신용리스크에 대한 스트레스 테스트 기법에 관한 연구 : A Study on the Macro Stress Test of the Credit Portfolio
- 발행기관 서강대학교 대학원
- 지도교수 이군희
- 발행년도 2007
- 학위수여년월 2007. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 경영
- 식별자(기타) 000000104343
- 본문언어 한국어
목차
본 연구는 Credit Risk를 측정하기 위한 Stress Test를 수행하는 것을 목적으로 한다.
부도확률을 거시경제변수에 의해서 설명하는 Logit Function 형태의 모형을 이용한 Credit Portfolio에 대한 Stress Test 기법에 대한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 대표적으로 McKinsey 사에서 개발한 CreditPortfolioView Macro 모형을 이용한 Stress Test 사례가 있다.
기존 사례들은 ① ‘역사적인 부도율’을 이용하였으며, ② 거시경제변수들 간의 상관관계 추정 시 정상시기와 위기상황을 구분하지 않았다. ‘부도’는 발생 가능성이 매우 희박하기 때문에 특정 차주에게 부도가 발생할 가능성이 존재한다 하더라도 ‘경험적 부도율’ 측면에서는 ‘부도율=0’이 될 수 있으며, 이는 진정한 Stress VaR를 과소평가하는 원인이 될 수 있다. 또한, 前 FRB 의장 Allen Greenspan은 “공황시기에는 자산 간 상관관계가 깨지고, 거시경제변수들 간의 상관관계에도 변화가 올 수 있다.”고 지적한 바 있는데, 이러한 점을 감안하지 않은 모형은 정상시기의 VaR와 Stress VaR를 왜곡하여 평가할 가능성이 있다.
본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하여, 외부신용평가 기관의 등급별 경험적 부도율을 각 신용등급에 매핑시킨 후 이로부터 각 등급의 이론적 부도율을 도출하였으며, 금융자산 간 상관계수를 정상시기와 과열시기에 따라 구분 측정하기 위해 제시한 Broken Arrow Method를 이용하여 정상시기와 위기상황의 거시경제변수 간 상관관계를 구분하여 추정하였다.
본 연구는 CPV 모형 추정 시 역사적 부도율이 아닌 ‘이론적 부도율’을 이용하고, 모형 내 포함된 변수들 간 상관관계를 정상 시기와 위기 상황에 따라 구분 추정함으로써 기존 방법에서 제시한 정상시기 VaR와 Stress VaR가 왜곡된 값임을 보이고자 한다.
목차
This research is purposed to measure the credit risk to perform the stress test. Prior research has shown the form of stress test in which the logit function was explained by the probability of default in macroeconomic variables. The CreditPortfolioView Model developed by McKinsey is one of the many examples of research.
Prior cases used ① the historical default rate, and ② did not discriminate the normal and stress period when estimating the correlation between macroeconomic variables. ‘Default matters’ are very rare to happen which means even as of the possibility for the borrower to get bankrupt, the historical default rate might be ’0’ despite it, leading to underestimating the true Stress VaR. Also, as prior FRB chairmen Allen Greenspan once said “under financial crisis the correlation between assets might break, and change could have happen even to the correlation between macroeconomic variables”, not taking full consideration of these facts in developing a model might lead to the high chances of creating a bias to the VaR and Stress VaR under normal times.
Taking sincere consideration of these problems, this research has taken the annual default rate data of each of the credit rating from the External Credit Rating Institutions to deduct the theoretical probabilities of default, and applying the Broken Arrow Method, which was originally created to measure the ‘quiet days’ and ‘hectic days’, made by Jong-Woo Kin and Christopher C. Finger from the RiskMetrics Group to show the correlation between assets, to estimate the correlation of macroeconomic variables under normal period and stress conditions.
This current research is significant for using the ‘theoretical default rate’ instead of the ‘historical default rate’ when making assumptions for the CPV model, also differentiating the correlation of variables included in the model by normal period and stress conditions presenting a more accurate price to implicate that the preexisting method shows a distorted Normal VaR and Stress VaR value.
