금융리스크

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금융리스크 측정시 제문제
(Some Issues related to Risk Theory)
이 승 국 (연세대 경제학과 )
e-Mail : [email protected]
I. The Introduction to Risk Theory
1. What is Risk?
1) Risk

불확실성에 대한 노출 (Exposure to Uncertainty)
2) Risk factor

금융시장 : 이자율, 환율, 주가, 원자재 가격에 대한 불확실성이 항상 존재

금융리스크는 시장에서의 손실가능성과 연관되어 있는 위험
1
금융리스크의 유형
2. 금융리스크의 유형
시장위험
신용위험
금융리스크
이자율위험
환위험
주식위험
상품가격위험
유동성위험
운영위험
법적위험
2
Market Risk
1) Market Risk

시장가격이 기대하지 않는 방향으로 움직여서 발생하는 손실

주식위험 (Equity Risk)

이자율위험 (Interest Risk)

환위험 (Foreign Exchange Risk)

상품가격위험 (Commodity Risk)
 시장위험을 효과적으로 관리하는 리스크 측정방법인 VaR시스템의 적용이
필요
EX) J. P. Morgan 「RiskMetrics」
3
Credit Risk
2) Credit Risk

거래상대방이 약속한 금액을 지불하지 못하므로 발생하는 손실

신용리스크의 크기
»
거래상대방이 채무불이행할 때 계약의 현금흐름을 대체하는데 소요되는
비용(대체비용)으로 측정
»
파생상품인 경우, 대체비용 외에도 잠재손실을 추가
 VaR시스템은 시장리스크를 위해 개발되었지만, 신용리스크에도 적용가능
EX) J.P Morgan
「CreditMetrics」를 개발
4
Liquidity Risk
3) Liquidity Risk

Fair Price로 timely 환금하지 못할 위험
EX) 기업이 소유하고 있는 자산을 매각하는 경우 매입자가 없어 매우 불리한 조
건으로 자산을 매각해야 하는 경우

유동성이 낮은 장외시장에서 거래할 때와 헷징을 동적(Dynamically)으로 실행
할 때 특히 유동성위험은 크게 노출

유동성리스크는 VaR를 사용하여 측정할 수 없으나, VaR 측정시 필요한 목표
기간을 설정하는데 좋은 지표가 된다.
5
Operation Risk
4) Operational Risk

내부시스템 또는 내부시스템을 운영하는 사람으로부터 발생하는 위험
»

부적절한 내부시스템, 관리실패, 잘못된 통제, 사기, 인간의 오류 등을 포함
운영리스크의 종류
»
Execution Risk
: 운영위험은 거래가 실행되지 못하는 데서 발생하는 위험
»
Technology Risk
: 시스템의 무단침입과 변경
»
Model Risk
: 잘못된 모형을 사용하여 가치를 평가하는 데에서 발생
 운영위험은 VaR시스템을 적용하더라도 통제하기 어려운 위험이다. 따라서, 내
적 또는 외적으로 운영위험을 통제하는 방안을 구축해야 한다.
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VaR의 필요성
3. 전통적인 위험측정치와 VaR의 필요성
1)
전통적인 위험측정치

위험의 민감도 측정치 (Risk Factor Sensitive)
»

베타, 듀레이션, 볼록성, 델타, 감마, 베가
통계적 위험측정치 (Statistical Risk Measure)
»
변동성, VaR
»
변동성은 평균을 중심으로 분포가 어느 정도 퍼져 있는가 하는 표준편차로 측정한다.
»
기초변수의 불리한 움직임으로 발생하는 하향 손실만을 명시적으로 측정하는 VaR가
선호된다.
 VaR가 중요한 이유는 기존의 위험측정치들과는 달리 합산할 수 있다
는 점이다.
7
Value at Risk
4. Value at Risk
1) VaR의 정의

정상적인 시장(normal market) 여건하에서, 주어진 신뢰수준(confidence level)
으로, 목표기간 동안 발생하는 최대손실금액(maximum loss)
⇒ 95% 신뢰수준, 1주일 VaR = 10억원

