Carbon Costs and Credit Risk in a Resource-Based Economy: Carbon Cost Impact on the Z-Score of Canadian TSX 260 Companies
Notice bibliographique
Résumé
Climate risks and climate risk-related policies on carbon threaten the ability of economies to thrive and will impact the credit risk of many sectors, primarily high-emitting sectors. Higher credit risks will also affect lenders if their credit portfolios are exposed to climate change risks. The introduction of carbon pricing policies will exacerbate this threat in resource-based economies such as Canada. While some research exists on climate exposure and risks to lending portfolios, there is a knowledge gap on how carbon pricing impacts individual commercial credit risk. Consequently, this study analyzes the effect of different carbon pricing scenarios on Altman’s z-score. Using the Canadian TSX 260 data between 2010 and 2020 as a sample, this paper applied the costs of different carbon prices using the Canadian Government’s carbon price regime of $0 to $170 to analyze Altman’s z-score variables until 2030. The results suggest that carbon price will significantly impact the credit risk of companies in high-emitting industries, such as the energy sector. We conclude that climate policy exposure in the form of carbon costs will have a real impact on credit risk and that lenders must consider carbon emissions as part of their credit risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».