych i działań adaptacyjnych GHG na system klimatyczny, a z kolei ocenić skuteczność powiązanych strategii.
Ale modele nierównowagowe i IAM nie są panaceum. Na przykład IAM nie mogą mierzyć szkód ekonomicznych spowodowanych przez pewne zdarzenia (jak na przykład silne burze) ani obliczać kosztów związanych z adaptacją.
Co więcej, takie modele są zazwyczaj kalibrowane do zmian w średniej w temperaturze globalnej. Ogranicza to ich wgląd w zmiany w ekstremalnych zdarzeniach, takich jak burze i powodzie, które stanowią poważny problem dla wielu uczestników rynku finansowego, w tym ubezpieczycieli. Co więcej, modele takie jak IAM są z natury złożone, generują duże wyniki i są drogie w eksploatacji, co oznacza, że wiele wyzwań stojących przed obecną generacją modeli klimatycznych prawdopodobnie będzie miało zastosowanie również do następnej generacji.
Nie ma obecnie idealnego rozwiązania do oceny skutków finansowych zmian fizycznych klimatu, ale nie powinno to usprawiedliwiać bezczynności. Udoskonalone analizy ryzyka klimatycznego mogą zapewnić jaśniejszy obraz tego, jak złe – lub kosztowne – dla firm może stać się globalne ocieplenie. Podczas gdy technologia będzie rozwijać się szybko, aby pomóc firmom w ocenie ryzyka klimatycznego, bardziej niż kiedykolwiek potrzebna jest ocena analityczna, aby zinterpretować wyniki modeli i ułatwić podejmowanie lepszych decyzji. W końcu w tak szybko zmieniającej się dziedzinie, jak analityka ryzyka klimatycznego, przeszłość zapewnia jedynie wąski, krótkoterminowy obraz przyszłości.
Takie podejście pomoże również zapobiegać niezamierzonym konsekwencjom i niewłaściwemu wykorzystaniu wyników modeli klimatycznych przez użytkowników rynków finansowych, którzy coraz częściej muszą ujawniać publicznie swoje narażenie na ryzyko związane z klimatem. Firmy i inwestorzy mogą wtedy lepiej przygotować się na szereg możliwych przyszłych wyników.
To have unlimited access to our content including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, PS OnPoint and PS The Big Picture, please subscribe
Iran’s mass ballistic missile and drone attack on Israel last week raised anew the specter of a widening Middle East war that draws in Iran and its proxies, as well as Western countries like the United States. The urgent need to defuse tensions – starting by ending Israel’s war in Gaza and pursuing a lasting political solution to the Israeli-Palestinian conflict – is obvious, but can it be done?
The most successful development stories almost always involve major shifts in the sources of economic growth, which in turn allow economies to reinvent themselves out of necessity or by design. In China, the interplay of mounting external pressures, lagging household consumption, and falling productivity will increasingly shape China’s policy choices in the years ahead.
explains why the Chinese authorities should switch to a consumption- and productivity-led growth model.
Designing a progressive anti-violence strategy that delivers the safety for which a huge share of Latin Americans crave is perhaps the most difficult challenge facing many of the region’s governments. But it is also the most important.
urge the region’s progressives to start treating security as an essential component of social protection.
LONDYN – W ostatnich latach rekordowe temperatury i ekstremalne zjawiska pogodowe uwypukliły przytłaczający wpływ emisji gazów cieplarnianych (GHG) na klimat. Co więcej, koszty tego typu zjawisk rosną. Na przykład pięć najgorszych klęsk żywiołowych w historii Stanów Zjednoczonych wydarzyło się od 2005 roku, powodując straty gospodarcze na łączną kwotę 523 miliardówdolarów po uwzględnieniu inflacji. Tylko w zeszłym roku Ameryka doświadczyła 22 poważnych klęsk żywiołowych.
Jednak przełożenie wyników modeli zmian klimatu na konkretne potencjalne skutki oraz ocena materialnej konsekwencji zagrożeń klimatycznych stanowi wyzwanie zarówno dla przedsiębiorstw, jak i inwestorów. Szybka absorpcja danych klimatycznych opartych na modelach podsyciła obawy dotyczące niezamierzonego nadużycia w kontekście podejmowania decyzji finansowych i ujawniania informacji, a także istotnych nieprawidłowości w sprawozdaniach finansowych i greenwashingu. Ryzyka te są szczególnie problematyczne w przypadku długoterminowych inwestycji kapitałowych w infrastrukturę publiczną, które często mają kilkudziesięcioletni okres eksploatacji.
Zapotrzebowanie uczestników rynków finansowych na informacje o klimacie jest różne, zarówno pod względem szczegółowości oceny (w odniesieniu do określonych aktywów lub klas aktywów, regionów i sektorów), jak i horyzontów czasowych. Jednak trudno jest ocenić środki łagodzące ekspozycję na klimat bez konkretnych danych na temat wcześniejszych wyników podmiotów. Może to obejmować wpływ wydarzeń historycznych (jak powodzie) na przedsiębiorstwa, czas i skalę geograficzną zagrożeń oraz ich wpływ, a także skuteczność adaptacji.
