financial crisis and risk management (mjkim) 20100225-7 · 2017-01-31 ·...

금융회사의 리스크 지배구조 개선 심포지엄주관: 금융감독원·한국금융연구원

제1주제

주관 금융감독원 한국금융연구원

제1주제

금융위기와 리스크관리금융위기와 리스크관리

February 25, 2010

2008. 9. 22

김 명 직김 명 직한양대학교 경제금융대학

한양경제연구소 Financial IT Lab

1. Introduction 3. 리스크관리 개선 방법론1.1 Reflections on ‘08 Global Financial

Crisis3.1 Macroeconomic Simulator

Crisis

1.2 Nature of Crisis 3.2 시나리오 생성

1.3 Motivation of Presentation 3.3 시나리오 분석시나리 분석

2. 금융위기 식별과 조기경보 3.3.1 중립 시나리오

2.1 금융위기지수: EM-FSI 3.3.2 출구전략 시나리오

2.2 위기선행지수: Signal Approach 3.3.3 출구전략+1SD주택가격상승 시나리오

2.3 조기경보시스템 활용상 문제점 3.3.4 출구전략+2SD주택가격상승 시나리오

4. 금융위기 대처능력과리스크관리 개선방향

한양대학교 경제금융대학CE&F, Hanyang University

1.1 Reflections on ‘08 Global Financial Crisis1. Introduction

’03 Credit Card Distress 이후 금융(은행)산업의 리스크 수준은 지속적으로 하향 안정세를 보였으나 글로벌금융위기의 여파로 ’08년 3분기를 기점으로 상승.

•예를 들어, 은행산업 CAEL 등급의 경우 등급 중위수 및 95% 신뢰구간 상승.•’08년 2분기부터 실시간 계산한 CAEL 예측등급(1년 후 예측; 그래프의 마지막 네 분기)을 보면 2009Q2~2009Q4 기간에도 위기의 여파가 지속될 것으로 예상되었음.

예시 CAEL 등급 및 예측등급 분포와 추이 은행산업의 경우

3.5

4

CAEL(in-sample)

<예시> CAEL 등급 및 예측등급 분포와 추이: 은행산업의 경우 사후예측결과가용시점글로벌금융

위기시점

2.5

3

CAEL

CAEL(out-of-sample)

mean

median

95%

위기시점

1.5

2Rating95%

5%

CAEL

CAEL(decimal)

0.5

1

200503 200509 200603 200609 200703 200709 200803 200809 200903 200909 201003 201009

mean

median

95%

5%

- 2 -

The Hanyang EconomicResearch InstituteHERi

Year

5%



금융산업 리스크관리의 성패는 정교한 리스크 측정능력과 리스크관리체계 운용능력, 그리고 향후 발생 가능한 위기에 대응하는 선제적 조치 능력에 달려있음음.

•은행산업의 경우 2000년대 중반부터 Basel II 도입을 준비하는 과정에서 리스크 측정 및관리체계 구축 면에서 많은 진전을 임관리체계 구축 면에서 많은 진전을 보임(RAROC 측정에서 분모부분에 해당하는 경제자본(economic capital)에 대한 정교한 측정 시스템 가동 등).

•’08년 글로벌금융위기에도 불구하고 미국 및 영국의 대형은행들과 달리 우리나라 은행• 08년 글로벌금융위기에도 불구하고 미국 및 영국의 대형은행들과 달리 우리나라 은행산업이 생존할 수 있었던 배경에는 감독당국과 은행의 capacity 향상 및 정책당국의 적극적인 대응과 국제공조* 등이 크게 작용한 것으로 판단됨.

•특히, 감독당국의 경우 ‘08 글로벌 위기가 발생 가능한 하나의 위기로 인식되어 이에 대응하는 선제적 조치가 취해진 긍정적인 면이 있음(예를 들어 선제적 DTI 규제 등).

* 예를 들어, ▪국제금융시장 불안 극복방안(10.19), ▪가계주거 부담완화 및 건설부문 유동성 지원․구조조정 방안(10.21) ▪금리인하(225bp, 5.25→3.00%)(10.27～12.11), ▪한미, 한중일 통화스왑 체결(10.30, 11.14)▪경제난국 극복 종합대책(11.3), ▪10조원 규모의 수정예산안 편성(11.3), ▪수출입 금융지원을 위한 외화유동성 공급방안(11.13)

- 3 -




글로벌금융위기는 리스크관리 전략, 지배구조, 그리고 절차면에서 우월한 금융기관이 위기를 성장의 기회로 활용할 수 있음을 보여줌. Hot: 골드만삭스 JP모건체이스 웰스파고- Hot: 골드만삭스, JP모건체이스, 웰스파고

- Cold: 리먼브라더스, 메릴린치, 와코비아, 씨티그룹, UBS, AIG

<예시> 리스크관리 역량 자기진단(SA) 체크리스트

구분 구성요소 핵심내용 Hot/Warm/Cold

전략목표설정 ○ 리스크를 감안한 수익창출 목표 설정(예, RAROC)전략수립 ○ 지속적 리스크평가 결과를 반영한 신규사업 진입, 기존사

업 확장 및 철수 전략 수립업 확장 및 철수 전략 수립정책수립 ○ 세그먼트별 위험성향(risk appetite)에 대한 한도관리정책

을 엄격히 집행지배구조 기능 및 역량 ○ 조직내 위상이 높고 전문성을 갖춘 리스크관리위원회의

실질적 운영실질적 운영○ 실무진의 선제적(forward-looking) 리스크 분석 역량

절차자본배분 ○ 리스크를 감안한 내부자본비용 부과측정 ○ 리스크 파라미터에 대한 정량적 리스크 측정모형의 한계

인식 및 지속적 개선인식 및 지속적 개선○ Frequency별 보조지표(EWS 등) 운영 및 정성적 리스크평가 결과 반영

보고와 모니터링 ○ 보고체계의 신속성, 시의성, 전문성통합 ○ 전사적 통합리스크 관리체계 운영 및 정보 공유

- 4 -


통합 ○ 전사적 통합리 관리체계 운영 및 정 공유



우리나라의 은행산업의 경우 체계적 위험(systematic risk) 예상시나리오에 따라 사전적으로 적극적인 포트폴리오의 재구성 및 외화유동성위험관리를 통하여 ’08년 글로벌금융위기의 충격을 최소화했는지는 의문여 ’08년 글로벌금융위기의 충격을 최소화했는지는 의문

