|
| | | | Проблемы современной экономики, N 1 (97), 2026 | | | | ФИНАНСОВО-КРЕДИТНАЯ СИСТЕМА. БЮДЖЕТНОЕ, ВАЛЮТНОЕ И КРЕДИТНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИКИ, ИНВЕСТИЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ | | | |
| | Чжан В.
аспирант кафедры теории кредита и финансового менеджмента экономического факультета
Санкт-Петербургского государственного университета
| | | | В статье в контексте целей по «пиковым выбросам углерода», «углеродной нейтральности» и быстрого развития зелёных финансов обосновывается роль углеродной политики и цены на углерод как ключевых сценарных переменных. Предлагается интегрированный каркас идентификации и измерения финансовых рисков на основе моделей DCC-GARCH, GARCH–EVT и показателей MES, а также обсуждаются возможные направления его применения в зелёном финансовом регулировании и макропруденциальной политике КНР. | | Ключевые слова: КНР, зелёные финансы, цена на углерод, углеродная политика, экстремальный риск, DCC-GARCH, GARCH–EVT, MES | | УДК 336.76:330.131.7:504.06; ББК 65.261.4–18 Стр: 86 - 90 |
Постановка проблемы. Пиковые выбросы углерода и углеродная нейтральность стали основными целями для достижения зеленой низкоуглеродной трансформации в разных странах. Зеленые финансы как важный инструмент, способствующий этой трансформации, продолжают развиваться, но при этом возникают новые финансовые риски и вызовы. Традиционные методы измерения финансовых рисков в основном сосредоточены на рыночной волатильности, кредитных рисках и рисках ликвидности, что затрудняет эффективное реагирование на риски трансформации и системные риски, вызванные колебаниями углеродной политики и цен на углерод.
Воздействие углеродной политики и цен на углерод на финансовые рынки становится все более значимым: механизмы углеродного ценообразования не только определяют будущую прибыль высокоуглеродных отраслей, но и через рыночные ожидания влияют на ценообразование активов и премии за риски. Одновременно реализация углеродной политики, включающая углеродные налоги и торговлю квотами на выбросы, также изменяет структуру рисков на рынке активов. Однако, существующие исследования в основном сосредоточены на одном аспекте риска, отсутствует единая многомерная система идентификации рисков, особенно недостаточно охвачены научным вниманием механизмы передачи рисков между рынками и секторами экономики.
Таким образом, цель данной работы заключается в предложении интегрированной системы идентификации финансовых рисков, основанной на сочетании методов DCC-GARCH, GARCH–EVT и MES, для комплексной идентификации волатильностных рисков, хвостовых рисков и системных рисков в контексте зеленых финансов, что создаст теоретическую основу для управления финансовыми рисками, связанными с углеродной политикой и ценами на углерод.
Фон зеленых финансов и углеродного риска. В последние годы «климатические финансы» постепенно формируются как самостоятельная область исследований, находящаяся на стыке финансовой экономики и климатической науки. На основе систематизации работ по ценообразованию активов, управлению рисками и финансовому посредничеству Giglio и соавторы показывают, что климатический риск из внешнего фактора, рассматривавшегося как «долгосрочная экологическая проблема», превратился во внутренний риск-фактор, который через ставку дисконтирования и денежные потоки влияет на текущие цены активов, и делают вывод о необходимости развития специальных инструментов климатических финансов для идентификации и управления такими рисками [1]. Battiston и соавторы разрабатывают рамку «климатического стресс-тестирования» финансовой системы, используя сетевой анализ и сценарное моделирование для исследования переоценки высокоуглеродных активов при различных траекториях сокращения выбросов. При этом они показывают, что при неудачном выборе пути достижения климатических целей по кредитным каналам и через корректировку цен активов может накапливаться системный риск [2].
На микроуровне ценообразования активов Bolton и Kacperczyk установили, что доходности акций компаний с высокими выбросами углерода содержат значимую «углеродную риск-премию»: инвесторы требуют более высокую ожидаемую доходность по бумагам эмитентов с большим уровнем выбросов для компенсации потенциальных политических и трансформационных рисков. Это свидетельствует о том, что информация об углеродных выбросах постепенно включается в процессы оценки риска и ценообразования на финансовых рынках [3]. С точки зрения эволюции дисциплины «климатические финансы», Allen и Tankov в обзоре новейших исследований в области зелёных финансов подчёркивают, что ключевой вызов заключается в том, чтобы, не отказываясь полностью от традиционных инструментов управления финансовыми рисками, встроить физические климатические риски и риски перехода в существующие рамки исследований и разработать интегрированные модели, пригодные для использования в регулировании [4].
