# Phase 1: 시나리오 데이터 입수 및 KSIC 매핑 구현 설명서

본 문서는 NGFS 거시경제 기후 시나리오의 입수 과정과 한국 시장에 맞는 KSIC(한국표준산업분류) 기반의 탄소 민감도(Carbon Beta) 스케일러 매핑 로직 구축 과정을 정리한 설명서입니다.

## 1. NGFS 시나리오 데이터 입수 아키텍처
NGFS(네트워크 오브 센트럴 뱅크스 앤 슈퍼바이저스 포 그리닝 더 파이낸셜 시스템) 시나리오 데이터는 오스트리아 IIASA(국제응용시스템분석연구소) 데이터 익스플로러를 통해 관리되며 전 세계 누구나 접근 권한 없이 public으로 사용 가능합니다.
본 프로젝트는 데이터 처리 파이프라인 자동화를 위해 Python IAMC 통합 패키지인 `pyam-iamc` 모듈을 활용하여 API 기반 데이터 획득을 구축했습니다. 

- **접근 권한(Auth)**: 기억하신 바와 같이 NGFS 공개 데이터베이스 특성상 별도의 사용자 인증/계정 없이 Python 환경에서 바로 다운로드 및 조회가 가능합니다.
- **필수 추출 변수**:
  - `Emissions|CO2|Price` : 톤당 탄소세 및 배출 비용 경로 (전환 리스크 충격 크기)
  - `Policy Rate|Short-term` / `Interest Rate`: 단기 금리 경로
  - `GDP|MER`: 실제 경제성장률 둔화폭 산정용 거시 지표
- **장애 대응 프록시(Fallback Proxy)**: 의존성 모듈의 인터페이스 업데이트나 IIASA 서버 일시 점검 시 파이프라인이 멈추는 것을 방지하기 위해, ISDA Phase 4의 `Sudden Wake-Up Call`과 `Disasters and Policy Stagnation` 핵심 배수 스케일을 반영한 한국 구조적 가상 데이터 셋을 연산하여 폴백으로 자동 로드하도록 이중화해 두었습니다.

## 2. KSIC (한국표준산업분류) 대응 탄소 민감도 (Carbon Beta) 설계
국내 채권 부도율 증분 및 주가 배당할인모형(DDM) 하락률에 적용되어야 하는 가장 중요한 시장 리스크 충격 스케일러이자 본 엔진의 핵심 팩터입니다.
국내 기업의 평가/공시는 주로 KSIC 체계로 묶여 관리되므로 이를 통해 글로벌 NGFS 데이터를 국내 파라미터로 다운스케일링합니다.

| KSIC 분류 | 산업군 명칭 | Carbon Beta 설정 기조 | 적용 논리 (NGMS 데이터 기반) |
| --- | --- | --- | --- |
| **C** | 제조업 종합 | `1.8` | 탄소다배출 업종 다수 포함. 탄소세 급증에 따른 이익경계 악화 고위험군 |
| **C19/C24**| 석유/1차금속 | `2.5`, `2.2` | 제조업 중에서도 하드투어베이트(Hard-to-Abate) 섹터로 전환 리스크 최고치 |
| **D** | 전기, 가스 | `2.8` | 연료 믹스 전환과 배출권 비용 직격탄을 맞는 핵심 취약 섹터 |
| **J** | 정보통신업 | `0.4` | Scope 1 배출량이 미미하여 전력(Scope 2) 비용 이외 타격 최소화 |
| **K** | 금융 및 보험 | `0.3` | Scope 3 이슈가 있으나 자체 운영 배출량 증가 리스크는 최저수준 |

**적용 원리**:
NGFS API 파싱 테이블의 "Carbon Price" 혹은 "GDP"의 % 충격(Shock Delta) 값에 각 섹터의 **Carbon Beta**를 곱하여, 실제 개별 채권(Credit Spread 가산) 및 주식 팩터(Shock 하락률) 변동 충격을 최종 연산합니다.

## 3. SQLite 연동 (Storage Layer)
- `src/db_storage.py`를 통해 위의 NGFS 산출물(`ngfs_macro_time_series`)과 KSIC 기초 매핑 체계(`ksic_carbon_beta`)가 `data/climate_risk.db` SQLite 파일 내에 RDBMS로 성공적으로 적재 완료되었습니다.
- 구축된 테이블들은 2단계(Phase 2)에 제작될 시장 파라미터 연산 엔진(변환 모듈)이 SQL 형식으로 값을 직접 Select하여 손쉽게 Tensor 계산을 수행하도록 돕습니다.
