Loading...
Publication
BPI gestão de ativos’ real estate portfolio under climate transition risks : insights from a data-driven framework
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 3.32 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
The urgency of climate change forces the real estate sector to address financial risks tied to decarbonization and regulations. This study examines climate transition risks affecting BPI Gestão de Ativos’ real estate portfolio, where trends favor sustainability. By extending MSCI’s building-level scenario analysis to the asset-level, it provides a framework to evaluate vulnerabilities and develop optimization strategies. The methodology integrates techniques to assess risks, translate them into profitability impacts, and identify actions between holding, selling, or acquiring assets. XGBoost predicted rental income for vacant properties, enabling a risk-adjusted return metric. A Gaussian Mixture Model simulated a synthetic portfolio representing market assets for acquisition, and the Simulated Annealing algorithm optimized profitability while minimizing climate risk. Findings confirm BPI GA’s concerns, revealing higher climate risks correlate with declining asset values, with the 1.5ºC scenario amplifying pressures. Vulnerabilities concentrated in specific regions and sectors, with high-risk assets facing reduced demand. Under stricter scenarios, optimization prioritized divesting, while moderate 2ºC scenarios enabled acquisitions. By accounting for demand for lower-risk assets, optimization achieved better performance, underscoring the importance of aligning strategies with market trends. This analysis equips BPI GA with a framework to navigate climate risks, ensuring maximized risk-adjusted profitability.
A urgência climática exige que o setor imobiliário aborde riscos financeiros associados à descarbonização e regulamentações. Este estudo analisa riscos de transição climática no portfólio imobiliário da BPI Gestão de Ativos, num contexto onde a sustentabilidade assume crescente importância. Expandindo a análise de cenários da MSCI dos edifícios para ativos individuais, apresenta-se uma estrutura para avaliar vulnerabilidades e otimizar estratégias. A metodologia integra a medição de riscos, a tradução dos impactos na rentabilidade e a identificação de ações como manter, vender ou adquirir ativos. O modelo XGBoost previu rendimentos de imóveis devolutos, permitindo calcular uma métrica de retorno ajustada ao risco. O Gaussian Mixture Model simulou um portfólio sintético representativo do mercado para aquisição, enquanto o algoritmo Simulated Annealing otimizou a rentabilidade, minimizando riscos climáticos. Os resultados confirmam as preocupações da BPI GA, demonstrando que riscos climáticos elevados desvalorizam ativos, agravados no cenário de 1.5ºC. Vulnerabilidades concentram-se em setores e regiões específicas, com ativos de maior risco a enfrentar menor procura. Em cenários restritivos, priorizou-se o desinvestimento, enquanto cenários moderados de 2ºC permitiram aquisições. A valorização de ativos de menor risco melhorou o desempenho, reforçando a importância de alinhar estratégias ao mercado. Este estudo fornece à BPI GA uma estrutura eficaz para gerir riscos climáticos e maximizar a rentabilidade ajustada ao risco.
A urgência climática exige que o setor imobiliário aborde riscos financeiros associados à descarbonização e regulamentações. Este estudo analisa riscos de transição climática no portfólio imobiliário da BPI Gestão de Ativos, num contexto onde a sustentabilidade assume crescente importância. Expandindo a análise de cenários da MSCI dos edifícios para ativos individuais, apresenta-se uma estrutura para avaliar vulnerabilidades e otimizar estratégias. A metodologia integra a medição de riscos, a tradução dos impactos na rentabilidade e a identificação de ações como manter, vender ou adquirir ativos. O modelo XGBoost previu rendimentos de imóveis devolutos, permitindo calcular uma métrica de retorno ajustada ao risco. O Gaussian Mixture Model simulou um portfólio sintético representativo do mercado para aquisição, enquanto o algoritmo Simulated Annealing otimizou a rentabilidade, minimizando riscos climáticos. Os resultados confirmam as preocupações da BPI GA, demonstrando que riscos climáticos elevados desvalorizam ativos, agravados no cenário de 1.5ºC. Vulnerabilidades concentram-se em setores e regiões específicas, com ativos de maior risco a enfrentar menor procura. Em cenários restritivos, priorizou-se o desinvestimento, enquanto cenários moderados de 2ºC permitiram aquisições. A valorização de ativos de menor risco melhorou o desempenho, reforçando a importância de alinhar estratégias ao mercado. Este estudo fornece à BPI GA uma estrutura eficaz para gerir riscos climáticos e maximizar a rentabilidade ajustada ao risco.
Description
Keywords
Climate transition risks CVaR Climate risk management Scenario-based analysis Portfolio optimization Riscos de transição climática Gestão de riscos climáticos Análise baseada em cenários Otimização de portfólio
Pedagogical Context
Citation
Publisher
CC License
Without CC licence