В русскоязычной литературе Ситник даёт системное определение понятия и архитектуры «зелёных финансов», предлагая рассматривать их как сложную подсистему, включающую зелёное кредитование, зелёные облигации, зелёные фонды и ESG-инвестирование, подчёркивая их многогранные функции в распределении ресурсов, экологическом управлении и обеспечении финансовой стабильности. Это создаёт институциональную и концептуальную основу для явного включения переменных, связанных с зелёными финансами, в рамки измерения рисков [5].
Обзор существующих исследований и методов моделирования. С точки зрения международной научной литературы по зелёным финансам и ценообразованию активов, исследования, прежде всего, сосредоточены на том, как «факторизовать» климатическую и углеродную информацию и ввести её в традиционные рамки ценообразования активов. Engle и соавторы конструируют индекс климатических новостей и на его основе формируют имитирующие портфели для хеджирования шоков климатических новостей, показывая, что климатическая информация может входить в структуру доходностей активов по цепочке «новости — ожидания — цены» и предлагая включать «климатический фактор» в факторные модели [6]. Опираясь на этот подход, Huynh и Xia распространяют риск климатических новостей на рынок корпоративных облигаций и обнаруживают, что фактор риска климатических новостей обладает значимой способностью к объяснению доходностей корпоративных облигаций, а облигации с выраженными свойствами климатического хеджа имеют более низкую ожидаемую доходность. Это свидетельствует о том, что и инвесторы в облигации балансируют между «климатическим хеджированием» и уровнем доходности [7].
В рамках более конкретной темы «доходности зелёных активов» Pástor и соавторы декомпозируют избыточную доходность «зелёных активов» по сравнению с «коричневыми» и показывают, что положительная динамика зелёных активов в большей степени обусловлена переоценкой вследствие неожиданного усиления внимания к экологической повестке, а не устойчивым ростом их долгосрочной ожидаемой доходности. Это указывает на необходимость различать в анализе риска и доходности «шоки предпочтений» и «фундаментальные факторы риска» [8]. В том же духе Flammer с использованием метода событийного анализа исследует реакцию рынка на выпуск компаниями зелёных облигаций и находит, что выпуск зелёных облигаций, как правило, сопровождается значимой положительной реакцией цен акций, а после размещения улучшается экологическая результативность компаний и возрастает доля долгосрочных и экологически ориентированных инвесторов. Это показывает, что зелёные облигации выполняют как сигнальную, так и ограничительную функции [9]. Далее Antoniuk и соавторы, исходя из концепции рисков климатического перехода, анализируют влияние рисков перехода на доходности зелёных облигаций и их взаимосвязь с другими активами, демонстрируя, что сами зелёные облигации в высокой степени подвержены политическим и переходным рискам и что их риск-профиль в значительной мере формируется траекторией углеродной политики [10].
Для построения на этой основе более системного каркаса идентификации и измерения рисков необходимо обратиться к уровню эконометрического инструментария. В многомерном моделировании волатильности модель DCC-GARCH, предложенная Engle, вводит динамическую структуру корреляций в матрицу условных ковариаций и с относительно простой параметризацией описывает изменение во времени взаимосвязей доходностей множества активов, став стандартным инструментом анализа межрыночных эффектов перетока рисков и связности [11]. Однако, опора только на условное среднее и дисперсию недостаточна для описания экстремальных потерь. McNeil и Frey предложили комбинировать GARCH с теорией экстремальных значений: сначала с помощью GARCH моделируется условная гетероскедастичность, затем на остатках с тяжёлыми хвостами в рамках подхода «пиков над порогом» оценивается распределение хвостов, что позволяет получить более надёжные оценки VaR и ES. Этот подход впоследствии стал одной из «классических парадигм» работы с толстохвостыми рисками [12]. В сфере энергетических товаров Youssef и соавторы дополняют эту идею моделями GARCH с долгосрочной памятью в сочетании с EVT при оценке VaR энергетических активов и показывают, что учёт долгосрочной памяти существенно повышает точность описания экстремальной волатильности [13]. На этой базе для углеродных рынков Li и соавторы строят модель Copula-GARCH–EVT: с одной стороны, GARCH–EVT описывает условную волатильность и хвостовое распределение отдельных углеродных активов, с другой, — Copula-функции используются для моделирования нелинейной зависимости и хвостовой связанности между активами, что позволяет на уровне портфеля оценивать совместные экстремальные потери и формирует комплексный измерительный каркас для управления рисками портфеля углеродных активов [14].
