大規模与信ポートフォリオの気候リスク評価に向けた効率的なSSPベース手法
An efficient shared socioeconomic pathways-based methodology for assessing climate risks of a large credit portfolio (原題)
F. Bourgey, E. Gobet, Y. Jiao
🤖 gxceed AI 要約
日本語
SSP（共通社会経済経路）シナリオを用いて、大規模な与信ポートフォリオの気候リスクを効率的に評価する手法を提案した研究。銀行など金融機関が保有する多数の融資先について、シナリオ別の気候関連リスクを実務的に推計できる枠組みを示す。TCFD・ISSBが求めるシナリオ分析の実装負担を軽減する点に意義がある。
English
This work proposes an efficient methodology using Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios to assess climate risks across a large credit portfolio. It offers a practical framework for financial institutions to estimate scenario-based climate risk on numerous loans. The approach helps operationalize TCFD/ISSB scenario analysis at portfolio scale.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
TCFD・ISSB対応でシナリオ分析が求められる中、邦銀や地域金融機関が大規模与信ポートフォリオの気候リスクを効率的に推計する実務手法として参考になる。SSBJ開示や有報での気候関連リスク記述の高度化にも資する。
In the global GX context
As TCFD and ISSB push scenario analysis into mainstream disclosure, this paper speaks directly to how banks can operationalize portfolio-level climate risk assessment at scale. It adds methodological weight to the global transition-finance and climate-risk modeling literature.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a scalable SSP-based framework for portfolio-level climate risk modeling that can be benchmarked against existing approaches.
🏢実務担当者:Offers a practical template for banks to run TCFD/ISSB scenario analysis across large loan books without prohibitive cost.
🏛政策担当者:Informs how regulators can expect financial institutions to implement scenario-based climate risk disclosure.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://hal.science/hal-04665712v1/file/Climate_risk_assessment_on_a_credit_portfolio_Paper_final_version.pdffirst seen 2026-11-10 05:51:59 · last seen 2026-11-14 06:05:47
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。