低炭素移行期における気候リスクの伝染と金融安定性：マルチスケール・バイン・コピュラ分析

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a methodological framework for analyzing multiscale and asymmetric climate risk spillovers, useful for further empirical studies.

🏢実務担当者:Risk managers can apply the insights on cross-market contagion to enhance portfolio risk assessment and hedging strategies.

🏛政策担当者:Central banks and regulators should consider nonlinear and horizon-dependent risk spillovers when designing climate stress tests and early warning systems.

世界経済が低炭素変革に向けて加速する中、気候金融リスクは金融政策の設計と金融安定性の監督における重要な課題として浮上している。本研究は、国内の気候感受性産業、金融気候リスク指数、および国際気候市場の間の伝染効果と動的相互依存関係を検証する。2020年4月から2025年4月までの日次データを用いて、ウェーブレット分解、条件付きボラティリティモデリング、およびvine-copula手法を統合したマルチスケール尾部リスクモデリングフレームワークを適用し、市場間の時間変動的かつ非対称な依存構造を捉える。結果は、3つの市場がボラティリティクラスタリング、ファットテール、および非線形依存を示すことを示している。国際気候市場は、2つの国内市場との結びつきが弱く、より変動が大きく、外部の気候期待は主に市場状態間の間接的依存を通じて作用することを示唆している。リスクスピルオーバーの結果はさらに、気候金融リスクの伝染が上昇局面と下降局面で異なり、短期および中期の期間にわたって変動することを示している。これらの発見は、気候リスクをマクロプルーデンス監督に統合する上で重要な示唆を持つ。中央銀行と規制当局は、市場固有の、非線形的な、およびマルチスケールのリスクスピルオーバーを考慮することにより、早期警戒メカニズム、気候ストレステスト、およびシナリオ分析を強化すべきである。本研究の主な貢献は、マルチスケール分解、条件付きボラティリティモデリング、およびvine-copula依存分析を、市場間の気候金融リスク伝染を特定するための統一された実証フレームワークに統合することである。これらの発見は、新興市場における気候ストレステスト、早期警戒システム、および金融安定性モニタリングに有用なエビデンスを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

As the global economy accelerates toward low-carbon transformation, climate financial risks are emerging as a key challenge to monetary policy design and financial stability oversight. This study examines the contagion effects and dynamic interdependencies among domestic climate-sensitive industries, financial climate risk indices, and international climate markets. Using daily data from April 2020 to April 2025, we apply a multiscale tail risk modeling framework that integrates wavelet decomposition, conditional volatility modeling, and vine-copula techniques to capture time-varying and asymmetric dependence structures across markets. The results show that the three markets display volatility clustering, fat tails, and nonlinear dependence. The international climate market shows weaker and more volatile connections with the two domestic markets, suggesting that external climate expectations operate mainly through indirect dependence across market states. The risk spillover results further show that climate financial risk contagion differs between upside and downside states and varies across short and medium horizons. These findings have important implications for integrating climate risk into macroprudential surveillance. Central banks and regulators should strengthen early warning mechanisms, climate stress testing, and scenario analysis by considering market-specific, nonlinear, and multiscale risk spillovers. The main contribution of this study is to integrate multiscale decomposition, conditional volatility modelling, and vine-copula dependence analysis into a unified empirical framework for identifying climate financial risk contagion across markets. The findings offer useful evidence for climate stress testing, early warning systems, and financial stability monitoring in emerging markets.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18147344first seen 2026-07-22 04:59:46