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Enregistrement W4416964838

Climate Shocks and U.S. Bank Stability

2025· preprint· en· W4416964838 sur OpenAlexaff
Olivier Damette, Maxime Fajeau, Rémi Generoso, Clément Mathonnat

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSustainable Finance and Green Bonds
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeShock (circulatory)Balance sheetStability (learning theory)Matching (statistics)Real estateTeleconnectionVector autoregression
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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