Climate Shocks and U.S. Bank Stability
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the effects of systemic climate variability on U.S. banking stability using the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) as a quasi-natural experiment. In contrast to studies focusing on rare, localized natural disasters, we examine how persistent and spatially heterogeneous ENSO-induced climate anomalies-especially those associated with the often-overlooked La Niña phase-affect banks across the continental United States. ENSO is the most influential source of interannual climate variation on Earth and provides a compelling setting to study the transmission of exogenous physical risks to the financial sector. We construct a 30-year quarterly panel of over 800,000 bank-quarter observations (1994-2023), combining detailed financial data with geolocated branch networks and high-resolution teleconnection estimates of local temperature anomalies. Our empirical strategy combines three key elements: a regime-based climate shock identification grounded in recent climate science, a granular spatial matching of institutions to localized exposure, and a dynamic panel framework based on local projections. Our results show that strong La Niña shocks reduce the distance to default by roughly 20%, with effects peaking between 7 and 11 quarters after the shock. These disruptions operate primarily through rising credit risk, lower profitability, and weaker solvency-particularly in banks with large real estate exposure, broad but climate-sensitive geographic footprints, and sizable balance sheets. These findings underscore the need for prudential regulation to incorporate granular, forward-looking metrics of physical climate risk, especially as ongoing climate change is expected to increase the frequency and intensity of ENSO events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».