•Pillar I 규제를 통하여 시장, 신용 및 운영리스크 측정 및 관리 수준은 크게 향상되었으나(국내대형 및 외국계은행의 F-IRB와 A-IRB 승인)

•Pillar II 규제 대상인 유동성리스크(liquidity risk), 신용집중리스크(concentration risk), 이자율리스크(IRR), 그리고 경기순응성(procyclicality)과 시스템 리스크 요인에 대한 스트레스 추가 자본량 버퍼 측정 및 이를 반영한 통합리스크관리시스템 운용은 현재 진행형인상태에 있음상태에 있음.

•또한 Forward-looking(or systematic perspective) RM 관점에서 선제적으로 현행 포트폴리오를 조정하기 위해서는 각각의 금융산업과 개별 금융회사의 특성을 반영한 도구 예리오를 조정하기 위해서는 각각의 금융산업과 개별 금융회사의 특성을 반영한 도구, 예를 들어 위기 조기경보시스템 등을 갖추어야 하나 현실에서는 국가규모의 통합 위기조기경보시스템 구축 및 활용도 제한적인 실정임.

- EWS on Daily, Weekly, Monthly, Quarterly, and Annual horizons/Sectoral and Its Integration

- 5 -


EWS on Daily, Weekly, Monthly, Quarterly, and Annual horizons/Sectoral and Its Integration


1.2 Nature of Crisis1. Introduction

조기경보시스템 구축이 어려운 이유는 ’97년 Currency Crisis, ’03년 Credit Card Distress, 그리고 ’08년 Global Financial Crisis가 공통요인 뿐만 아니라 서로 다른 속성을 가지고 있어 하나의 예측모형으로 정형화하기 어렵기 때문임른 속성을 가지고 있어 하나의 예측모형으로 정형화하기 어렵기 때문임.•

C S

•예를 들어, ’03년 위기는 은행이나 증권의 높은 베타가 크게 기여.<예시> EM-FSI (IMF)의 주요 구성지표 추이

100

200

300

400

500

CDS spread 5-y r sovereign debt

0.5

1.0

1.5

2.0

Y_BETA

01995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

0.01995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

60

80

Y_COND_VAR_A

1600

1800

Nominal Exchange Rate(End of Period)

0

20

40

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009600

800

1000

1200

1400

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

500

1000

1500

2000

2500

KOSPI

* 은행베타의 경우 연율화 수익률 및 12개월이동윈도우로 계산(은행산업 주가수익률이 시장수익률을 하회하는 경우만 기록)

- 6 -


0

500

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

수익률을 하회하는 경우만 기록)


1.2 Nature of Crisis1. Introduction

Banking Beta (계속)

•은행 beta가 1보다 크고 은행수익률이 시장수익율을 하회할 때 위기요인으로 작용하나 글로벌위기 시 은행은행 가 다 은행수익률이 시장수익율을 하회할 때 위기 인 작용하나 글 벌위기 시 은행beta는 상대적으로 낮은 수치를 유지함.

<예시> EM-FSI (IMF) 방식의 CAPM beta 추이: 은행산업 및 증권산업

Global Crisis

2 50

3.00

3.50

rolling beta_bank

rolling beta_sec

카드사태

(beta > 1;

은행수익률

< 시장수익률)

Global Crisis

(beta < 1;

은행수익률

< 시장수익률)

1.50

2.00

2.50

0.50

1.00

Post Crisis

(beta > 1;

-0.50

0.00

1997/0

31997/0

61997/0

91997/1

21998/0

31998/0

61998/0

91998/1

21999/0

31999/0

61999/0

91999/1

22000/0

32000/0

62000/0

92000/1

22001/0

32001/0

62001/0

92001/1

22002/0

32002/0

62002/0

92002/1

22003/0

32003/0

62003/0

92003/1

22004/0

32004/0

62004/0

92004/1

22005/0

32005/0

62005/0

92005/1

22006/0

32006/0

62006/0

92006/1

22007/0

32007/0

62007/0

92007/1

22008/0

32008/0

62008/0

92008/1

22009/0

32009/0

62009/0

92009/1

2

은행수익률 >

시장수익률)

- 7 -


-1.00


1.3 Motivation of Presentation1. Introduction

글로벌금융위기는 Systematically Important Financial Institutions들과 정책당국이 Systematic Perspectives하에서의 리스크관리의 중요성을 간과한데 기인한 바가 크며 체계적 위험에 의한 급격한 C l ti Ri k 증가 가능성을 정책한 바가 크며 체계적 위험에 의한 급격한 Correlation Risk 증가 가능성을 정책당국 뿐만 아니라 개별 금융회사들도 적극적으로 관리할 필요성을 일깨움.

•개별 금융회사의 리스크관리는 궁극적으로 비즈니스 라인 사이, 비즈니스 라인내, 그리고 비즈니스와 체계적위험 사이의 correlation risk를 줄이는 작업으로 이해할 수 있음.

예를 들어 예상되는 출구전략 시나리오(이자율 인상 등)는 경기회복 속도 물가 주택가격 등•예를 들어 예상되는 출구전략 시나리오(이자율 인상 등)는 경기회복 속도, 물가, 주택가격 등체계적 위험 구성요소들에 중요한 영향을 미칠 것으로 전망되는데 이들에 대한 합리적 기대형성을 반영하지 않은 리스크관리는 무의미할 것임.

