标题：耶鲁大学管理学院金融学教授Stefano Giglio：研究表明气候风险确实以某种方式反映在资产市场中|财富管理
时间：2022年1月17日 (上午11:00)
分类：评金融, 首页
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作者：清华金融评论

[1] “全球基金与量化投资论坛”旨在聚焦资本市场政策与创新动态，展示中国基金与量化行业的优秀机构及优秀产品，分享其先进的投资理念，打造全球基金与量化投资界高端互动交流平台，助力行业健康有序发展。自2015年首届论坛推出以来，已连续举办7届共14场论坛活动，出席嘉宾290余位、现场观众8000余位，远程在线互动嘉宾80余万人次，参与媒体340余家。   2022年1月8日，以“资管行业变革之路”为主题的2021全球基金与量化投资论坛通过线上成功举办。论坛邀请国内外基金投资领域的顶尖学者和投资专家围绕主题共同交流探讨，建言献策。   耶鲁大学管理学院金融学教授Stefano Giglio以“气候风险与资产定价”为主题发表主题演讲 [2] （以下内容根据活动发言整理）   首先，非常感谢邀请我进行这个演讲。今天我想讨论气候风险与资产定价相关主题。   金融市场在帮助我们管理气候风险方面发挥着非常重要的作用，一方面是迁移作用，另一方面是适应作用。首先，金融市场在气候领域可以帮助污染的公司迁移到绿色投资和能源方面。   所以金融市场在迁移作用上起一定程度的作用。其次，金融市场在适应方面也发挥着重要作用。例如，尽管我们有能力在未来应对这些气候风险，但我们还是会受到不确定性和常规性气候风险的影响。而金融市场可以帮助我们在全球范围内分担这种气候风险，并提供一些可能的金融解决方案。每个方面的定价都适当地反映了不同公司的风险种类。   因此，作为多年来我一直在研究的一个主题，我想在两篇论文中讨论它，一篇将会研究气候变化和房地产市场的价格，另一篇研究气候变化和股票市场之间的关系，希望利用这些价格以及金融市场如何反映气候风险的研究，讨论如何利用这些信息来实际对冲特定的气候风险。   那么，从第一篇论文开始，这篇文章讨论的问题是，气候风险是否正确反映在房地产市场中了。为什么我们会认为这个问题重要呢？我们认为房地产是大多数人的基本资产，它与气候风险也有着非常密切和令人感兴趣的关系。因为位置是房地产价格的一大关键要素，而位置又不可避免地联系到各类物理风险。   房子很有可能被暴露在例如，洪水、飓风、野火、海平面上升等风险中。这一事实激励了我们进行相关的研究，去讨论房地产市场如何反映气候风险以及确定气候风险在现实中的定价。那一个重要的问题就是，我们如何确定哪些房屋受到气候危害影响？比如说，我们如何确定价格的一部分是否受到气候危害的影响？让我们来简要介绍我们是如何讨论这个问题的。   我们在这篇文章中的做法是首先是试图测量不同房屋对气候风险的不同暴露。具体而言，首先我们对房屋的位置进行地理编码，并将其与美国政府的地理形状文件合并，这可以大致上预测哪些房屋将受到海平面上升6英尺的影响，而哪些不会。举例而言，用一张有房屋交易信息的迈阿密市中心的地图。你可以看到所有红色房子都是会受到海平面上升6英尺以上的影响的，而绿色则被认为不会受到相关的影响。   可以看到，即使在一个非常非常小的区域内，甚至在迈阿密的几个街区，这些红绿色的房子都是紧紧挨着的。这为我们可以尝试把绿色的房屋和红色的房屋进行比较理解气候风险的价格提供了一个角度。但这样的作法也有相应的问题，大多数红色的房子都离海滩更近，风景更好，而这是一个和气候风险不同的定价维度。这使得我们不能简单地比较易受气候风险影响和不受气候风险影响地区的价格。   因此，在这篇论文中，我们试图用一些额外的时间序列的维度来识别价格会不会收到气候风险影响，即不同地区人们对气候问题的关注度的时间序列。具体方法是通过寻找在房地产列表中，有多少描述是和气候风险风险相关的，比如是否在描述中提到了美国联邦应急事务署（FEMA）相关信息，海拔问题，和洪水保险等问题。通过人们对这些气候风险的同步性，我们度量了人们对气候风险的关注度。研究发现当人们变得更加关注气候风险时，更容易受气候风险影响的房地产的价格比不易受影响的房子的价格下降更多。通过这一个简单的方法，我们讨论气候风险是否在在房地产中被定价这一问题。   接下来，我想谈谈一篇与Engle、Kelly、Lee和Strobel合作的，讨论股票市场上气候风险的论文。在这篇论文中通过一种相似但不完全相同的策略来试图讨论暴露于气候风险的股票是否与没有暴露于气候风险的股票有不同的定价。我们使用了公司的e-scores，即环境分数，来决定哪些公司是更多还是更少地暴露于气候风险。   然后，我们将通过在《华尔街日报》中是否提到气候变化来，来测度出一个时序上的气候关注度。具体而言，我们首先使用了由政府组织和科学组织，比如联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC），用来向公众传达气候风险的文本来构建了一个气候词的词汇表。这些词汇通常被用来向公众科普气候风险的相关知识。   我们比较了《华尔街日报》中的文本和我们构建词汇表，来回答这样一个问题：《华尔街日报》是否讨论了气候风险？这是我们构建的第一个度量标准，第二个则是讨论这些报道的具体用词。同时，我们不仅仅讨论《华尔街日报》是否大量谈论了气候风险，还需要去看他们是以积极的方式，还是以消极的方式讨论了相关议题。   例如，对于可能减缓气候风险的好消息，例如《巴黎协定》，以及对美国退出《巴黎协定》时可能加剧气候风险的坏消息。