気候リスクの価格付け：政策シグナルと炭素排出

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

🔬研究者:Provides novel evidence of regime-dependent climate risk pricing using a threshold local projections framework.

🏢実務担当者:Inform portfolio construction by considering how policy regimes affect the relationship between emission exposure and stock returns.

🏛政策担当者:Highlights that the credibility and stringency of climate policy shape how markets price transition risks.

目的 本研究は、気候政策、CO2排出量、および欧州株式市場リターン間の動的関連性を検証するものである。既存文献では気候リスクの価格付けに関して混合した証拠が示されている一方、我々はこれらの関連性がレジーム依存性を持ち、気候曝露の水準によって異なるかどうかを調査する。設計・方法論・アプローチ 2007年から2024年を対象とした28の欧州諸国の年次パネルを用いて、ローカルプロジェクション枠組み（Jordà, 2005, 2023）を用いて動的条件的関連性を推定し、気候関連変数の変化に対する株式リターンの動的反応を評価する。次に、Seo and Shin（2016）の閾値モデルをローカルプロジェクション枠組みと組み合わせ、各レジーム内でベンチマークモデルを推定することにより、気候リスク曝露における内生的レジームシフトを捉える。最後に、代替的なマクロ経済統制変数とサンプル制限を追加して、ベースライン仕様に対する頑健性チェックを実施する。結果 閾値推定はレジーム依存性の強い証拠を提供する。特に、株式リターンにおけるCO2排出量の価格付けは、気候政策の厳格さの水準に決定的に依存する。排出量は低政策環境では株式リターンと正の関連を持つが、高政策レジームでは負の関連を持つ。対照的に、気候政策の変化は一般的に正の株式市場反応と関連している。研究上の限界・含意 総合市場指数への依存は、企業レベルの特性が移行リスクへの曝露をどのように形成するかを評価する能力を制限する。個別株式データに基づくより詳細な分析は、特にポートフォリオ分散に関して、より深い洞察をもたらす可能性がある。実務的含意 調査結果は、気候リスクの価格付けが政策の信頼性によって形成されることを強調している。投資家と政策立案者は、金融安定性と移行リスクを評価する際に、排出強度と規制の厳格さの間の相互作用を考慮すべきである。独自性・価値 本研究は、ローカルプロジェクションを内生的動的パネル閾値枠組みと統合することにより、気候リスクと欧州株式市場間のレジーム依存性および動的関連性の新たな証拠を提供する。

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。

Purpose This study examines the dynamic association between Climate Policy, CO2 Emissions and European stock market returns. While the existing literature offers mixed evidence regarding the pricing of climate risk, we investigate whether these associations are regime-dependent and differ across levels of climate exposure. Design/methodology/approach Using an annual panel of 28 European countries spanning 2007–2024, we estimate dynamic conditional associations using a local projections framework (Jordà, 2005, 2023) to assess the dynamic responses of stock returns to changes in climate-related variables. We then combine the threshold model of Seo and Shin (2016) with the local projection framework by estimating the benchmark model within each regime, to capture endogenous regime shifts in climate risk exposure. Finally, we conduct robustness checks on the baseline specification adding alternative macroeconomic controls and sample restrictions. Findings The threshold estimation provides strong evidence of regime dependence. In particular, the pricing of CO2 emissions in stock returns depends critically on the level of climate policy stringency. Emissions are positively associated with stock returns in low-policy environments but are negatively associated in high-policy regimes. In contrast, changes in climate policy are generally associated with positive stock market responses. Research limitations/implications The reliance on aggregate market indices limits our ability to assess how firm-level characteristics shape exposure to transition risk. A more granular analysis based on individual stock data could yield deeper insights, particularly with respect to portfolio diversification. Practical implications The findings highlight that the pricing of climate risk is shaped by policy credibility. Investors and policymakers should account for the interaction between emission intensity and regulatory stringency when assessing financial stability and transition risks. Originality/value This study provides novel evidence of regime-dependent and dynamic associations between climate risks and European stock markets by integrating local projections with an endogenous dynamic panel threshold framework.

• openalex https://doi.org/10.1108/jes-03-2026-0251first seen 2026-07-15 05:10:51
• semanticscholar https://doi.org/10.1108/jes-03-2026-0251first seen 2026-07-16 05:56:36 · last seen 2026-09-22 05:14:56