•그러나 이러한 과제 해결에 도움이 될 수 있는 설득력있는 방법론이 아직 정형화되지 않은 것이 현실적인 문제임.

본 발표에서는 이러한 문제의식하에 체계적 위험에 대한 합리적 기대형성 방법론을 예시함으•본 발표에서는 이러한 문제의식하에 체계적 위험에 대한 합리적 기대형성 방법론을 예시함으로써 우리나라 금융회사들의 리스크관리와 거시건전성 감독에 활용할 수 있는 가능성을 타진하고자 함.

- 8 -



1.3 Motivation of Presentation1. Introduction

방법론은 현재위기를 측정하는 IMF의 EM-FSI (emerging market financial stress index) 방법론, Signal Approach, 그리고 시나리오기반 위기선행지수 작성 방법론으로 구성.

EM-FSI

금융위기

지수

EM-FSI

금융위기

지수지수

위기선행

지수(Signal

A h)

예측시점

지수

Approach)

HERi-Macro

Model/ARIMA모

형에 의한형에 의한

시나리오 생성

- 9 -



2 금융위기 식별과 조기경보2. 금융위기 식별과 조기경보

- 10 -



2.1 금융위기지수: EM-FSI2. 금융위기 식별과 조기경보

외환시장,채권시장,주식시장 등의 정보를 이용하여 금융위기지수를 작성(The Transmission of Financial Stress from Advanced to Emerging Economies(IMF,2009))

Crisis Index = EMP + Stock return + Stock market volatility

+ Banking-sector beta + Sovereign Debt Spread

① EMP : 환율과 외환보유고 정보를 이용한 시장압력지수

금융위기지수 작성

② Stock Return : -1*주가지수 수익률

③ Stock Market Volatility : GARCH(1,1) 변동성 모형 또는 Historical Vol을 이용한 주식시장 변동성

④ Banking-sector beta : 은행산업 베타를 이용하되, 위기식별의 기능을 향상시키기 위하여 Market보다수익률이 작으며 Beta 값이 1보다 큰 경우에만 Crisis Index에 추가

초기수익률이 작 며 값이 다 큰 경우에만 에 추가

⑤ CDS spread : Sovereign Debt Spread의 대용치로 사용(5년 국채)

6

8

EMP

1

2

Stock Return

4

5

6

Stock Market Volatility

초기

Kaminsky

et al.

(1998) 모형

-6

-4

-2

0

2

4

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008-5

-4

-3

-2

-1

0

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008-2

-1

0

1

2

3

4

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

0

1

2

3

4

CDS Spread

0

1

2

3

4

Banking-sector Beta

- 11 -


-11996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

-11996 1998 2000 2002 2004 2006 2008


2. 금융위기 식별과 조기경보

2.1 금융위기지수: EM-FSI금융위기지수가 특정 임계값을 상회하는 구간(표준편차의 k 배수)을 위기구간으로 식별함.

위기구간 식별•2 표준편차(k=2.0)기준에 의한 위기국면 식별

1997M11 ~ 1997M12 : 외환위기2003M03 : 카드사태

10

2003M03 : 카드사태2008m10 ~ 2008m11, 2009m01 ~ 2009m02 : 글로벌금융위기

4

6

8

-2

0

2

-41996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

the crisis index with k*sigma (red=1, green=1.5, black=2)

- 12 -



2.2 위기선행지수: Signal Approach2. 금융위기 식별과 조기경보

후보지표 수집: 리스크 종류별 중요한 후보지표들을 선정함.g pp

Risk Category 후보지표이론부호

산식 변환(위기와의 관계)

g y 후 지 산식 변환(위기와의 관계)

Real

소비자물가지수 + 12 month percent changes

생산자물가지수 + 12 month percent changes

어음부도율 + 12 month changes

순상품 역 건 12 h hReal 순상품교역조건 - 12 month percent changes

주택매매가격지수 + 12 month percent changes

OECD 선행지수(Korea) - 12 month percent changes

유가 + 12 month percent changes

Global

유가 12 month percent changes

OECD 선행지수 - 12 month percent changes

S&P500 - 12 month percent changes

달러지수 + 12 month percent changes

은행채 + 12 month percent changes

Financial

은행채 12 month percent changes

대외채무 / GDP + 대외채무 / 명목GDP 12 month percent changes

M2 승수 + M2 / 본원통화 12 month percent changes

신용스프레드 + 회사채3년(AA-) - 국고채3년

회사채 + 12 month percent changes회사채 12 month percent changes

External

Trade balance + (수입 - 수출)/(수입 + 수출)

실질환율 + 명목환율*CPI(US)/CPI deviation from the trend

M2/외환보유고 + (M2/명목환율)/외환보유고 12 month percent changes

외환보유고 12 month percent changes

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외환보유고 - 12 month percent changes



g pp개별 지표의 혼돈행렬 작성: 식별된 위기구간을 이용하여 개별 후보지표들의 혼돈행렬을 작성하여 Noise-to-Signal을 최소화 하는 임계값을 찾고 개별 지표의 값이 임계값 보다 크면 1 그렇지않으면 0의 값을 가지게 함.

Confusion Matrix12개월 이내에 위기 발생 12개월 이내에 위기 발생하지 않음.

* 본모형에서는선행기간을 12개월로설정함.

위기신호발생 A B

위기신호 발생하지 않음. C D

A/(A+C) : Good Signals as percentages of Possible Good Signals

B/(B+D) : Bad Signals as percentages of Possible Good Signals

/( ) / /( C) S ( S )[B/(B+D)] / [A/(A+C)] : Noise to Signal Ratio (NSR)

Kaminsky et al. (1998) define an optimal threshold as the one that minimizes the noise to signal ratio (NSR), which is obtained byminimizes the noise to signal ratio (NSR), which is obtained by dividing false signals as a share of possible false signals, by good signals as a share of possible good signals.

