Asia-Pacific Journal of Business (아태비즈니스연구)

KNU The Institute of Management & Economy Research (강원대학교 경영경제연구소)
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A Study on the Development of Stress Testing Model for Korean Banks: Optimal Design of Monte Carlo Simulation and BIS Forecasting

국내은행 스트레스테스트 모형개선에 관한 연구: 최적 몬테카를로 시뮬레이션 탐색과 BIS예측을 중심으로

  • Chaehwan Won (Department of Business Administration, Sogang University) ;
  • Jinyul Yang (Korea Financial Engineering and Consulting)
  • Received : 2023.02.28
  • Accepted : 2023.03.25
  • Published : 2023.03.31
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Abstract

Purpose - The main purpose of this study is to develop the stress test model for Korean banks by exploring the optimal Monte Carlo simulation and BIS forecasting model. Design/methodology/approach - This study selects 15 Korean banks as sample financial firms and collects relevant 76 quarterly data for the period between year 2000 and 2018 from KRX(Korea Excange), Bank of Korea, and FnGuide. The Regression analysis, Unit-root test, and Monte Carlo simulation are hired to analyze the data. Findings - First, most of the sample banks failed to keep 8% BIS ratio for the adverse and severely Adverse Scenarios, implying that Korean banks must make every effort to realize better BIS ratios under adverse market conditions. Second, we suggest the better Monte Carlo simulation model for the Korean banks by finding that the more appropriate volatility should be different depending on variables rather than simple two-sigma which has been used in the previous studies. Third, we find that the stepwise regression model is better fitted than simple regression model in forecasting macro-economic variables for the BIS variables. Fourth, we find that, for the more robust and significant statistical results in designing stress tests, Korean banks are required to construct more valid time-series and cross-sectional data-base. Research implications or Originality - The above results all together show that the optimal volatility in designing optimal Monte Carlo simulation varies depending on the country, and many Korean banks fail to pass sress test under the adverse and severely adverse scenarios, implying that Korean banks need to make improvement in the BIS ratio.

