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docs/wiki/climate_risk_scenario_testing.md

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+# 금융위험측정에서의 기후 시나리오 테스트 (Climate Scenario Analysis)
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+기후 시나리오 분석은 기후변화 및 저탄소 경제로의 전환이 금융 시스템과 개별 금융기관의 건전성에 미치는 영향을 선제적으로 파악하기 위한 핵심적인 리스크 관리 도구입니다.
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+## 1. 개요 및 목적
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+### 1.1 개요
+기후 시나리오 분석은 미래의 기후 변화 경로와 그에 따른 사회·경제적 변화를 가정(Scenario)하고, 이러한 상황이 금융 자산의 가치나 금융기관의 건전성에 미치는 영향을 정량적·정성적으로 평가하는 기법입니다. 과거 데이터에 의존하는 전통적인 리스크 모델과 달리, 전례 없는 기후 변화의 불확실성을 다루기 위해 **미래 지향적(Forward-looking)** 관점을 취합니다.
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+### 1.2 주요 리스크 구분
+기후 리스크는 크게 물리적 리스크와 이행 리스크로 구분됩니다.
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+*   **물리적 리스크 (Physical Risk):** 기후변화로 인한 물리적 현상이 자산 가치 훼손이나 운영 중단을 초래하여 발생하는 위험입니다.
+    *   **급성(Acute):** 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 기상이변의 빈도와 강도 증가로 인한 즉각적인 피해.
+    *   **만성(Chronic):** 지구 온난화에 따른 평균 기온 상승, 해수면 상승 등 장기적인 기후 패턴 변화로 인한 자산 가치 하락.
+*   **이행 리스크 (Transition Risk):** 저탄소 경제로 전환하는 과정에서 발생하는 정책, 법률, 기술, 시장의 변화로 인한 위험입니다.
+    *   **정책/법률:** 탄소세 도입, 배출권 거래제 강화, 에너지 효율 규제.
+    *   **기술 변화:** 신재생 에너지 기술 발전 및 전기차 보급 확대로 인한 고탄소 산업의 **좌초자산(Stranded Assets)** 발생.
+    *   **시장/평판:** 소비자 선호도 변화 및 투자자의 ESG 요구 강화로 인한 수익성 악화.
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+### 1.3 목적
+*   **리스크 식별:** 표준 모델이 포착하지 못하는 기후 관련 금융 위험을 수치화.
+*   **전략적 대응:** 다양한 미래 경로에 따른 비즈니스 모델의 회복탄력성(Resilience) 점검.
+*   **규제 대응:** TCFD 권고안 등 국제 기준에 따른 공시 요구 및 감독당국의 스트레스 테스트 대응.
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+## 2. 주요 방법론
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+### 2.1 NGFS 시나리오 프레임워크
+NGFS(녹색금융시스템을 위한 중앙은행 및 감독기구 네트워크)는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 표준 시나리오를 제공합니다.
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+1.  **질서 있는 전환 (Orderly):** 기후 정책이 조기에 도입되어 물리적/이행 리스크가 낮은 수준에서 관리되며 2050 탄소중립 달성.
+2.  **무질서한 전환 (Disorderly):** 정책 도입이 지연되다가 갑작스럽게 시행되어 이행 리스크가 급격히 상승.
+3.  **핫하우스 월드 (Hot House World):** 현재 정책이 유지되어 지구 온도가 3℃ 이상 상승, 물리적 리스크가 극대화됨.
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+### 2.2 분석 접근법
+*   **하향식 접근법 (Top-down):** 중앙은행이나 감독당국이 주도하여 금융 시스템 전체의 리스크를 직접 추정. 결과의 비교 가능성이 높으나 개별 기관의 특성 반영이 미흡함.
+*   **상향식 접근법 (Bottom-up):** 개별 금융기관이 자체 데이터와 리스크 모델을 사용하여 상세 분석 후 보고. 정밀한 리스크 분석이 가능하나 기관별 일관성이 낮음.
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+## 3. 국내외 현황
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+### 3.1 해외 현황
+*   **BCBS (바젤은행감독위원회):** 기후 리스크를 기존 리스크 관리 체계(Pillar 1, 2, 3)에 통합하도록 권고하고 시나리오 분석 표준화를 추진 중.
+*   **ECB (유럽중앙은행):** 'Fit-for-55' 테스트를 통해 기후 리스크 관리 미흡 은행에 대한 자본 가산(Capital Add-ons) 등 실질적 감독 조치 시행.
+*   **영국 (BoE):** CBES(Climate Biennial Exploratory Scenario)를 통해 은행/보험사의 장기 영향을 분석하고 데이터 공백 해소에 주력.
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+### 3.2 국내 현황
+*   **금융감독원 & 한국은행:** 기상청과 협력하여 **'공동 기후 스트레스 테스트'** 추진 중.
+*   **특징:** 장기 분석뿐만 아니라 향후 5년 이내 발생 가능한 이상기후 영향을 집중 점검하는 **단기 시나리오** 개발에 집중.
+*   **추진 일정:** 2026년 하반기 15개 주요 금융회사를 대상으로 실제 영향 측정 및 결과 분석 예정.
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+## 4. 프로그램 구현을 위한 핵심 데이터 구조 및 알고리즘
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+### 4.1 핵심 데이터 구조 (Data Schema)
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+| 데이터 레이어 | 주요 필드 및 구성 요소 |
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+| **자산 데이터 (Asset)** | `Location(GIS)`, `Sector(NACE)`, `Scope 1/2/3 Emission`, `Book Value`, `LTV` |
+| **시나리오 데이터 (Climate)** | `Scenario_ID(NGFS)`, `Carbon_Price_Path`, `Hazard_Map(Flooding Depth)`, `GDP_Impact` |
+| **충격 계수 (Shock Factor)** | `Transition_Vulnerability_Factor(TVF)`, `Damage_Function_Coeff`, `PD_Shift_Matrix` |
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+### 4.2 알고리즘 로직 및 전이 경로 (Transmission Logic)
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+1.  **위해도 평가 (Hazard Assessment):**
+    *   물리적: 특정 위경도 좌표의 침수 깊이(m) 또는 폭염 일수 산출.
+    *   이행: 시나리오별 탄소 가격 상승분($/ton) 도출.
+2.  **노출 및 취약성 적용:**
+    *   `Physical_Loss = Asset_Value * Damage_Function(Hazard_Intensity)`
+    *   `Transition_Cost = GHG_Emission * Carbon_Price_Delta`
+3.  **재무 영향 산출 (Financial Impact):**
+    *   영업이익 및 현금흐름(CF) 조정 → 이자보상배율 변화 분석.
+    *   부동산 담보 가치 하락분 반영 → LTV(담보인정비율) 재산출.
+4.  **리스크 지표 전이:**
+    *   **신용 리스크:** 재무 악화에 따른 부도율(PD) 및 부도시 손실률(LGD) 상향 조정.
+    *   **시장 리스크:** 전환 취약성 계수를 반영한 주가 및 채권 가치 재평가.
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+### 4.3 자산별 리스크 평가 예시
+*   **부동산:** 홍수 시나리오에서 침수 깊이별 손실률 계수(예: 1m 침수 시 가액 20% 하락)를 적용하여 담보 가치 산출.
+*   **에너지/제조업:** 탄소 가격 급등 시나리오에서 고탄소 배출 기업의 주가 충격 계수(예: 최대 -70% 하락)를 적용하여 투자 포토폴리오 평가.
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+*작성일: 2026년 3월 15일*
+*출처: NGFS, BCBS, 금융감독원, 한국은행 연구 보고서 종합*