Bank Equities Risk Assessment, Attribution and Stock Selection

The aim of this work is to introduce an innovative methodology for performing risk attribution within a multifactor risk framework. We applied this analysis to the assessment of systemic, climate, and geopolitical risks relative to a representative sample of Eurozone banks between 2011 and 2022. Comparing the results to the output of a bivariate approach, we found that contemporaneous tail crises generate combined equity losses exceeding partial analysis estimates. We then attributed the combined risk to each factor and to the effect of their interaction by employing our proposed frequency-based approach. For our computations, we used multivariate GARCH, Monte Carlo simulations, and a suite of Eurozone-specific factors. Our results show that total combined risk is on average 18% higher than traditional systemic risk estimates, that climate risk more than doubled in our period of analysis, and that geopolitical risk surged to over 5% of total combined risk. Our climate risk estimate is in line with the results of the 2022 European Central Bank climate stress test, and our geopolitical risk measure shows a positive correlation with the GPRD and Threats index. We then investigate the effectiveness of environmental metrics in constructing large Eurozone and US bank portfolios robust to climate risk over this period, characterized by stranded assets price dynamics expected in a climate crisis. We compare the risk-adjusted performance of three test portfolios modified using a) relative exposure to losses generated by stranded assets, b) environmental ratings, c) Scope 2 emissions, against a market capitalization benchmark and an optimized portfolio: greener banks are overweighted, whereas lenders more exposed to brown assets are underweighted. Eurozone results show that climate loss proxies can create an effective climate tilt while containing active risk; conversely, US findings are inconclusive, with no metric consistently overperforming. This methodology could also be used to measure the impact of regulation on the sector.

Lo scopo di questo lavoro è introdurre una metodologia innovativa per attribuire il rischio all'interno di un quadro di riferimento multifattoriale. Abbiamo applicato questa analisi alla valutazione dei rischi sistemici, climatici e geopolitici relativi a un campione rappresentativo delle banche della zona euro tra il 2011 e il 2022. Confrontando i risultati con l'output di un approccio bivariato, abbiamo scoperto che le crisi contemporanee generano perdite patrimoniali combinate superiori alle stime di una semplice analisi bivariata. Abbiamo quindi attribuito il rischio combinato ai diversi fattori e all'effetto della loro interazione utilizzando un approccio innovativo basato sulle frequenze relative. Per i calcoli abbiamo utilizzato un modello GARCH multivariato a 4 variabili, simulazioni Monte Carlo ed una serie di fattori specifici della zona euro. I risultati mostrano che: a) il rischio combinato totale è in media del 18% superiore alle stime tradizionali del rischio sistemico; b) nel periodo di analisi il rischio climatico è più che raddoppiato; c) il rischio geopolitico è salito fino a costituire oltre il 5% del rischio combinato totale. La nostra stima del rischio climatico è in linea con i risultati del test di stress climatico della Banca Centrale Europea del 2022, mentre la misura del rischio geopolitico mostra una correlazione positiva e significativa con l'indice GPRD. Si è poi analizzata l'efficacia delle metriche ambientali nella costruzione di portafogli di titoli bancari della zona euro e degli Stati Uniti robusti rispetto al rischio climatico nel periodo selezionato, caratterizzato da una dinamica dei prezzi degli “stranded assets” simile a quella attesa in caso di una crisi climatica. Abbiamo confrontato rispetto a un benchmark che segue la capitalizzazione di mercato ed un portafoglio ottimizzato le performance corrette per il rischio di tre portafogli di prova, modificati utilizzando a) esposizione relativa alle perdite generate dagli asset in eccesso, b) rating ambientali, c) emissioni di gas serra Scope 2: le banche più verdi sono sovrapesate, mentre quelle più esposte ai “brown assets” sono sottopesate. I risultati della zona euro mostrano che la proxy riferita alle perdite climatiche può creare la curvatura climatica più efficace, contenendo il rischio attivo; al contrario, i risultati degli Stati Uniti sono inconcludenti, in quanto nessuna metrica migliora in modo costante le performance. Questo tipo di metodologia potrebbe essere utilizzata anche per misurare l'impatto della regolamentazione nel settore.