- 14 -




신호접근법 추정 결과 : Noise-to-Signal ratio 순서로 정렬함(아래 표의 [B/(B+D)]/[A/(A+C)] 열에 해당). NS ratio가 1 이상인 지표는 제외함(맞을 확률과 틀릴 확률이 동일하여 위기신호에 정보력이 떨어지기 때문). 본 모형에서는 계량화(calibration) 결과 19 지표를 선택함.

g pp

OptimalThreshold

A B C D A/(A+C) B/(B+D) A/(A+B)[B/(B+D)]/[A/(A+C)]

(A+C)/(A+B+C+D)

M2/외환보유고 1.06 15 4 29 132 0.34 0.03 0.79 0.09 0.24

0 77 21 7 23 129 0 48 0 05 0 75 0 11 0 24외환 보유고 0.77 21 7 23 129 0.48 0.05 0.75 0.11 0.24 대외채무/GDP 0.88 23 10 21 117 0.52 0.08 0.70 0.15 0.26 순상품교역조건 1.12 17 9 27 127 0.39 0.07 0.65 0.17 0.24

M2 승수 1.58 13 7 31 129 0.30 0.05 0.65 0.17 0.24 S&P500 1 50 11 7 33 129 0 25 0 05 0 61 0 21 0 24S&P500 1.50 11 7 33 129 0.25 0.05 0.61 0.21 0.24

주택매매가격지수(실질) 1.21 11 7 33 129 0.25 0.05 0.61 0.21 0.24 유가 1.05 8 6 22 84 0.27 0.07 0.57 0.25 0.25

Trade balance 0.56 24 21 20 115 0.55 0.15 0.53 0.28 0.24 은행채 1 18 8 7 22 62 0 27 0 10 0 53 0 38 0 30은행채 1.18 8 7 22 62 0.27 0.10 0.53 0.38 0.30

PPI 인플레이션율 1.15 9 11 35 125 0.20 0.08 0.45 0.40 0.24 신용 스프레드 0.46 8 10 36 122 0.18 0.08 0.44 0.42 0.25

회사채 0.92 11 17 33 119 0.25 0.13 0.39 0.50 0.24 OECD LI 1.25 7 11 37 125 0.16 0.08 0.39 0.51 0.24 실질환율 0.72 9 15 35 121 0.20 0.11 0.38 0.54 0.24 달러지수 1.08 9 18 35 118 0.20 0.13 0.33 0.65 0.24

OECD LI (Korea) 0.79 15 30 29 106 0.34 0.22 0.33 0.65 0.24 어음 부도율 0.39 11 23 33 113 0.25 0.17 0.32 0.68 0.24

- 15 -


CPI 인플레이션율 0.58 14 31 30 105 0.32 0.23 0.31 0.72 0.24



Composite Crisis Index

위기선행지수 작성결과 : 각 지표들의 값(0 or 1)에 NS ratio의 역수(가중치)를 곱하여 산출함.

외환위기의 경우, 위기식별구간 직전까지 매우 높은 수준의 위기신호를 나타냄.카드사태의 경우 위기식별시점 직전 한 분기부터 가파르게 상승함 그러나 2000 2001년 동안

g pp

Composite Crisis Index 카드사태의 경우, 위기식별시점 직전 한 분기부터 가파르게 상승함. 그러나 2000, 2001년 동안수준은 작지만 불규칙하게 false alarm을 보내는 것으로 보임.글로벌금융위기의 경우 외환위기 때와 유사하게 2008년 초반부터 위기식별시점까지 위기신호가 가파르게 증가함.Missed Calls는 없어 보이지만 False Alarms도 관측됨.

• k=2.0의 경우

- 16 -




Signals of Component Indicators (k=2.0인 경우의 금융위기에 대한 시그널 발생 여부 예시)

g pp

- 17 -



2.3 조기경보시스템 활용상 문제점2. 금융위기 식별과 조기경보

위기선행지수 방법론을 real-time basis로 활용하기 위해서는 방법론의 전제조건에 대한 이해가 선행되어야 함.

•방법론 구축상 사후적으로 볼 때 위기를 조기경보했었을 것으로 보이는 위기선행지수 구축은어렵지 않을 수 있으나 실시간 시스템 운용상에서는 많은 주의가 필요.

<예시> ’08년 베트남 주식시장 폭락/고인플레이션과 베트남 위기선행지수

•각각의 위기에 대한 변수의 중요도가 가변적일 뿐 만 아니라•향후 위기발생시에도 일정한 선행시차를 두고 반응할지 확신하기 어려우며•향후 예상되는 금융경제환경변화가 현재의 구성지표에 반영되기까지 시간이 소요되기 때문

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향후 예상되는 금융경제환경변화가 현재의 구성지 에 반영되기까지 시간이 되기 때문임.


2.3 조기경보시스템 활용상 문제점2. 금융위기 식별과 조기경보

위기선행지수 방법론 적용 시 회의적 시각(계속)

•또한 실시간에 발생하는 위험신호는 False Alarms도 혼재하므로 리스크관리자의 책임하에 조기경보를 발행하는데 부담이 크게 작용할 수도 있음.

•따라서 리스크관리자의 입장에서는 향후 예상되는 변화(예를 들어 출구전략)에 따른 위기선행지수 구성지표들의 변화 시나리오를 생성하여 시나리오에 따른 조기경보시스템의 반응을 살펴보는 것이 더 효과적일 수 있음.

•그 이유는 미래시점에 대한 예측치(또는 조기경보) 자체에 대해 금융회사내의 컨센서스를 얻는 것은 쉽지 않은 일이지만 어떠한 시나리오가 보다 plausible한지에 대한 컨센서스 구축은상대적으로 용이할 수 있기 때문임.상대적으로 용이할 수 있기 때문임

•다만 일정한 시나리오와 위기선행지수 구성지표 등 거시경제 변수들 사이에는 복잡한correlation structure가 존재하므로 이를 효과적으로 통제할 수 있는 수단이 필요.