»
포지션의 가치에 영향을 미치는 어떤 위험요인의 변화로 인해 1주일 동안
에 발생할 수 있는 손실이 10억원 보다 적을 확률이 95%이다(손실이 10억
원 보다 적을 것을 95% 신뢰수준에서 확신한다).
»
포지션의 가치에 영향을 미치는 어떤 위험요인의 변화로 인해 1 주일 동안
에 10억원 보다 큰 손실이 발생할 확률이 5%이다(손실이 10억원보다 클 확
률이 5%이다).
계산방법
»
비모수적인 방법
- 실제 기업의 수익률 중 하위 5%인 기업의 수익률을 기준으로 VaR를 측정
»
모수적인 방법
- 현재가치×α×표준편차
(α=1.65 : 95% 신뢰수준, α=2.33 : 99% 신뢰수준)
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통계적인 방식
모수적인 방법
비모수적인 방법
5%
1.65×표준편차
VaR
VaR
9
II. VaR의 측정
VaR의 측정 조건
VaR (Value–at-Risk)의 정의

VaR ⇒ 최대손실금액 (Maximum Loss)

조건
»
정상적인 시장 (Normal Market)
»
주어진 신뢰수준 C% (Confidence Level)
»
개별 또는 포트폴리오 포지션의 목표기간 N (Target Period)
1. 보유기간과 신뢰수준의 선택
1)
바젤위원회(Basle Committee)의 요구사항


VaR 계산시
»
내부모형(internal model) 99% 신뢰수준
»
보유기간 10일
최소요구자본(Market Risk Charge)
»
VaR  3(최소) ~ 4(최대)
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VaR의 측정
2. 평균기준 VaR (포트폴리오 기대가치 기준)
VaR (평균)  E (W )  W 
 W0 (1   )  W0 (1  r  )
 W0   W0 r 
 W0 (r    )
E(W )  포트폴리오의 기대가치
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비모수적 방법
3. 비모수적 방법과 정규분포를 이용한 모수적 방법
1) 비모수적 방법 (퍼센타일순위법)

특징
포트폴리오 미래가치의 확률분포를 정규분포로 제한하지 않고 일반적인
»
모든 분포에 적용가능

방법
»
신뢰수준 C%일때 보유기간 말기준
»
W가 W0보다 작을 확률이 (1-c)가 되는 W* 추정
c

W
*
W*
1 c  

f ( w)dw
f ( w)dw  Prob(W  W * )  q
f(w): 포트폴리오 미래가치의 확률분포
W* : 분포의 q-퀀타일(quantile) 또는 q-퍼센타일(percentile)
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비모수적 방법

분포, 퀀타일, 신뢰수준
1-c
신뢰수준 = c
(1-c) 퀀타일
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모수적 방법


특징
»
포트폴리오 미래가치의 확률분포를 정규분포로 가정
»
표준편차를 이용하여 VaR추정 (계산이 간단)
방법
»
W*의 추정은 r*의 추정을 통함 [ W* = W0 (1+r*) ]
»
정규분포를 표준정규분포로 전환
f ( w) ~ N (  ,  2 )   ( ) ~ N (0,1)
Z 
r*  

 -
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Ⅲ. 신용리스크의 측정
1. 부도예측모형
 기업의 재무정보를 이용하여 부도가능성 판별
 Altman의 Z-score모형, ZETA모형
 Probit(Logit) model
 신용평점모형
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신용리스크의 측정
2. EDF approach : KMV
 Merton(1974)의 옵션모형에 기초
 개별차주의 부도확률 추정
 주가에 근거한 forward-looking approach
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신용리스크의 측정
3. Credit VaR
 CreditMetrics(JP Morgan)
 CreditRisk+(CSFB)
 CreditPortfolioView(McKinsey)
 Portfolio Manager(KMV)
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Ⅳ. 리스크관련 제문제
1. T-square rule

VaR분석시 일간변동성을 다기간(T기간) 변동성으로 변환시킬 때
조정인자(scaling factor)를 T^1/2을 이용하여 확장하는 것을 의미
<EX 1> 일일변동성을 연간변동성으로 확장하는 경우 : 252^1/2
<EX 2> 일일 VaR를 2주일 VaR로 확장하는 경우 : 10^1/2
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리스크관련 제문제
2. 정규분포의 가정

포트폴리오의 가치분포가 정규분포가 아닌 경우,

분석적 방법에 의한 VaR측정치는 리스크를 과소/과대평가함.

극단치이론(Extreme Value Theory)의 적용
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리스크관련 제문제
3. 위험의 내생성

BIS의 자기자본규제로 인해 경제주체들의 동질화

외부충격발생시 동일한 행태를 보이게 됨

시장의 유동성 저하

위험의 포지티브 피드백 현상
<CF> BASEL 2의 도입과 영향
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