Нам нужны новые инструменты для прогнозирования климатических рисков

Риккардо Ребонато — профессор финансов в Бизнес-школа Эдек и научный руководитель EDHEC-Институт рискового климата

По мере повышения глобальной температуры специалистам по финансовому и политическому планированию крайне необходим способ прогнозирования последствий. Тем не менее, беспрецедентный характер изменения климата означает, что мы должны разработать новые подходы, дополняющие традиционные статистические инструменты, используемые для более эффективного снижения риска.

Международные организации, в том числе Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) и Сеть по экологизации финансовой системы (NGFS), стремились восполнить пробел, разработав несколько различных сценариев потепления климата. Они предоставили столь необходимое руководство политикам и специалистам по финансовому планированию, от инвестиционных менеджеров до руководителей корпораций. Но все они имеют общие концептуальные особенности, которые ограничивают их полезность.

Думайте о существующем подходе к картированию сценариев как о таблице, в которой излагаются пять социально-экономических нарративов (т.н. Общие социально-экономические пути, или SSP) с одной стороны и возможные сценарии потепления (Репрезентативные пути концентрацииили RCP) с другой.

Каждый вариант — например, «Посередине пути», где наблюдается медленный прогресс в изменении поведения в отношении окружающей среды — определяет прогнозируемое воздействие на такие факторы, как экономический рост, численность населения и технологическое развитие. Каждый нарратив должен быть связан с каждым возможным уровнем потепления в конце века.

Эта связь достигается с помощью модели, которая сочетает в себе экономические и физические модули. Параметры корректируются, чтобы отразить социально-экономический нарратив, и модели рассчитывают подразумеваемый «углеродный налог” требуется для достижения целевой температуры.

Однако недавние исследования выявили несколько недостатков в этом подходе. Для каждой «истории» связи между макрофинансовыми переменными совершенно жесткие: одно допущение об экономическом росте приводит к определенному предполагаемому уровню роста населения или к определенному уровню технологического развития и т. д. Это значительно ограничивает возможные результаты и может породить необоснованное чувство контроля. Климатических черных лебедей сбивают еще до того, как они успевают взлететь.

Однако существует более глубокая проблема: не предпринимается никаких попыток определить вероятность различных комбинаций истории/потепления. Есть веские причины оставаться независимым от вероятности. Однако сценарий без какой-либо связанной с ним вероятности бесполезен. Именно потому, что ресурсы ограничены, а масштабы серьезной борьбы с загрязнением окружающей среды немногим уступают военным усилиям, специалистам по финансовому и политическому планированию необходимо знать, о каких сценариях им следует больше всего беспокоиться.

При отсутствии каких-либо указаний на обратное, присвоение равных вероятностей нарративам и прогнозируемым потеплениям интуитивно понятно. Но это также необоснованно и потенциально опасно. Например, один сценарий, RCP8.5, подвергся критике в научном журнале. Природа поскольку это практически невозможно, тем не менее, это один из наиболее часто цитируемых сценариев в прикладной работе.

Мы можем создавать аналитические инструменты, которые одновременно отслеживают неопределенности и эффективно используют имеющуюся у нас информацию.

Есть ли выход из этого тупика? Обрекает ли нас неизведанный характер проблемы на жизнь без вероятностей? Не обязательно. Присвоить вероятности социально-экономическим нарративам очень сложно. Но если нас интересуют их климатические последствия, эти нарративы в конечном итоге превращаются в пути экономического роста, выбросов и технологического развития.

Мы знаем об этих факторах меньше, чем хотелось бы. Но у нас есть некоторая информация об экономическом росте; о том, как технологические барьеры ограничивают скорость сокращения выбросов; о самых быстрых темпах обезуглероживания, наблюдаемых на сегодняшний день; или связь между инвестициями в технологии борьбы с выбросами и технологическим прогрессом (то, что экономисты называют «обучением на практике»).

На основе этих знаний, какими бы несовершенными они ни были, мы можем создавать аналитические инструменты, которые одновременно отслеживают неопределенности и эффективно используют имеющуюся у нас информацию.

Изучаются некоторые интересные возможности. Динамические байесовские сетиНапример, попробуйте добавить вероятностное измерение в структуру SSP/RCP, соединив нашу степень невежества с тем, что мы знаем. Эти вероятности никогда не будут точными, но возможность сказать «Сценарий A в 10 раз более вероятен, чем сценарий B» или «Сценарий C гораздо менее вероятен, чем все остальные» уже будет очень полезным шагом в правильном направлении.

Это будет иметь значение. Специалисты по финансовому планированию отчаянно хотят оценить, «что может означать изменение климата» для них. Они широко использовали сценарии NGFS, но мало кто понимает, что все эти сценарии являются ответвлениями повествования «Середина дороги» (SSP2). Неудивительно, что редкие события полностью отсутствуют, и невозможно оценить их вероятность. В результате планирование затруднено, а риск самоуспокоенности высок.

Цены на акции едва ли отражают значительное перераспределение инвестиций, необходимое для серьезной борьбы с изменением климата, и возникающие в результате проигравшие и выигравшие в различных промышленных секторах; или совокупное снижение экономического производства, которое повлечет за собой непринятие мер по борьбе с изменением климата.

Лучшее понимание вероятности всего диапазона возможных результатов и того, о чем нам действительно следует беспокоиться, могло бы изменить эту картину к лучшему.