•Basel II 스트레스 수행을 위해 일부 금융회사들이 구축한 거시경제계량모형을 활용하면 이러한 문제를 어느 정도 완화할 수 있음.

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3 리스크관리 개선방법론3. 리스크관리 개선방법론

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3.1 Macroeconomic Simulator3. 리스크관리 개선 방법론

거시경제계량모형(HERi-Macro)은 일반적으로 초기외부충격 변수군과 기타 외생변수, 그리고 내생변수들로 구성

변수구분 변수명 단위 변수구분 변수명 단위

내생 은행채 외생 경제활동인 천명내생 은행채 외생 경제활동인구 천명외생 무담보콜금리전체 연리% 외생 리보금리내생 CD유통수익률(91일) 연리% 내생 잠재GDP 십억원내생 소비자물가지수(전국) 2005=100 외생 상장주식시가총액(거래소) 십억원내생 국내수요 십억원 내생 물가안정가동률 %내생 내구재소비 십억원 외생 물가안정실업률 %내생 내구재소비 십억원 외생 물가안정실업률 %외생 두바이유가 $/배럴 내생 순상품교역조건 2005=100내생 전산업 취업자수 천명 내생 제조업평균가동률 2005=100외생 원/달러 기준환율(평균자료) 원/달러 내생 민간소비 십억원외생 2005년 평균환율 원/달러 외생 15세 이상인구 천명외생 정부소비 십억원 내생 생산자물가지수(기본분류) 2005=100외생 정부소비 십억원 내생 생산자물가지수(기본분류) 2005=100내생 국내총소득 십억원 내생 회사채 유통수익률(장외 3년 AA-) 연리%내생 GDP갭 외생 추세 경제활동 참가율 %내생 재화와 서비스 수입 십억원 내생 스프레드(RCB-CALL)내생 상품수입 십억원 외생 국민계정 통계상 불일치 십억원외생 서비스 수입 십억원 내생 자본스톡 십억원외생 서비스 수입 십억원 내생 자본스톡 십억원내생 상품수입(물량,통관기준) 외생 자본스톡 감가상각률 %내생 국민총소득 십억원 내생 총고정자본형성 십억원내생 재화와 서비스 수출 십억원 내생 수입단가지수 2005=100외생 상품수출 십억원 내생 수출단가지수 2005=100외생 서비스 수출 십억원 외생 실업률 %외생 서비 수출 십억원 외생 실업률내생 상품수출(물량, 통관기준) 내생 전산업 월평균 임금 원외생 가계대출 십억원 외생 세계수입금액 십억원외생 주택가격매매지수 2007=100 외생 세계수입단가내생 건설투자 십억원 내생 세계수입물량외생 재고증감 십억원 내생 GDP갭 십억원

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외생 무형고정자산 투자 십억원 외생 종합주가지수내생 설비투자 십억원 내생 3년만기 국고채 연리%


3.1 Macroeconomic Simulator3. 리스크관리 개선 방법론

HERi-Macro모형은 최종수요, 대외거래, 금융시장, 노동 및 생산, 그리고 물가 및 임금의 5개 거시경제 주요부문에 대한 33개의 행태방정식과 12개의 정의식 등 총 45개의 연립방정식 체계로 구성되어 있으며 투입변수로서 모형 외에서 결정되는 24개의 외생변수와 모형내에서 결정되는 32개의 내생변수 셋으로 구성되어 있음

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3.2 시나리오 생성3. 리스크관리 개선 방법론

HERi-Macro모형을 통해 주요 correlated factors 들을 어떻게 동시에 생성하는가 하는 문제 해결외생변수인 경우에는 2009Q04까지의 데이터를 사용하여 ARIMA(p,d,q)모형을 추정한 뒤2010Q1~Q4 기간에 대해 예측을 수행한 뒤 중립 또는 비관적 시나리오 생성

외생 변수ARIMA 모형

시나리오<예시>

<예시> 상단: 실질 주택가격지수(전체). 0M(ARIMA model 예측치), 0L, 0H(각각 1 standard deviation Lower, Upper bound) 하단: 4Q trailing differences for neutral and pessimistic scenarios

95

100HPINDEX HPINDEX_0H<예시>

80

85

90

95_

HPINDEX_0L HPINDEX_0M

70

75

0 2

0.05

0.1

0.15

0.2HPINDEX__NEUT4QTRAILINGHPINDEX__PESS4QTRAILING

0 15

‐0.1

‐0.05

0

- 23 -


‐0.2

‐0.15



2009Q04까지의 데이터를 사용하여 거시계량경제모형을 추정한 뒤 중립 시나리오에 근거하여2010Q1~Q4 기간에 대한 예측을 수행(벤치마크 시나리오인 중립 시나리오는 각종 기관의 2010년도 외생변수 전망치를 이용함. 전망치가 없는 외생변수의 경우 단일변수 ARIMA(p,d,q)모형의 평균예측치를 사용함)

중립 시나리오 <예시> 중립 시나리오하의 외생변수 시나리오와 내생변수 전망치

항목 예측기간 콜금리 두바이유가 원/달러 환율주택매매

가격지수(실질)리보금리 소비자물가지수 민간소비 은행채금리 건설투자 GDP

외생 외생 외생 외생 외생 내생 내생 내생 내생 내생

구분ARIMA 기관전망 기관전망 ARIMA ARIMA HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro

2009 Q1 2.09 47.3 1,415.2 88.7 1.19 111.6 125,159.6 5.09 39,840.2 235,853.6

2009 Q2 1 88 1 9 1 288 88 2 0 60 112 129 6 2 8 03 0 32 2 2 2 096 62009 Q2 1.88 71.9 1,288.7 88.2 0.60 112.7 129,652.8 5.03 40,532.2 242,096.6

