ESFUERZOS PARA FABRICAR MODELOS ESTOCÁSTICOS EN LA GESTIÓN DE RIESGO CLIMÁTICO
Los esfuerzos internacionales llevados a cabo para construir modelos de administración del riesgo climático en la banca se enfrentan al más grave inconveniente para los gestores: la ausencia de información probabilística, esencialmente series históricas de datos, válidas y confiables. Recordemos que establecer una distribución de probabilidad de ocurrencia de eventos implica la necesidad de captar las distintas fuentes de incertidumbre que caracterizan al “sistema clima-finanzas”. En una reciente publicación del prestigioso instituto EDHEC-Risk Climate, tal problemática podría sintetizarse bajo los siguientes puntos:
- Se tiene la incertidumbre sobre la física del problema (sensibilidad climática de equilibrio o la tasa de absorción de CO2 de la atmósfera). Si bien se disponen de modelos y gran cantidad de datos, todavía existe una considerable incertidumbre sobre estimaciones físicas hacia el futuro.
- Se tiene incertidumbre sobre el proceso que describe el crecimiento económico en el que operan los deudores bancarios. Sin duda existirían también una gran cantidad de modelos, pero como en toda disciplina social, carecerían de la capacidad de llevar a cabo experimentos controlados.
- Se tiene incertidumbre sobre la función del daño que define una relación entre los aumentos de temperatura con el perjuicio económico. Hay coincidencias en que los modelos adecuados son prácticamente inexistentes y los datos son escasos y, sobre todo, no necesariamente representativos del futuro climático. Concretamente, se está hablando de las dificultades reales de establecer una función entre probabilidad de incumplimiento de un préstamo e incremento de temperatura; o la estimación de la distribución de probabilidades de pérdidas de deudores derivadas de la frecuencia e intensidad de lluvias en una determinada región.
- Se tiene incertidumbre sobre las medidas políticas que llevan adelante los actores (países, gobiernos, mercados, inversores, tomadores de crédito) para mitigar el riesgo climático, y mucho menos sobre los modelos que tratan de capturarlas. Los datos en tales ámbitos no son fiables y la determinación de las probabilidades de ocurrencia de tales políticas serían actualmente básicamente subjetivas.
El EDHEC propone que, dada la diferente naturaleza de las cuatro fuentes de incertidumbre señaladas, se requeriría de diferentes enfoques para manejar un modelo de riesgo climático y su “estocasticidad intrínseca”. De allí que una buena idea -a juicio de esa entidad- para enfrentar el problema sería a través de la aplicación de un esquema modular donde los diferentes drivers de riesgo (por ejemplo, la función de daño y la física del clima) sean modelados de forma independiente.
Vale destacar que en nuestros países emergentes la existencia de data sobre impacto climático generada por fuentes confiables es aún incipiente. Si bien existen esfuerzos considerables en la región realizados por entidades de renombre, aun no son suficientes para que los gestores de riesgo dispongan de series históricas sobre las cuales intentar fabricar, con alguna oportunidad de éxito, mediciones lo suficientemente robustas para establecer hipótesis de trabajo contrastables.