Basel II 와 OFM의CreditMetrics방법을 이용한 은행 소매 포트폴리오의 상관계수 적합성 검증

• 영문명: The Adequate Verification on Implication of the Asset Correlation of Commercial Bank Retail Portfolio using BIS II and CreditMetrics Method of OFM
• 발행기관: 글로벌경영학회
• 저자명: 이홍재(Lee, Hong Jae) 김태석(Kim, Tae Seog) 김재성(Kim, Jae Seong)
• 간행물 정보: 『글로벌경영학회지』글로벌경영학회지 제14권 제4호, 83~117쪽, 전체 35쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.08.31

국문 초록

본 논문의 연구목적은 은행의 소매 포트폴리오인 Loan Pool에 대해 Basel II에서 권고하고 있는 자산상관계수와 Vasicek(2002)의 One-Factor Model(이하 OFM) 및 Gupton et al.(1997)의 Credit Metrics 방법에 의한 모형상관계수를 산출한 후 K-Factor, 위험가중자산(Risk Weighted Asset : RWA), 그리고 VaR(Value at Risk)를 산출하는 데 이 값을 적용하여, 그 결과를 비교·분석한 후 두 모형의 편의(bias) 정도를 알아봄으로써 적용 상의 적합성을 검증하는 데 있다. 본 논문의 연구방법은 Basel II의 권고안과 OFM의 Credit Metrics 방법에 의한 모형상관계수의 산출 후 위험요소(K-Factor, RWA, VaR(99.9%)) 값을 산출하는 데 이를 적용하고, 두 모형 간 자산상관계수 적용 결과를 비교∙분석 한다. 분석자료는 2004년 1월부터 2005년 12월까지 A 시중 은행의 월별 추정 부도율을 주거용 부동산 담보, 적격 회전거래, 기타 소매 익스포져 등으로 구성된 Basel II기준의 Loan Pool로 세분화된 소매 포트폴리오의 자료를 이용하였다. 비록 분석 데이터가 과거 데이터이기는 하나 시중은행 소매 포트폴리오의 특성 상 정상 시장상황인 경우 부도율 및 변동성 구조에서 현재와 큰 차이가 없으므로 특정 과거 시점의 데이터를 이용한 분석이 연구 목적에 크게 위배되지 않을 것으로 보며, 분석결과를 현재 시중은행에 확장·적용하는 일반화가 가능할 것으로 본다. 본 논문의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Basel II의 자산상관계수와 OFM의 Credit Metrics 방법에 의한 모형상관계수 적용결과, Basel II의 자산상관계수 r BIS 의 적용 값이 OFM의 Credit Metrics 방법에 의한 모형상관계수 rOFM 보다 상향편의된 것으로 나타났다. 이는Loan Pool의 부도율에 따른 자산상관계수의 하한이 비교적 높게 설정되었거나 실무적으로 1개월씩 time window sliding 방식으로 산출된 부도율 시계열 자료 및 부도율 변동성의 안정성에 기인된 모형상관계수 rOFM 의 값이 낮게 나타난 결과로 설명된다. 둘째, Basel II와 OFM의 두 모형 간 K-Factor, RWA, 그리고 VaR에 대한 상대적 비율의 계산결과 Basel II 가 OFM 보다 주거용 부동산 담보 및 적격 회전거래 익스포져 모두 상향편의된 것으로 나타났으며, 적격 회전거래 익스포져의 경우에 대해서만 OFM 방법이 Basel II 방법보다 근소한 상향편의를 나타냈다. 본 논문의 연구시사점은 기존의 연구들과 달리 Basel II에서 제시하고 있는 방법에 의해 세분화된 Loan Pool을 이용하여 Basel II와 OFM의 적용상관계수의 적합성 및 현실적인 적용 가능성을 분석 해 보았다는 데 의미가 있다. 즉, Basel II의 자산상관계수가 OFM의 Credit Metrics 방법에 의한 모형상관계수를 적용할 때 보다 신용 위험 요소에 대해 상향편의로 해석될 수 있는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 소매 포트폴리오에 대한 국내은행의 위험자본이 과대평가되어 수익성에 부(-)의 영향을 미칠 수 있음을 밝혔다. 따라서, 정상 시장상황 하에서 향후 국내은행의 Pool별 부도율 및 부도율 변동성이 고려된 모형상관계수를 적용하는 것이 국내은행의 소매 익스포져에 대한 부도 현실을 적절하게 반영한 신용위험 및 자본적정성을 확보할 수 있을 것으로 본다.

영문 초록

The purpose on this study focuses on the Internal Rating Based Advanced approach (Basel II) for retail exposures, which is compared to the One Factor Model of Vasicek(2002) and the CredtiMetrics methodology of Gupton et al.(1997) in order to test the bias between both model for relevant to implement. Accordingly, using the asset return correlation of Basel II and the simultaneous default correlation of the One-Factor Model is derived for the K-Factor, RWA, and Stand-alone VaR. The methodology of the study on this paper is to analysis the results on implication of the asset correlation between the both model which has been generated the various risk factors (K-Factor, RWA, VaR). Hence the database of the analysis is composed of the retail exposures based on Basel II. The Basel framework is applied to three portfolio of retail exposures (residential mortgage exposures: RME, qualifying revolving retail exposures: QRRE, and other retail exposures: ORE) which is composed of the Loan Pool of the segmented retail portfolio. The periods on the analysis of the study consist of the estimated probability of default between 2004.01 and 2005.12 by a major commercial Bank (namely A Bank). Considering the features on the structures of retail portfolio of the bank, using the historical data, it does not violate the research purpose. Therefore, it is possible to generalize it by applying it to commercial bank. The results of this study are as follows. First, form the results of applying the model by the method of calculating the Basel II’s assets correlation and the CreditMetrics of OFM presented here, the applied value of the Basel II’s asset correlation r BIS is biased upward from the model correlation r OFM of the CreditMetrics of OFM. The reason for this is that whether the lower limit of the asset correlation due to the Loan Pool’s probability of default has been set relatively higher the OFM or practically, this is explained as a results of the fact that the PD’s time series data using the method of time window sliding by one month and the value of model correlation rOFM by the stability of PD’s volatility are low. Second, the relative ratio of the risk factors (K-Factor, RWA, and VaR) between the two models of Basel II and OFM showed that the Basel II upwards bias rather than OFM. And in the case of the qualifying revolving retail exposures only, OFM’s method showed upward bias rather than the Bael II method. The implication of this study is that under normal market condition, domestic commercial banks will be able to secure capital adequacy by applying OFM’s model correlation.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 소매 포트폴리오(Loan Pool)의 가치평가 모형

Ⅲ. 연구모형의 정립

IV. 사례 실증분석 결과 및 해석

V. 결 론

키워드

Loan Pool CreditMetrics K-Factor 위험가중자산(RWA) Basel II Stand-alone VaR Loan Pool CreditMetrics, K-Factor RWA Basel II Stand-alone VaR