climate_risk/docs/phase1_explanation.md

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 Call과 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 Beta를 곱하여, 실제 개별 채권(Credit Spread 가산) 및 주식 팩터(Shock 하락률) 변동 충격을 최종 연산합니다.

3. SQLite 연동 (Storage Layer)

• src/db_storage.py를 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.