2009 Q3 1.97 65.8 1,240.9 88.9 0.29 113.3 131,639.1 5.21 39,734.1 249,954.5

2009 Q4 2.00 78.3 1,168.6 89.3 0.25 113.5 131,541.1 5.18 39,722.4 250,397.0

2010 Q1 2.12 79.0 1,140.0 89.5 0.27 112.7 144,462.5 4.84 40,094.1 259,551.2

2010 Q2 2.20 80.0 1,125.0 89.5 0.25 112.3 139,028.2 4.53 40,495.8 257,821.4

2010 Q3 2.22 84.0 1,115.0 89.6 0.26 112.4 137,295.5 4.48 40,885.0 261,001.5

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2010 Q4 2.17 86.0 1,100.0 89.6 0.27 111.8 135,438.5 3.95 41,268.1 255,654.0



2009Q04까지의 데이터를 사용하여 거시계량경제모형을 추정한 뒤 출구전략 시나리오*에 근거하여 2010Q1~Q4 기간에 대한 예측을 수행(Call 금리 수준을 2010Q1부터 2010Q4까지 순차적으로2.5%->3%->3.25%->3.5%*로, Libor 금리 수준은 같은 기간 동안 0.25%->0.25%->0.5%->1%로 인상)

출구전략 시나리오 <예시> 출구전략 시나리오하의 외생변수 시나리오와 내생변수 전망치

항목 예측기간 콜금리 두바이유가 원/달러 환율주택매매

가격지수(실질)리보금리 소비자물가지수 민간소비 은행채금리 건설투자 GDP

구분


구분ARIMA 기관전망 기관전망 ARIMA ARIMA HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro

2009 Q1 2.09 47.3 1,415.2 88.7 1.19 111.6 125,159.6 5.09 39,840.2 235,853.6

2009 Q2 1.88 71.9 1,288.7 88.2 0.60 112.7 129,652.8 5.03 40,532.2 242,096.6

2009 Q3 1.97 65.8 1,240.9 88.9 0.29 113.3 131,639.1 5.21 39,734.1 249,954.5

2009 Q4 2.00 78.3 1,168.6 89.3 0.25 113.5 131,541.1 5.18 39,722.4 250,397.0

2010 Q1 2.50 79.0 1,140.0 89.5 0.25 113.1 133,374.5 5.01 40,094.1 254,725.2

2010 Q2 3.00 80.0 1,125.0 89.5 0.25 113.1 133,912.8 5.18 40,476.5 255,657.4

2010 Q3 3.25 84.0 1,115.0 89.6 0.50 113.6 135,318.7 5.27 40,855.8 260,419.7

2010 Q4 3.50 86.0 1,100.0 89.6 1.00 113.1 135,121.5 4.92 41,236.7 255,926.2

- 25 -


* 출구전략(금리인상) 시나리오(Global Monetary Policy Rate Forecasts - Morgan Stanley Research)



2009Q04까지의 데이터를 사용하여 거시계량경제모형을 추정한 뒤 출구전략 시나리오+1SD HP상승에 근거하여 2010Q1~Q4 기간에 대한 예측을 수행(Call 금리 수준을 2010Q1부터 2010Q4까지 순차적으로 2.5%->3%->3.25%->3.5%*로, Libor 금리 수준은 같은 기간 동안 0.25%->0.25%->0.5%->1%로 인상)

출구전략 시나리오+

1 SD 실질주택가격 상승<예시> 출구전략 시나리오+1SD 실질주택가격 상승 시나리오하의

외생변수 시나리오와 내생변수 전망치

항목 예측기간 콜금리두바이유

가원/달러 환

율주택매매

가격지수(실질)리보금

리소비자물가지

수민간소비 은행채금리 건설투자 GDP

외생 외생 외생 외생 외생 내생 내생 내생 내생 내생구분


ARIMA 기관전망 기관전망 ARIMA ARIMA HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro

2009 Q1 2.09 47.3 1,415.2 88.7 1.19 111.6 125,159.6 5.09 39,840.2 235,853.6

2009 Q2 1.88 71.9 1,288.7 88.2 0.60 112.7 129,652.8 5.03 40,532.2 242,096.6

2009 Q3 1.97 65.8 1,240.9 88.9 0.29 113.3 131,639.1 5.21 39,734.1 249,954.5

2009 Q4 2.00 78.3 1,168.6 89.3 0.25 113.5 131,541.1 5.18 39,722.4 250,397.0

2010 Q1 2.50 79.0 1,140.0 91.6 0.25 113.1 133,903.2 5.04 40,464.1 255,188.1

2010 Q2 3.00 80.0 1,125.0 93.0 0.25 113.3 135,086.5 5.21 41,183.1 256,627.0

2010 Q3 3.25 84.0 1,115.0 94.5 0.50 113.8 136,796.9 5.29 41,910.7 261,776.5

2010 Q4 3.50 86.0 1,100.0 95.9 1.00 113.4 136,780.1 4.94 42,640.8 257,541.7

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2009Q04까지의 데이터를 사용하여 거시계량경제모형을 추정한 뒤 출구전략 시나리오+2SD HP상승에 근거하여 2010Q1~Q4 기간에 대한 예측을 수행(Call 금리 수준을 2010Q1부터 2010Q4까지 순차적으로 2.5%->3%->3.25%->3.5%*로, Libor 금리 수준은 같은 기간 동안 0.25%->0.25%->0.5%->1%로 인상)

출구전략 시나리오+

2 SD 실질주택가격 상승<예시> 출구전략 시나리오+2SD 실질주택가격 상승 시나리오하의

외생변수 시나리오와 내생변수 전망치

항목 예측기간 콜금리두바이유

가원/달러 환

율주택매매

가격지수(실질)리보금리

소비자물가지수

민간소비 은행채금리 건설투자 GDP

외생 외생 외생 외생 외생 내생 내생 내생 내생 내생구분


ARIMA 기관전망 기관전망 ARIMA ARIMA HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro HERi-Macro

