Pricing climate risk in U.S. equities
: evidence from tail risk and stress regimes

Título traduzido da tese: Precificação do risco climático em ações dos EUA: evidências do risco de cauda e regimes de estresse

Jad Mehdi El Sayed (Aluno)

Tese do aluno: Dissertação de mestrado

Resumo

Este estudo examina a precificação de riscos climáticos nos mercados de ações dos EUA sob diferentes regimes de distress econômico, utilizando nove fatores textuais derivados de machine learning para riscos físicos e de transição, além de empregar classificações condicionais bivariadas de carteiras para estimar prêmios de risco. Um Modelo Oculto de Markov (HMM) categoriza o mercado em regimes baixo, médio e alto para testar precificação baseada em regimes. Portfólios com alta exposicão ao Índice de Risco Físico (PRI) geram alphas negativos persistentes em stress, enquanto alta exposição a riscos de transição como Política Climática dos EUA (USCP) e Cúpulas Internacionais (IS) geram prêmios positivos em todos os regimes. Um fator textual composto gera retornos maiores, destacando benefícios de exposições combinadas. Indicadores narrativos confirmam canais de precificação distintos, com exposições ao PRI impulsionando perdas em severo distress, enquanto o Índice de Risco de Transição (TRI) é mais resiliente. Insights baseadas em regimes informam estratégias de gestão de risco dinâmico e sugerem como narrativas climáticas moldam percepções de investidores e a precificação de ativos.

Data de atribuição	21 out. 2025
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Bruno Gerard (Supervisor)