我们思考了是否环境分数能代表一个公司被气候风险的影响程度，并且我们认为《华尔街日报》在某种程度上能够代表了投资者的信息集。   如果您想了解气候新闻是否反映价格，您可以查看记者何时或多或少地谈论气候变化。我们证明确实E-score 高与低的公司正确展示了特许经营权。高污染公司在出现负面消息时会贬值，反之亦然。而且环境得分高的公司是好公司，是对冲危机的公司。   当《华尔街日报》更多地谈论气候风险，或者特别是关于气候的坏消息时，它们实际上会升值。就像之前使用一个非常简单的识别一样，这告诉我们气候风险确实在股票市场中定价。这也与房地产市场的结果类似。还有其他研究，例如，许多其他市场的气候风险价格研究：债券市场、市政市场、实体市场、主权市场等等。   现在，如果我必须总结迄今为止学术研究的大部分领域，那就是在金融市场中至少在一定程度上确实存在气候风险 E-score 价格，接下来我想谈的是我们该怎么做？用这些信息做什么？   在我们可以做的许多事情中，一件非常有用的事情——特别是从投资者的角度来看，我们可以使用这些信息来构建因子中性多空投资组合，例如基于股票的 E-scores。它们使我们能够避免负面气候新闻。因此，为了讨论这个问题，我想在风险分担和收益的适应方面提供一些背景知识。就像在很多很多其他风险中一样，油价风险和通胀风险等实际上对社会有非常高的潜在福利，能够在世界范围内重新分担这种风险。如果恶劣的气候风险真的成为现实，我们现在无法准确地知道世界上每个地区会遭受多少损失。   因此，现在有机会分享存在的风险，例如可能有一个国家非常容易受到气候风险的影响，遭受了巨大的痛苦，如果这成为现实并且情况特别糟糕，那么可能其他国家对这样的风险可以免疫，例如他们处于山区没有海平面上升造成洪水的风险。   因此，在全球层面分担一些风险可能会带来好处。现在不幸的是，目前风险对冲收入的市场实际上很小，例如存在巨灾债券，这些债券是由世界银行等机构特别发行的，以帮助分担其中的一些气候灾害。当然，还有一个保险和再保险市场其中的一些风险在世界范围内转移。但这些市场实际上肯定还没有完全开发，也没有涵盖所有风险。   所以现在有很多不分担社会损失的风险。现在有两条道路：在理想的世界中，我们将为它开发全球市场，它们与气候风险有关，基本上来说是在更大范围内扩展巨灾债券。但这似乎是一件非常困难的事情，需要很复杂的国际合作。但是还有另一种方法可以解决这个问题，对于存在想要对冲一些气候风险的投资者来说，如果气候风险真正成为现实，您可能希望使您的投资组合免受某些投资组合可能失去价值的可能性。   这就是为什么使用实际拥有的工具构建对冲投资组合的原因。例如，您可能会说我要购买一个仅使用股票的多空投资组合，或者我可以一起使用股票和债券、或类似的工具。所以我写了 2 篇关于相关主题的论文。一个是和Engle一起写的论文，另一篇是和Alekseev写的新论文。   而在本文中，我们思考如何实际实施，主要仅基于可交易股票的保险合同来对抗气候风险，所以直觉上来说，如果你想以文献中已存在的标准方式建立一个投资组合，可以遵循被称为模仿投资组合的方法，这种方法十分简单。看历史数据，假设您知道市场在20年前开始对气候变化做出反应。你会发现可以通过过去气候发生变化时股票的涨跌来学习如何去构建组合。至少在在第一篇论文中展示了它。   这项工作确实在一定程度上有助于对冲气候风险，但并非完全如此。存在一部分气候风险不能以这种方式对冲，因为构造对冲组合是一个十分间接的方式来对冲风险。所以在新的论文中，我们建议对该程序进行额外的改进，我们称之为基于数量的方法，其想法是研究基金经理或投资者如何对局部冲击做出反应。   这个想法是这样的：在过去的 15-20 年里很少有气候事件，可以从中了解当气候风险成为现实时哪些股票停止包装价值以及哪些股票价值下跌。但在同一时期，我们实际上认识到有很多非常局部的冲击。例如，您可能在俄勒冈州或在另一个地区遇到热浪遇到热浪，我们知道投资者对热冲击的影响往往看起来非常强烈，因为它们是社会气候风险。所以我们的想法是看看过去 20 年或过去 10 年，当投资者受到当地热冲击时，他们会买卖什么。   举个例子，投资者经历了当地的热冲击，如果他们选择购买特斯拉，那么我知道以后当全球冲击来临时，他们都会购买特斯拉。如果我已经根据这样的信息信息购买了特斯拉，我的投资组合就会增长价值，因此我们正在从本地行为中学习以预测全球行为，这将影响价格。在本文中表明，这确实可以提高基于股票的投资组合的资格。当然这些只是第一步，需要做的还有很多。   总结一下此时此刻关于这项研究的结论。最近的研究表明，气候风险以某种方式反映在资产市场中。在几个方面还有很多工作要做： 首先，我们仍然不知道E-score的价格（如果会反映在价格中的话）、价格是否真的完全被市场吸收，以及这是否在我们预期中。 其次，如果我们想要金融市场上的好价格，想要一个好的对冲投资组合，我们如何改进衡量标准和气候敞口。我们需要对气候暴露进行良好的测量。   最后，什么才是结合所有信息并构建最佳对冲投资组合的方法，有一系列非常令人兴奋的工作等待着我们。   我的演讲到此结束，再次感谢您的邀请。 [1] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2022/01/0114.jpg [2] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2022/01/WechatIMG429.jpeg
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