2009 Q1 2.09 47.3 1,415.2 88.7 1.19 111.6 125,159.6 5.09 39,840.2 235,853.6

2009 Q2 1 88 71 9 1 288 7 88 2 0 60 112 7 129 652 8 5 03 40 532 2 242 096 62009 Q2 1.88 71.9 1,288.7 88.2 0.60 112.7 129,652.8 5.03 40,532.2 242,096.6

2009 Q3 1.97 65.8 1,240.9 88.9 0.29 113.3 131,639.1 5.21 39,734.1 249,954.5

2009 Q4 2.00 78.3 1,168.6 89.3 0.25 113.5 131,541.1 5.18 39,722.4 250,397.0

2010 Q1 2.50 79.0 1,140.0 93.5 0.25 113.2 134,381.2 5.05 40,800.0 255,606.9 Q , , , ,

2010 Q2 3.00 80.0 1,125.0 96.5 0.25 113.4 136,190.0 5.23 41,856.0 257,539.2

2010 Q3 3.25 84.0 1,115.0 99.9 0.50 114.1 138,326.6 5.31 43,005.2 263,170.3

2010 Q4 3.50 86.0 1,100.0 102.3 1.00 113.8 138,469.8 4.95 44,047.9 259,169.4

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시나리오별 GDP 전망치를 비교하면 중립시나리오에서 5.7%를 기록할 것으로 전망되는 반면 출구전략은 중립시나리오에 비해 경제성장률을 0.75% 감소시키는 효과가 있을 것으로 예상됨. 출구전략과 1 표준편차 실질주택가격 상승이 동시 진행되는 경우는 건설투자를 통해 경제성장률을 약 0 45% 증가시키는 효과률을 약 0.45% 증가시키는 효과모든 경우 공히 상반기 상승세가 하반기 둔화될 것으로 전망됨.

시나리오별GDP 전망치 비교 Scenarios Neutral Exit Policy

Exit Policy+ 1SD HP increase

Exit Policy+ 2SD HP increase

2009Q1 235853.6 235853.6 235853.6 235853.6 2009Q2 242096 6 242096 6 242096 6 242096 62009Q2 242096.6 242096.6 242096.6 242096.6 2009Q3 249954.5 249954.5 249954.5 249954.5 2009Q4 250397.0 250397.0 250397.0 250397.0 2010Q1 259551.2 254725.2 255188.1 255606.9 2010Q2 257821.4 255657.4 256627.0 257539.2 2010Q3 261001.5 260419.7 261776.5 263170.3 2010Q4 255654.0 255926.2 257541.7 259169.4

2009 20102009~2010연간경제성장률

전망치5.70% 4.95% 5.40% 5.85%

* 참고로 삼성경제연구소 전망치는 2010상반기 6.0%, 하반기 2.9%, 연간 4.3%임(출처: “2010년 세계경제 및 한국

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경제 반기 별 전망(요약)”)


3.3 시나리오 분석3. 리스크관리 개선 방법론

거시계량경제모형에서 산출된 예측 결과를 신호접근법에 적용하기 위하여 두 모형간 공통되는 변수를 탐색.같은 변수는 그대로 사용하되, 산출되지 않는 변수는 단일변량 ARIMA(p,d,q)모형의 평균 예측치를 가정.거시계량모형은 분기모형인데 반해, 신호접근법은 월별모형이므로 분기변수를 월별변수로 변환.

모형간 변수 비교

거시계량모형 신호접근법은행채 CD 금리 소비자물가지수

기업경기실사지수 소비자물가지수 생산자물가지수콜금리 국내수요 어음부도율

Dubai유가 내구재소비 순상품교역조건유가 내구재소비 순상품 역조건원/달러 환율 전산업 취업자 수 주택매매가격지수

정부지출 국내총소득 OECD LI(KOREA)서비스 수입 GDP갭 OECD LI상품 수출 재화와 서비스 수입 Dubai 유가

서비스 수출 상품수입(통관기준) S&P 500서비 수 수 통 기가계대출 국민총소득 달러지수

주택매매 가격지수 상품수출(통관기준) 은행채재고증감 건설투자 대외채무

무형고정자산 투자 설비투자 GDP종합주가지수 3년만기 국고채 M2경제활동인구 잠재 GDP 본원통화

리보금리 물가안정 가동률 회사채 3년(AA-)상장주식시가총액 순상품교역조건 3년만기 국고채

15세이상인구 제조업평균가동률 수입국민계정통계상 불일치 민간소비 수출

수입단가지수 생산자물가지수 원/달러 환율실업률 회사채 유통수익률 외환보유고

세계수입 회사채수익률 - 콜금리세계수입단가 자본스톡

기타원자재가격 총고정자본 형성수출단가지수 세계수입 물량

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수출단가지수 세계수입 물량월평균 임금 GDP



3.3.1 중립 시나리오거시계량경제모형에 근거한 중립 시나리오 사용. 위기선행지수 구성지표 중 모형 외 변수는 ARIMA(p,d,q) 모형 예측치 사용.

중립 시나리오

유가, trade balance, 순상품교역조건 반응No threat

0

0

40.0

45.0

50.0

0

0

20 0

25.0

30.0

35.0

0

0

5.0

10.0

15.0

20.0

0 0.0

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3.3.2 출구전략 시나리오거시계량경제모형에 근거한 중립 시나리오에 출구전략(이자율 단계인상) 시나리오를 추가. 위기선행지수 구성지표 중 모형 외 변수는 ARIMA(p,d,q) 모형 예측치 사용.