Keywords

References

  1. 금융감독원 (2017),"거시건전성 스트레스 테스트 모형[STARS-I"]구축", 보도자료
  2. 김건우, 이운석 (2003), "신용위험과 거시경제변수에 대한 연구", 재무연구, 16(1), 193-225.
  3. 김도완 (2012), "거시 및 금융 경제와 관련된 세 가지 에세이", 연세대학교 석사학위논문
  4. 김주철 (2000), "금융시스템의 스트레스 테스트 방안 -신용위험을 중심으로", 한국은행
  5. 김주철 (2002), "금융시스템의 스트레스테스트 방안", 금융경제연구, 142, 한국은행 금융경제연구원, 1-41.
  6. 김준민 (2016), "스트레스상황 하에서 상호저축은행 신용리스크 측정에 관한 연구", 서강대학교 석사학위논문
  7. 박범조 (2012), "주식시장의 비대칭 무리행동과 변동성 연구", 한국증권학회지, 41(3), 373-391.
  8. 박연우, 방두완 (2011), "스트레스테스트와 Monte Carlo시뮬레이션을 통한 국내금융기관의 주택 담보대출 신용위 험분석", 주택연구 , 19(4), 79-109.
  9. 박종혜 (2008), "스트레스테스트를 통한 우리나라의 금융시스템 안정성 분석", 고려대학교 박사학위논문
  10. 서정호 (2010), "국내은행의 스트레스테스트 활용현황과 개선방안", 금융VIP시리즈, 한국금융연구원(KIF), 1-29.
  11. 송상준 (2007), "신용리스크에 대한 스트레스테스트 기법에 관한 연구", 서강대학교 석사학위논문
  12. 신동백(2007), "몬테카를로 시뮬레이션방법을 이용한 환율예측분석", 산업경제 연구, 20(5), 2,075-2,093.
  13. 신용상 (2011), "스트레스테스트에 기초한 국내 금융시스템 안정성분석", KIF연구 보고서
  14. 오동철 (2001),"위기 상황의 리스크 관리를 위한 스트레스 테스팅에 관한 연구", 한국 과학기술원 석사학위논문
  15. 원재환 (2022), 금융리스크관리, 제2판, 법문사
  16. 원재환, 반주희 (2012), "부도확률 예측에서 미시정보와 거시정보의 역할",금융 안정연구, 13(2), 25-50.
  17. 이군희, 홍성일 (2006),"신BIS협약기반 스트레스테스트 접근방법에 대한 연구", 서강경영논총, 17(1), 127-152.
  18. 이현재 (2010), "스트레스테스트를 통한 금융기관 가계대출 부문의 리스크 분석", 연세대학교 석사학위논문
  19. 장영민, 변재권 (2009), "거시경제변수를 통한 신용위험의 동태적 특성에 관한 연구", 한국재무학회 Proceeding, 1631-1672.
  20. 장욱 (2006), "Stress Test의 이슈와 과제", 금융리스크리뷰, 예금보험공사
  21. 전흥배 (2007), "스트레스를 활용한 은행 가계대출부문의 안정성 연구", 서강대학교 석사학위논문
  22. 조성재 (2001),"몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 금융리스크 관리기업의 VaR 유의성 검정", 연세대학교 석사학위 논문
  23. 조철희 (2001), "은행 경영환경변화에 대한 은행직원들의 인식에 관한 연구 : BIS자기자본비율 규제를 중심으로", 연세대학교 석사학위논문
  24. 최훈철, 한석호 (2009),"변동성지수(VKOSPI)해설 및 실증분석" 한국거래소 KRX Market, 4, 25-66.
  25. 한국은행 (2008), "금융시스템 스트레스테스트(BOKST-07) 모형구축 및 실시결과", 금융안정보고서, 11, 100-106.
  26. 한국은행 (2011), "금융리스크와 바젤 III의 주요 내용", 한은금요강좌
  27. 한국은행 (2018), "통합 스트레스테스트 모형 개발 결과", 금융안정보고서, 83-89.
  28. 홍성일 (2006), "스트레스 상황 하에서의 신용 리스크 측정에 관한 연구", 서강대학교 석사학위논문
  29. Abbink, John B. (2011),"Constructing Stress Tests", The Journal of Risk Finance, 12(5), 421-434. https://doi.org/10.1108/15265941111176154
  30. Acharya, V., R. Engle, and D. Pierret(2014),"Tasting Macroprudential Stress Tests: The Risk of Regulatory Risk Weights", Journal of Monetary Economics, 65(July), 36-53. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2014.04.014
  31. Anderson, Edward, Fernando Cerezetti and Mark Manning (2018),"Supervisory Stress Testing for CCPs: A Macro-Prudential, Two-Tier Approach", Finance and Economics Discussion Series, FRB Washington, 1-25.
  32. Basel Committee on Banking Supervision (1998),"International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards", BIS
  33. Basel Committee on Banking Supervision (2001), "The New Basel Capital Accord", BIS
  34. Basel Committee on Banking Supervision (2001), "The New Basel Capital Accord: an Explanatory Note", BIS
  35. Basel Committee on Banking Supervision (2018), Stress Testing Principles, BIS, 1-11.
  36. Baudino, Patrizia, Roland Goetschmann, Jerome Henry, Ken Toniguchi and Weisha Zhu (2018), Stress-testing Banks - a Comparative Analysis", FSI Insight, BIS, 1-33.
  37. BIS, Committee on the Global Financial System (2000), Stress Testing by Large Financial Institution, 2~7.
  38. Blaschke, W., Jones, M. T., Majnoni, G. and Peria S. M. (2001),"Stress Testing of Financial System: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experiences.", IMF Working Paper
  39. Bologna, Pierluigi and Anatoli Segura (2017),"Integrating Stress Tests within the BaselIII Capital Framework: A Macroprudentially Coherent Approach", Journal of Financial Regulation, 3, 59-186. https://doi.org/10.1093/jfr/fjx004
  40. Borio, C., M. Drehmann and K. Tsatsaronis (2014), "Stress-testing Macro Stress Testing: Does It Live up to Expectations?", Journal of Financial Stability, 12(June), 3-15. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2013.06.001
  41. Boss, M (2002),"A Macroeconomic Credit Risk Model for Stress Testing the Austrian Credit Portfolio", Financial Stability Report, No 4, Austrian National Bank.
  42. Chorafas, Dimitris N. (2007),"Stress Testing for Risk Control under BaselII".
  43. Committee on the Global Financial System(CGFS) (2000), "Stress Testing by Large Financial Institutions: Current Practice and Aggregation Issues", BIS
  44. Committee on the Global Financial System(CGFS) (2005), "Stress Testing at Major Financial Institutions: Survey Results and Practice", BIS, 1-36.
  45. Drehmann, Mathis (2008), "Stress Tests: Objectives, Challenges and Modelling Choices", Economic Review, 60-92.
  46. Eichengreen, Barry, Andrew K. Rose and Charles Wyplosz (1995),"Exchange Market Mayhem: The Antecedents and Aftermath of Speculative Attacks", Economic Policy, 251-397.
  47. ESRB(European Systemic Risk Board) (2018), "Adverse Macro-financial Scenario for the 2018 EU-wide Banking Sector Stress Test", 1-22.
  48. Goldstein, Itay and Haresh Sapra (2014), "Should Banks'Stress Test Results Be Disclosed? Analysis of the Costs and benefits", Foundation and Trends in Finanace, 8(1), 1-54. https://doi.org/10.1561/0500000038
  49. Goldstein, Itay and Yaron Leitner (2018), "Stress Tests and Information Disclosure", Journal of Economic Theory, 177(September), 34-69. https://doi.org/10.21799/frbp.wp.2017.28
  50. Kalirai, H and M Scheicher (2002),"Macroeconomic Stress Testing: Preliminary Evidence for Austria", Financial Stability Report, 3, Austrian National Bank.
  51. Lelyveld, Iman Van (2009), "Stress Testing - The Link between Macro and Micro", International Journal of Central Banking, 1-7.
  52. Schmieder, Christian, Claus Puhr and Maher Hasan (2011),"Next Generation Balance Sheet Stress Testing", IMF Working Paper, 1-42.
  53. Schuermann, Til (2014), "Stress Testing Banks", International Journal of Forecasting, 30(3), 717-728. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2013.10.003