公司债券的气候压力测试

本文探讨了将气候风险纳入企业债券情景分析的方法，主要介绍了三种方法：基准方法、基于 Merton-Vasicek 模型的现实方法以及连接股票和信用利差的结构方法。

基准方法
该方法使用逻辑回归分析历史违约概率，将违约概率作为宏观经济变量（法国 GDP 变化、油价变化和 S&P 500 指数变化）的函数。回归结果显示，油价变化对违约概率没有统计显著影响，而 GDP 和 S&P 500 指数变化则有显著影响。

基于 Merton-Vasicek 模型的现实方法
该方法将公司资产价值表示为系统风险和特质风险的加总，并假设公司评级随时间变化。通过最小化样本对数似然函数，估计了系统风险因子与公司违约概率之间的相关性。研究发现，随着时间推移，违约概率呈现上升趋势。

连接股票和信用利差的结构方法
该方法使用 CreditGrades 模型，该模型扩展了 Merton 模型，允许违约阈值随机变化，并使用随机波动率模型。通过校准模型参数，可以计算信用利差和股票期权的价格。研究发现，气候风险冲击会导致信用利差和隐含波动率上升，进而增加违约概率。

研究结论
本文提出的方法可以将气候风险纳入企业债券情景分析，为设计一致的气候压力测试提供了参考。研究发现，气候风险会对信用利差、股票价格和违约概率产生显著影响，因此在进行企业债券投资时需要考虑气候风险因素。