Series temporales y cambios de régimen regulatorio climático: cómo detectar quiebres estructurales en la beta climática estimada a lo largo del tiempo

El supuesto de constancia temporal de la beta climática es conveniente desde el punto de vista computacional, pero contradice la lógica económica del riesgo de transición. La sensibilidad de los retornos de un activo al factor de riesgo climático depende de las expectativas del mercado sobre la política climática futura, de la tecnología de sustitución disponible y del grado en que los costes de transición están ya internalizados en las valoraciones actuales. Esas tres variables cambian en el tiempo, y lo hacen de forma no lineal ante eventos regulatorios discretos. Un mercado de carbono que introduce un precio significativamente más elevado que el anticipado altera de forma inmediata la exposición relativa de los activos de alta y baja intensidad de carbono, cambiando la distribución transversal de la beta climática en el universo de activos afectados. Un modelo que no permite que la beta varíe en respuesta a ese cambio de régimen produce estimaciones que son correctas en promedio pero incorrectas en los momentos de mayor relevancia analítica, que son precisamente los períodos de cambio regulatorio donde la exposición al riesgo de transición es más informativa para el análisis de riesgo.

La econometría dispone de un conjunto de herramientas para detectar quiebres estructurales en series temporales de coeficientes estimados. Los tests de Chow, Andrews y Bai-Perron son los más utilizados en la literatura de factores de riesgo, aunque su aplicación al contexto climático requiere adaptaciones metodológicas que no siempre se explicitan en los análisis publicados. El test de Chow requiere especificar a priori el punto de quiebre candidato, lo que es adecuado cuando el evento regulatorio que motiva el cambio de régimen está bien identificado temporalmente, como la entrada en vigor de un mercado de carbono o la aprobación de legislación climática relevante. El procedimiento de Andrews permite detectar quiebres en puntos desconocidos del período muestral, lo que resulta más apropiado cuando el cambio de régimen en la beta climática no está vinculado a un único evento regulatorio discreto sino a una acumulación gradual de cambios en las expectativas de mercado. El enfoque de Bai-Perron generaliza ambos procedimientos permitiendo la estimación simultánea de múltiples quiebres, lo que es metodológicamente relevante en muestras largas que atraviesan varios cambios de régimen regulatorio climático. La elección entre estos procedimientos no es técnicamente neutral: determina el número y la ubicación de los quiebres identificados y, por tanto, la estructura de los subperíodos sobre los que se estima la beta climática.

Una vez identificados los quiebres estructurales en la serie temporal de la beta climática, el paso metodológico siguiente es la estimación condicionada al régimen. En lugar de estimar un único coeficiente sobre el período muestral completo, el modelo estima una beta climática distinta para cada subperíodo definido por los quiebres detectados. Esta aproximación tiene ventajas analíticas claras: produce estimaciones que son internamente coherentes dentro de cada régimen regulatorio y que permiten comparar la sensibilidad climática de los activos bajo marcos de política distintos. Las conclusiones sobre la magnitud de la beta climática y sobre su distribución transversal entre activos pueden diferir de forma significativa entre regímenes, lo que ilustra la importancia metodológica de no promediar estimaciones sobre períodos heterogéneos. Pensemos en el siguiente experimento mental: un activo del sector de materiales de construcción presenta una beta climática estimada de magnitud moderada sobre una muestra que incluye un período previo y un período posterior a la introducción de exigencias de eficiencia energética en edificación. Si se estiman las betas por separado en cada subperíodo, puede resultar que la beta del período posterior es sustancialmente mayor que la del período anterior, lo que sugiere que la exigencia regulatoria incrementó de forma estructural la sensibilidad del activo al riesgo de transición. Ese hallazgo es analíticamente valioso y queda completamente oculto bajo la estimación promedio sobre el período completo.

Los quiebres estructurales en la beta climática pueden ser de dos tipos: discontinuos, cuando el cambio de régimen se produce de forma abrupta alrededor de un evento regulatorio discreto, o graduales, cuando la transición entre regímenes se produce de forma suave a lo largo de varios períodos. Los modelos de umbral con transición suave, conocidos como modelos STAR en la literatura econométrica, permiten capturar ese segundo tipo de cambio, modelando la probabilidad de estar en cada régimen como una función continua de una variable de transición observable. En el contexto climático, esa variable de transición puede ser el nivel acumulado del precio del carbono, el grado de penetración de energías renovables en la matriz energética o un índice de ambición regulatoria climática construido a partir del análisis de texto de documentos de política. La elección entre modelos de quiebre abrupto y modelos de transición suave debe guiarse por la naturaleza del proceso regulatorio que se cree está generando el cambio de régimen en la beta climática. Los cambios legislativos con fechas de entrada en vigor definidas sugieren quiebres abruptos. Los procesos de cambio tecnológico gradual sugieren transiciones suaves. Mezclar ambos tipos de cambio bajo un único modelo puede producir estimaciones que son una media ponderada de dos dinámicas distintas, con la consiguiente pérdida de interpretabilidad.

La identificación de quiebres estructurales en la serie temporal de la beta climática tiene implicaciones directas para la previsión de la exposición futura al riesgo de transición. Si la beta climática cambia de régimen ante cambios regulatorios, entonces su valor futuro depende de cuál sea el régimen regulatorio vigente en el horizonte de previsión, y no simplemente de su valor promedio histórico. Esto convierte la previsión de la beta climática en un ejercicio condicionado a escenarios regulatorios, en lugar de una extrapolación de tendencias históricas. Un marco de análisis metodológicamente riguroso debería proporcionar estimaciones de la beta climática bajo distintos escenarios de política, como escenarios de mantenimiento del régimen actual, de endurecimiento moderado y de endurecimiento acelerado, en lugar de una única estimación puntual que implícitamente asume la continuidad del régimen histórico. Esta aproximación por escenarios es coherente con la incertidumbre estructural que caracteriza a la política climática futura y produce estimaciones de exposición que son más informativas para el análisis de riesgo que una única beta histórica promediada sobre regímenes heterogéneos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros, y esa advertencia adquiere especial relevancia cuando la variable de riesgo relevante, el régimen regulatorio climático, es inherentemente discontinua e impredecible en sus puntos de quiebre futuros.

Un análisis honesto de la beta climática en series temporales debe comunicar la incertidumbre asociada a la identificación de los quiebres estructurales con la misma claridad con que comunica las estimaciones de los coeficientes. Los tests de quiebre estructural presentan intervalos de confianza para la ubicación del quiebre que pueden ser amplios en muestras moderadas, lo que significa que la fecha exacta del cambio de régimen está identificada con menor precisión de la que sugiere la presentación de un único punto de quiebre. Cuando esos intervalos son amplios, las estimaciones de la beta climática por subperíodo son sensibles a la elección exacta del punto de quiebre dentro del intervalo de confianza, lo que introduce una fuente adicional de incertidumbre que debe reflejarse en los intervalos de confianza de las betas estimadas. La práctica habitual de presentar estimaciones puntuales de la beta climática por subperíodo sin mencionar la incertidumbre en la ubicación del quiebre produce una falsa precisión que puede inducir a error en la interpretación de los resultados. Un análisis metodológicamente transparente debería presentar estimaciones de sensibilidad bajo distintas hipótesis sobre la ubicación del quiebre, ilustrando cómo varía la magnitud de la beta estimada en función de esa elección y qué conclusiones son robustas a través de las distintas especificaciones del punto de quiebre consideradas.