Choć nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania, jeśli chodzi o ocenę ryzyka i możliwości związanych z klimatem, niektóre procesy mają wysoki priorytet. Na przykład normalizacja może pomóc w zapobieganiu nieprzystosowania do zmian klimatu poprzez zapewnienie spójnego stosowania zbiorów danych i taksonomii, a także zmniejszenie zależności od wyników i danych pośrednich modeli klimatycznych. Znormalizowane i geograficznie specyficzne ujawnienia istotne dla ryzyka kredytowego umożliwiłyby również porównywalną ocenę ryzyka i możliwości związanych z klimatem – oraz ich potencjalnego wpływu.
Inne podejście – ulepszona analiza ryzyka klimatycznego – polega na uzupełnianiu wyników modelu klimatycznego danymi specyficznymi dla jednostki, w tym danymi na poziomie aktywów i informacjami finansowymi. Przejrzysty obraz aktywów jednostki znacznie ułatwia zrozumienie możliwego finansowego wpływu fizycznych skutków zmiany klimatu. Analiza ta może również ułatwić dialog z decydentami w celu zrozumienia ich perspektywy na temat ostrych i przewlekłych zagrożeń klimatycznych, z jakimi się borykają, oraz sposobów ich zarządzania, monitorowania i łagodzenia.
Wykorzystanie wielu scenariuszy klimatycznych umożliwia decydentom rozważenie szerszego zakresu możliwych wyników. Pomaga im to budować odporność organizacyjną oraz identyfikować zagrożenia i szanse, zanim się pojawią, co z kolei umożliwia bardziej produktywne rozważania na temat potrzebnych interwencji.
Subscribe to PS Digital
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Chociaż analizy ryzyka klimatycznego, dialog z podmiotami i oceny ekspertów mogą usprawnić analizę, następna generacja modeli klimatycznych będzie musiała być bardziej wyrafinowana, aby lepiej uwzględnić złożoność globalnego ocieplenia. Zagrożenia klimatyczne nie występują w izolacji ani nie respektują granic sektorowych i geograficznych. A dalszy postęp zmian klimatycznych może prowadzić do nowych, złożonych współzależności i interakcji, których dostawcy danych nie są w stanie rozwiązać ze względu na silną naturę istniejących modeli.
Jedną z realnych alternatyw mogą być modele nierównowagowe, które zakładają bardziej złożone relacje między zmiennymi klimatycznymi. Podobnie zintegrowane modele oceny oferują możliwość grupowania wielu modeli w celu zrozumienia łańcuchów wpływu, które łączą systemy środowiskowe, społeczno-ekonomiczne i klimatyczne. IAM mogą również ocenić wpływ działań na rzecz ograniczenia emisji gazów cieplarnianych i działań adaptacyjnych GHG na system klimatyczny, a z kolei ocenić skuteczność powiązanych strategii.
Ale modele nierównowagowe i IAM nie są panaceum. Na przykład IAM nie mogą mierzyć szkód ekonomicznych spowodowanych przez pewne zdarzenia (jak na przykład silne burze) ani obliczać kosztów związanych z adaptacją.
Co więcej, takie modele są zazwyczaj kalibrowane do zmian w średniej w temperaturze globalnej. Ogranicza to ich wgląd w zmiany w ekstremalnych zdarzeniach, takich jak burze i powodzie, które stanowią poważny problem dla wielu uczestników rynku finansowego, w tym ubezpieczycieli. Co więcej, modele takie jak IAM są z natury złożone, generują duże wyniki i są drogie w eksploatacji, co oznacza, że wiele wyzwań stojących przed obecną generacją modeli klimatycznych prawdopodobnie będzie miało zastosowanie również do następnej generacji.
Nie ma obecnie idealnego rozwiązania do oceny skutków finansowych zmian fizycznych klimatu, ale nie powinno to usprawiedliwiać bezczynności. Udoskonalone analizy ryzyka klimatycznego mogą zapewnić jaśniejszy obraz tego, jak złe – lub kosztowne – dla firm może stać się globalne ocieplenie. Podczas gdy technologia będzie rozwijać się szybko, aby pomóc firmom w ocenie ryzyka klimatycznego, bardziej niż kiedykolwiek potrzebna jest ocena analityczna, aby zinterpretować wyniki modeli i ułatwić podejmowanie lepszych decyzji. W końcu w tak szybko zmieniającej się dziedzinie, jak analityka ryzyka klimatycznego, przeszłość zapewnia jedynie wąski, krótkoterminowy obraz przyszłości.
Takie podejście pomoże również zapobiegać niezamierzonym konsekwencjom i niewłaściwemu wykorzystaniu wyników modeli klimatycznych przez użytkowników rynków finansowych, którzy coraz częściej muszą ujawniać publicznie swoje narażenie na ryzyko związane z klimatem. Firmy i inwestorzy mogą wtedy lepiej przygotować się na szereg możliwych przyszłych wyników.
Z angielskiego przetłumaczyła Marz McNamer