В системном ракурсе упомянутые инструменты волатильности и хвостового риска развиваются в сочетании с показателями системного риска. Предложенный Acharya и соавторами показатель предельного ожидаемого убытка (MES) измеряет ожидаемый убыток отдельного института в ситуации, когда рынок в целом находится в экстремальном стрессовом состоянии, тем самым тесно связывая индивидуальный риск с системным хвостовым риском и создавая количественную основу для идентификации системно значимых институтов и секторов [15]. CoVaR, предложенный Adrian и Brunnermeier, исходит из условного Value at Risk и характеризует «изменение VaR системы в случае, когда данный институт находится в состоянии стресса», акцентируя выявление каналов передачи рисков и системного вклада через условную хвостовую зависимость [16]. С точки зрения методологической линии, в литературе применяются как GARCH–EVT, так и Copula–EVT для описания экстремальных потерь; в предлагаемом каркасе мы фокусируемся на моделях DCC-GARCH и GARCH–EVT, а системный риск измеряем через MES/CoVaR.
В китайском контексте исследования дополняются двумя ключевыми измерениями: углеродным рынком и политикой в области зелёных финансов, что обеспечивает эмпирическую базу для идентификации рисков в условиях углеродных сценариев. Jiang Jingjing и соавторы, анализируя спотовый рынок углерода в Китае, с помощью модели GARCH–EVT–VaR измеряют риск цены на углерод и показывают, что в условиях выраженных пиков, толстых хвостов и сильной кластеризации волатильности нормальный VaR, как правило, существенно недооценивает экстремальные потери, тогда как GARCH–EVT–VaR демонстрирует более устойчивые результаты при бэк-тестировании, тем самым обосновывая применение теории экстремальных значений для оценки хвостового риска на китайском углеродном рынке [17]. Wang Zongrun и соавторы, исходя из экстремальных климатических событий, конструируют показатели системного риска для банковского, фондового и страхового секторов и сравнивают поведение «зелёных» и «коричневых» активов, обнаруживая, что экстремальные климатические события существенно повышают уровень системного риска финансовой системы, тогда как зелёные активы в определённой степени выполняют функцию хеджа, что раскрывает сложные взаимосвязи между климатическими шоками, зелёными активами и системным риском [18].
В аспекте взаимосвязи зелёных финансов и поведения реального сектора экономики Liu Shan и Ma Lili на уровне фирм изучают зелёную трансформацию предприятий обрабатывающей промышленности и показывают, что развитие зелёных финансов через смягчение финансовых ограничений и переориентацию инвестиций в зелёные проекты значительно повышает экологические вложения и способность к зелёным инновациям, формируя на микроуровне структуры стимулирования зелёного перехода [19]. На региональном уровне Han Xianfeng и соавторы на основе данных по провинциям анализируют связь между развитием зелёных финансов и выбросами углерода и обнаруживают, что зелёные финансы существенно снижают углеродоёмкость экономики регионов. Также через оптимизацию структуры кредитования и перенаправление финансовых потоков создается косвенный эффект сокращения выбросов, хотя он пока слабее прямого эффекта [20]. Далее Lü Chengchao и соавторы, рассматривая пилотные зоны реформ и инноваций в сфере зелёных финансов как квази-естественный эксперимент, показывают, что их создание существенно снижает углеродоёмкость выбросов в городах окружного уровня. Основной механизм воздействия связан со стимулированием зелёных технологических инноваций и продвижением структурной модернизации отраслей, что обеспечивает достаточно строгую идентификацию «декарбонизационного эффекта» политики зелёных финансов [21]. Эти исследования демонстрируют, что в Китае сформировалась сложная система взаимного влияния между «зелёными финансами, выбросами углерода и финансовыми рисками», и любой серьёзный каркас идентификации и измерения рисков неизбежно должен явно учитывать цену на углерод и политику в области зелёных финансов как два ключевых фактора.
Российская литература, в свою очередь, задаёт более макроуровневый фон для интегрированных моделей, рассматривая институциональные рамки, механизмы финансирования и условия энергетического перехода. Дегтярева и соавторы при анализе мировой и российской практики зелёного финансирования систематизируют траектории развития и барьеры для применения инструментов зелёного кредитования, зелёных облигаций и т.п. в различных институциональных контекстах и подчёркивают, что регуляторная рамка, раскрытие информации и рыночная инфраструктура являются ключевыми факторами, определяющими, смогут ли инструменты зелёного финансирования реализовать потенциал по снижению выбросов и управлению рисками [22]. На примере ЕС Чхан показывает, что зелёные финансы, будучи встроенными в финансовое регулирование через экологические и климатические стандарты, могут снижать долю высокоуглеродных активов в финансовой системе и тем самым в средне- и долгосрочной перспективе повышать финансовую стабильность, что предлагает чёткий макропруденциальный взгляд на зелёные финансы [23]. На уровне конкретных механизмов финансирования Раков сравнивает схемы поддержки зелёных проектов в разных странах, систематизируя гарантии, налоговые льготы и зелёные инвестиционные фонды и выдвигая идею о том, что сочетание в виде «государственные средства + частный капитал + международные финансы» представляет собой реалистичный путь обеспечения реализации зелёных проектов и распределения рисков [24].
