환경 기후 위험이 주택 구매 신용 점수에 영향을 미칠 수 있는 이유
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기후 위험이 주택 구매 신용 점수에 영향을 미칠 수 있는 이유
새로운 보고서에 따르면, 잠재적 주택 구매자가 주택담보대출을 신청할 때 기후 변화를 신용도의 새로운 핵심 요소로 고려해야 한다고 합니다.
기후 위험 금융 모델링 회사인 퍼스트 스트리트(First Street)의 분석은 홍수나 산불과 같은 극심한 기상 현상으로 인한 위험 증가와 피해 지역에서 오랫동안 예상되어 온 주택담보대출 연체율 급증 사이의 연관성을 전국적으로 분석한 획기적인 연구입니다.
이 분석에 따르면, 현재의 신용도 평가 방식에서는 기후 재해 노출을 고려하지 않기 때문에 대출 기관과 차용인은 자신들이 인지하는 것보다 더 큰 재정적 위험에 노출되어 있습니다.
만약 대출 기관이 기후 위험을 고려한다면 (분석 결과 기후 변화로 인해 특정 극심한 기상 현상의 심각성과 빈도가 증가함에 따라 이러한 고려가 점점 더 중요해지고 있음이 밝혀졌습니다), 다음에 누군가 주택담보대출을 신청할 때 기후 위험 노출로 인해 신용 점수가 하락(또는 상승)될 수 있습니다.
동시에, 모기지 대출 기관들은 기후 관련 위험에 더 많이 노출된 특정 위험 지역에서 보험 상품을 제공하거나 대출 금리를 인상하는 데 더욱 소극적일 수 있습니다.
퍼스트 스트리트(First Street)는 오늘날과 같은 기후 조건에서 기상 악화로 인한 모기지 압류로 인해 12억 달러의 대출 기관 손실이 발생할 수 있다고 밝혔으며, 이러한 손실의 대부분은 캘리포니아, 플로리다, 루이지애나 세 주에서 발생합니다.
보고서는 향후 10년 동안 이 손실이 2035년까지 연간 최대 54억 달러까지 증가할 수 있으며, 이는 연간 대출 기관 손실의 약 30%에 해당한다고 밝혔습니다. 보고서는
"압류 손실의 이러한 증가는 주로 보험 위기 심화와 향후 10년 동안 예상되는 홍수의 빈도 및 심각성 증가에 기인한다"고 밝혔습니다.
9월 27일 노스캐롤라이나주 분 외곽에서 한 사람이 물에 잠긴 운전자를 돕기 위해 물속으로 걸어 들어가고 있다. (Jonathan Drake/Reuters)
사진으로 보기: 허리케인 헬렌이 맹위를 떨치다
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것은 잘 알려진 사실입니다 . 이로 인해 많은 사람들이 보험료를 감당할 수 없게 되었고, 홍수, 산불, 허리케인 등으로 인한 재정적 위험에 노출됩니다. 또한 보험 회사들이 플로리다와 캘리포니아와 같이 특히 재난이 잦은 지역에서 철수하고 있습니다. 캘리포니아에서 State Farm은 주로 산불 관련 손실로 인해 1년 만에 보험료를 17% 인상했습니다 . First Street의 기후 영향 책임자이자 보고서 저자인 Jeremy Porter는 "기후 현상으로 지역 주택 시장이 불안정해지면 직접적으로 피해를 입은 사람들에게만 영향을 미치는 것이 아닙니다."라고 말했습니다. "이는 금융 시스템에 파급되어 주택담보대출 금리를 상승시키고, 개인 신용 위험에 직접적인 영향을 미치며, 더 많은 사람들이 주택 소유를 포기하게 만듭니다."라고 Porter는 말했습니다. 포터는 동료 검토 방식과 새로운 기법을 결합하여 전국적으로 산불, 강풍, 홍수 발생 후 주택 압류 건수, 금액, 그리고 패턴을 조사했습니다. 그는 기후 관련 요인 중 압류율 상승을 예측하는 가장 효과적인 요인은 홍수이며, 특히 FEMA 홍수 지역 밖에서 발생할 경우, 주택 소유자들이 홍수 보험에 가입할 가능성이 훨씬 낮습니다. 이 연구는 또한 우편번호 단위에서 보험료의 급격한 상승과 동일 우편번호 구역의 압류 증가를 연관시켰으며, 보험료 인상이 많은 가정을 재정적으로 더 취약한 상황에 빠뜨리고 대출 기관에 더 큰 위험을 초래한다는 것을 발견했습니다. 포터는 극심한 기상 현상으로 침수된 주택은 인근의 침수되지 않은 주택보다 압류율이 57% 더 높다고 말했습니다. 이 연구에 사용된 기본 추세 중 하나는 미국 국립해양대기청(NOAA)의 10억 달러 규모 기상 및 기후 재해 데이터베이스 에서 볼 수 있듯이 미국에서 자연재해로 인한 비용이 급격히 증가하는 것입니다 . 그러나 해당 기관은 최근 인력 감축과 우선순위 변화로 인해 이 목록을 더 이상 업데이트하지 않을 것이라고 발표했으며 , 이로 인해 First Street와 같은 그룹은 방법론을 재고하고 잠재적으로 품질이 낮은 다른 데이터세트에 ?
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