출구전략 시나리오의 경우 Call 금리 수준을 2010Q1부터 2010Q4까지 순차적으로 2.5%->3%->3.25%->3.5%로 인상한다는 가설을 세웠으며, Libor rate 수준은 동 기간 동안 0.25%->0 25%->0 5%->1% 로 설정 다른 변수들의 경우 중립 시나리오를 가정

출구전략 시나리오>0.25% >0.5% >1% 로 설정. 다른 변수들의 경우 중립 시나리오를 가정.유가, trade balance 반응No threat

0

45.0

50.0

0

0

25 0

30.0

35.0

40.0

0

0

10.0

15.0

20.0

25.0

0 0.0

5.0

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3.3.3 출구전략+1SD HP상승 시나리오거시계량경제모형에 근거한 출구전략 시나리오에 1표준편차 실질 주택가격 상승 시나리오를 추가. 위기선행지수 구성지표 중 모형 외 변수는 ARIMA(p,d,q) 모형 예측치 사용.

출구전략 시나리오

유가, trade balance 반응No threat

+1SD 실질주택가격 상승

0

0

40.0

45.0

50.0

0

0

20 0

25.0

30.0

35.0

0

0

5 0

10.0

15.0

20.0

0 0.0

5.0

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3.3.4 출구전략+2SD HP상승 시나리오거시계량경제모형에 근거한 출구전략 시나리오에 2표준편차 실질 주택가격 상승 시나리오를 추가. 위기선행지수 구성지표 중 모형 외 변수는 ARIMA(p,d,q) 모형 예측치 사용.

출구전략 시나리오

주택매매가격지수가 작용Watch for potential threat

+2SD 실질주택가격 상승

0

0

40.0

45.0

50.0

0

0

20 0

25.0

30.0

35.0

0

0

5.0

10.0

15.0

20.0

0 0.0

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4. 금융위기 대처능력과4. 금융위기 대처능력과리스크관리 개선방향

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4.1 Risk Management Framework from4. 금융위기 대처능력과 리스크관리 개선방향

gSystematic Perspectives

Too interconnected to fail! (commercial banking, IB, insurance, etc)Too interconnected so fail?Too interconnected so fail?

•Eg) Bank (LTV 50%) + Savings Bank (additional LTV 30%) LGD for the latter is much larger large complex financial institutions may pose a systematic risk to the financial s stem (in the spirit of Bernanke (2009) and Tar llo (2009))financial system (in the spirit of Bernanke (2009) and Tarullo (2009)).•Eg) Would prime mortgage fail?: My bank can contain a mortgage loan crisis Others may be not But we are too connected after all in the financial system.

8 00

5.00

6.00

7.00

8.00 주택담보대출금리‐실질

주택담보대출금리‐nominal

2.00

3.00

4.00

0.00

1.00

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* Source: FnGuide


4.2 Risk Management Principles4. 금융위기 대처능력과 리스크관리 개선방향

g p

리스크관리 원칙 점검

•현재의 리스크 관리 관행이 원칙에 충실히 부합하는지 재평가: preventive mechanisms, crisis management tools, crisis resolution measures에 대한 점검•Crisis prevention is better than cure.

•Four principles*Component 내용 Self Assessment

Clear Objectives and Mandates of CRO

○ What CRO expects to achieve- to monitor, anticipate, and intervene prior to a crisis- to have a clear mission mandate: 모니터링 대상 및 주기설정의 적

정성 periodic drills and reports 부서간 의사소통 등

p p

정성, periodic drills and reports, 부서간 의사소통 등Sufficient RM Resourcesto Fulfill Responsibilities

○ CEO and BOD’s backing, support, human and financial resources

- to overcome deficiencies in RM practices such as inadequate efforts and excessive parsimony in expenditures on human resourcesefforts and excessive parsimony in expenditures on human resources and databases

- RM committee의 적극적인 involvementEffective Implementationby CRO

○ Instruments, tools, and techniques- Within and across business units/institutions’ vulnerabilities 요인

식별에 근거한 한도조정 ALM i t hi 조정 권한 등식별에 근거한 한도조정, ALM mismatching 조정 권한 등Effective Organizational Structure of CRO

○ RM organization would require independence, credibility, and transparency

- Adequate level of staffing, who possess knowledge, expertise, and experience across wide range of financial institutions and

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and experience across wide range of financial institutions and markets.

* Kawai and Pomerleano, 2010, ADBI


4.3 Change! 4. 금융위기 대처능력과 리스크관리 개선방향

g

“… These are the indicators of crisis, subject to data and statistics. … For the world has changed, and we must change with it. …”(B Ob 2009 I l S h)(B. Obama, 2009, Inaugural Speech)

•감독당국 뿐만 아니라 금융회사(특히 financial group) 들도 고유위험요인과 함께 체계적 위•감독당국 뿐만 아니라 금융회사(특히, financial group) 들도 고유위험요인과 함께 체계적 위험을 사전에 모니터링하고 선제적 포트폴리오 정책에 반영할 필요

•CRO의 initiative 만으로 현재의 리스크관리 관행을 과감히 개선하는 데는 한계가 있음.C O의 t at e 만으로 현재의 리스 관리 관행을 과감히 개선하는 데는 한계가 있음.

•‘08 Global Financial Crisis를 통해 학습한 교훈을 바탕으로 RM 체계 개선을 위한 New Regulatory Framework을 정립할 필요

•<제2주제>”우리나라 금융회사 리스크 지배구조 현황 및 개선방안”과 <제3주제> “바람직한 리스크전담임원(CRO)의 권한 및 역할”은 이러한 Policy Support 방향 설정과 관련하여 매우 중요한 input이 될 것으로 기대여 매우 중요한 input이 될 것으로 기대

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End of Slides

감사합니다.

O F th I iOn Further Inquiry: 김명직, 한양대학 [email protected]

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financial crisis and risk management (mjkim) 20100225-7 · 2017-01-31 ·...

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