Assessing Climate-Related Financial Risk: Guide to Implementation of Methods
Notice bibliographique
Résumé
The Bank of Canada and the Office of the Superintendent of Financial Institutions completed a climate scenario analysis pilot project with the collaboration of six Canadian financial institutions. The project aimed to increase understanding of the financial sector’s potential exposure to risks in transitioning to a low-carbon economy and to help build the capabilities of authorities and financial institutions in assessing climate-related risks. To support the broader financial-sector community in building these capabilities, this report provides detail on the methodologies the pilot used to assess credit and market risks, which were informed by the financial impacts generated by the climate transition scenarios. The method to assess credit risk combined top-down and bottom-up approaches. Variables from the climate transition scenarios were first translated into sector-level financial impacts. The financial institutions then used these impacts to estimate the implications on credit outcomes through borrower-level assessments. Using the transition scenarios’ financial impacts, and the stressed credit outcomes, the project estimated a relationship between climate transition information and credit risk. This was used to calculate expected credit losses at the portfolio level. The method to assess market risk was solely top-down. Using the scenario analysis, the project used a dividend discount model to estimate sectoral equity revaluations, which it then applied to equity portfolio holdings.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».