В области методик измерения риска Дробыш даёт систематический обзор современных подходов к расчёту Value at Risk, сопоставляя параметрический метод, метод исторического моделирования и гибридные подходы, основанные на теории экстремальных значений, и отмечая, что при ненормальных распределениях и ограниченных выборках простое нормальное предположение приводит к значительному занижению хвостового риска. Поэтому для улучшения оценки VaR необходимо вводить более гибкие предположения о распределении и использовать теорию экстремальных значений. Эта позиция созвучна акценту англоязычной литературы на моделях GARCH–EVT [25]. Барышева и соавторы в эмпирическом исследовании дополнительно рассматривают оценку VaR портфеля активов в условиях негауссовских распределений и показывают, что применение более реалистичных допущений о распределении повышает чувствительность VaR к экстремальным потерям и обеспечивает более надёжный подход к измерению рискового капитала [26].
Параллельно исследования энергетического перехода подчёркивают роль устойчивого финансирования. Довбий, анализируя энергетический переход с точки зрения финансовых и экономических условий национальной экономики, отмечает, что масштабный энергетический переход требует долгосрочных и стабильных источников финансирования, а устойчивые и зелёные финансовые механизмы играют в этом ключевую роль [27]. Яковлев и соавторы предлагают разработку национальной стратегии финансирования энергетического перехода, предполагающей комплексное использование государственных средств, частного капитала и международных финансовых ресурсов, а также использование углеродного ценообразования и налоговой реформы для перенаправления финансовых потоков в низкоуглеродные секторы [28]. В более широком контексте, взаимосвязи зелёного развития и социальных показателей Руцкий и Филиппов исследуют связь уровня бедности и факторов зелёной экономики в странах ЕС и делают вывод о необходимости сочетать при проектировании зелёного перехода цели социальной справедливости и экономической эффективности [29]. Т.И. Виноградова с фискальной точки зрения анализирует структуру и применение инструментов зелёного бюджетирования и показывает, что посредством бюджетной классификации и маркировки зелёных расходов зелёные цели могут быть встроены в бюджетный процесс, что создаёт синергию с политикой в области зелёных финансов [30].
Таким образом, международные исследования выявили, что климатические новости, выбросы углерода и доходность зелёных активов уже находят отражение в рыночном ценообразовании. Работы китайских авторов демонстрируют многоплановое воздействие политики в области зелёных финансов и развития углеродных рынков на поведение фирм, региональную динамику и системные риски финансового сектора. Российские исследотели подчёркивают институциональные ограничения и возможности развития зелёных финансов с точки зрения регуляторных рамок, бюджетной политики и финансирования энергетического перехода. С точки зрения эконометрических методов модели DCC-GARCH, GARCH–EVT/Copula–EVT и показатели MES/CoVaR предоставляют развитый инструментарий для анализа волатильности, хвостовых и системных рисков соответственно. Если в единой рамке рассматривать цену на углерод и углеродную политику как экзогенные сценарные факторы, управляющие этими моделями, становится возможным построение интегрированной системы идентификации и измерения рисков, охватывающей «волатильностный риск — хвостовой риск — системный риск — углеродный риск» и задающей систематическую методологическую основу для последующих эмпирических исследований и практического применения в политике.
В прикладном плане предлагаемый каркас предполагает последовательность в виде трёх шагов: (1) на основе динамики цены на углерод и ключевых решений в области углеродной политики формируются альтернативные сценарии внешней среды; (2) для каждого сценария оцениваются модели DCC-GARCH и GARCH–EVT для выбранных финансовых индикаторов, что позволяет получить условные распределения волатильности и хвостовых потерь; (3) на основе этих распределений вычисляются показатели MES/CoVaR, характеризующие системную уязвимость отдельных институтов и сегментов.
Полная эмпирическая реализация такой схемы для международного инвестиционного портфеля выносится за рамки данной статьи и отнесена к дальнейшим исследованиям автора.
Заключение. В данной статье предлагается методологический каркас идентификации и измерения финансовых рисков в контексте зелёных финансов. Данный каркас позволяет в единой структуре одновременно идентифицировать волатильностный, хвостовой, системный и углеродный риски, заполняя существующий методологический пробел.
С теоретической точки зрения предложенный подход задаёт операциональный путь эндогенизации климатических и углеродных рисков в традиционную систему управления финансовыми рисками. С практической точки зрения такой подход может использоваться при разработке стресс-тестов на базе углеродных сценариев, оптимизации портфелей ценных бумаг, а также для количественной оценки взаимосвязи между политикой в области зелёных финансов и энергетическим переходом.
Предложенный каркас не только способствует выявлению рисков, но и способен ориентировать движение капитала в «зелёном» направлении, обеспечивая теоретическую и методическую поддержку функционирования финансовой системы в условиях целей по пиковым выбросам и углеродной нейтральности. |
| |
|
|
|
