由气候相关金融风险工作组（TCFD）准备的第六份也是最后一份状态报告于十月份发布。工作组表示它继续看到“采用和支持其推荐的显著势头”，但还需要更多的进展。到目前为止，进展包括国际可持续性标准委员会（ISSB）根据TCFD的建议发布其披露事项。

• 在2022财年，58%的公司按照至少五项推荐披露事项进行了披露（2020年为18%）。只有4%的公司按照全部11项推荐进行了披露。

  
  

• 在2020财年和2022财年之间，报告气候相关风险和机会，董事会监管，以及气候目标的公司比例分别增加了24%，25%和26%。

  
  

• 资产管理人和所有者都在加入采纳建议的行列；超过80%的最大的资产管理人和50%的最大的资产所有者按照至少一项推荐进行了报告。规模前50名的资产管理人中有50%，以及规模前50名的资产所有者的36%， 分别至少按照五个推荐披露事项进行了披露。

  
  

• 总的来说，工作组对公司在披露与TCFD推荐相符的气候相关金融信息，以及政府、监管机构和其他权威机构在使用推荐来制定法律、规则和披露标准方面表示欢迎。

  
  

• 但是，披露有决策价值的气候相关金融信息的公司数量依然很少。

  
  

金融稳定委员会(FSB)是在2008年全球金融危机后的2009年创建的。FSB的影响力：G20（世界上最大的经济体）的政府首脑同意创立该机构在推动国际金融和监管的“改革”中发挥关键角色。FSB如今是一家位于瑞士的非盈利组织。

可以把FSB看作是一个关注金融问题（在银行、财务、证券）和可能的监管措施的公共部门“智库”。FSB的常任委员通常是财政部长、中央银行行长和主权金融部门监管机构。美国目前对FSB的代表是：(1) Nellie Liang，财政部国内财政副部长；(2) Gary Gensler，证券交易委员会主席；以及(3) Michael Barr，联邦储备系统理事会监管副主席。

2015年，FSB应G20领导人的要求设立了气候相关金融披露工作组（TCFD），以考虑与气候变化相关的金融稳定风险。TCFD的讨论结果表明，解决气候变化带来的金融稳定风险的有效方法是进行披露，以帮助金融市场理解风险。这有助于避免"风险的突然重新定价"，并降低金融稳定性的风险。

TCFD的建议被提交到G20领导人峰会；2016年12月，领导人发布了该组织为“一致、可比、可靠、清晰且高效的气候相关金融披露工作”提供了“满足现有报告要求的风险披露框架”的建议。这些建议旨在提供“公司如何考虑气候变化对其治理、风险管理和战略的影响”相关的披露，并提出了公司应在其披露中设定的指标和场景。

TCFD的工作在2023年发布状态报告后结束；原先11项建议将作为扩大公司气候相关风险和机会披露的坚实基础一直存在。展望未来，ISSB将承担监督进展并制定公司气候相关披露状况报告的责任。

有机数气候物理风险评估框架(Climate Physical Risk Assessment framework，CPRA)，可用于评估金融机构、投资者的气候物理风险。本框架致力于推动TCFD和ISSB标准的实现，帮助机构系统地评估和披露与气候相关的风险，最终促成可持续金融体系的建成。

一、有机数气候物理风险评估框架的理论基础

1. 气候模型：CPRA使用一般环流模型（GCMs）和区域气候模型（RCMs）来模拟地球气候的变化。两种模型有助于捕捉大气、海洋和陆地表面之间复杂的相互作用，进而明晰气候物理风险带来的影响。

2. 极值理论：CPRA使用极值理论对极端气候事件进行建模和量化分析，评估不同气候情景下极端事件的潜在频率和严重程度，为潜在的气候相关风险及其财务影响提供有价值的参考。

3. 资产定价理论：CPRA框架将物理气候风险集成到现有的资产定价模型中，以估计潜在的损失，并为投资决策提供信息。这些信息可以为风险管理、资产配置和投资决策提供有益参考，帮助投资者和金融机构更好地管理气候相关的风险。

4. 网络理论：CPRA框架利用网络理论来模拟不同部门和地区之间的相互联系和依赖关系。通过刻画这些联系，CPRA框架可以揭示系统的薄弱环节，确定关键节点，并明确气候相关事件产生的冲击通过金融系统的传播途径。

二、数据源及整合方式

CPRA框架整合了多个跨学科的数据源作为气候风险分析的基础，包括气候数据、地理空间数据、经济、人口统计数据及金融市场数据。

三、模型构建及参数校准

CPRA框架使用了一系列模型来量化气候变量、物理风险以及金融变量之间的数量关系，具体流程如下：

步骤一：构建气候风险暴露模型，这类模型旨在确定资产和部门对各种气候灾害的暴露水平，如极端温度、降水、风暴和海平面上升。

步骤二：构建影响评估模型，该模型用于量化特定气候灾害造成的潜在损害和损失，其输出结果有助于估算不同气候情景的总体气候风险。

步骤三：构建金融风险模型，这类模型将气候风险暴露水平和影响评价纳入到财务分析工具中，如资产定价模型和投资组合风险管理框架。这些模型可以解释气候风险对资产价值、回报和整体投资组合绩效的潜在影响。

步骤四：参数校准，参数校准包括基于历史数据和专家判断对模型参数进行调整，以确保模型准确地反映出潜在的现象和关系。这一步骤需要根据经验证据对模型产出进行严格的评估，并结合气候学家、金融分析师和其他利益相关者的反馈，以完善和改进模型。

四、气候情景分析

CPRA框架通过气候情景分析，帮助利益相关者更好地了解他们对气候风险的暴露程度，并制定有效的战略，以减轻潜在的影响，抓住机会，并提高整体的弹性，具体流程如下：

1. 情景构建，构建合理的、内部一致的多样化气候情景，用于刻画未来气候变化、政策路径及经济社会发展趋势。

2. 情景分析，通过情景分析得到各种气候情境下的气候风险预测和财务影响。

3. 对比分析，将不同情境下的结构进行评估比较，用于确定金融风险的关键驱动因素，潜在机遇及金融系统薄弱环节。

4. 压力测试，对单一资产、投资组合和整个金融系统进行压力测试，以评估它们对极端气候事件的潜在暴露程度及弹性。