본 논문은 우리나라 국가 및 기업의 신용 리스크 네트워크를 추정하고 최근 거시경제 상황에 따른 국가-기업 및 기업-기업 간의 연결성 변화를 살펴본다. 2015년 11월부터 2022년 10월까지의 신용부도스왑(CDS) 스프레드 데이터를 이용하여 네트워크를 Graphical Lasso로 추정한 결과, 우리나라 국가 및 기업 신용리스크 간의 연결성이 유의미하게 존재한다. 특히, 수출입 및 외환 거래를 담당하는 은행 부문의 연결성이 전반적으로 높은 편이다. 통화정책 긴축 기조가 두드러진 2022년 들어서는 공통 익스포져가 확대되어 이러한 연결성이 커진 것으로 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.85-94
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2013
금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.
2002년 신용대란 전후 S카드사는 결제능력 및 신용도의 적절한 측정을 통한 리스크 관리의 효율성 제고를 위해 회원 신용평가에 있어 소득을 고려하고자 하는 새로운 시도를 하였다. 보다 개선된 리스크 관리를 위해 잠재가치, 즉 소득을 추가로 고려한 다차원 평가체계로 회원을 파악하자는 것이었다. 그 이전까지 S카드를 비롯하여 모든 카드사는 연체속성, 입회기간, 사용상태, 한도소진율 등의 내부의 행위요소(behavioral factor) 자료와 외부 신용평가사에서 획득한 회원 등급이나 금융거래 내역 등에 의존하여 한도를 부여했다. 그러나 이 같은 방식은 과거로부터 현재까지의 행동패턴에 기반한 것으로서 회원의 객관적 능력범위를 가늠하는 데 어려움이 따랐고 결과적으로 리스크 관리의 한계로 이어졌다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 회원의 소득을 추정하였고 그 결과를 어떻게 활용하는가에 대해 살펴봄으로써 금융기관 리스크 관리 정교화의 방향을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 개발도상국 민자발전사업의 개발단계에서 발생할 수 있는 리스크를 사업소재국, 사업주 및 시장으로 분류하여 해당 항목별 주요 리스크를 조사하고, 근래 한전 및 발전회사가 수행한 대표적인 3개 사업에 적용하여 구체적인 경감방안을 도출하고자 하였다. 개발도상국에서 민자발전사업 추진 시 전력구매처로서 신용이 부족하여 수출신용기관과 국제개발금융기구의 사업 참여가 어려운 경우, 국가신용이 양호한 주변국으로 전력판매처를 다변화하여 시장 리스크를 경감시키는 동시에 사업소재국 리스크를 경감시켜야 하며 20~30년에 걸쳐 장기간 운영해야 하는 화력발전사업의 경우 운영기간이 경과할수록 열효율도 저하되는 것을 감안하여, 설비운영 경과에 따른 성능저하 영향을 충분히 반영하여 기대수익을 보존하고 우리 기업의 손실을 최소화해야 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.605-615
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2017
국내 외에서 지급보증과 관련 모회사의 지원 중단으로 신용평가사로부터 높은 등급을 받았던 자회사가 법정관리에 갔던 사태로 투자자의 피해가 발생한 사례가 존재하여 이에 모기업 계열사의 지원 가능성을 배제한 기업의 자체신용도 또는 독자신용등급에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 해외자회사를 둔 국내 기업을 대상으로 판별력 분석, 등급화 분석 그리고 안정성 분석을 통해 기업 신용평가모형의 적합성검증을 실시하였으며 주요 실증분석결과 해외자회사의 부도 현황을 볼 때 부도율측면에 있어서 국내모회사보다 상대적으로 낮은 부도율을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었고, 한국모회사가 지급보증을 하는데 있어 해외자회사보다 신용등급이 일반적으로 높은 것으로 나타났다.
기업신용평가(ICR : Issuer Credit Rating)는 기업의 금융상 채무에 대한 전반적인 적기 상환능력, 즉 채무불이행의 가능성을 평가한 것으로 오로지 금융상 채무에 대한 전반적인 채무상환능력을 평가한다. 최근에는 신용평가 등급이 금융시장과의 효과적인 의사소통수단으로 인식되고 기업 IR 및 홍보차원과 기업 간 물품공급과 납품을 위한 업체 선정시 신용등급이 적극적이고 다양하게 활용되고 있다. 이러한 기업신용평가는 최근 경제환경의 급속한 변화에 대응하여 기관별로 평가시스템을 자주 개선하고 있다. 본 연구에서는 정책금융기관 별로 변화된 평가시스템에 대한 평가지표나 구조, 평가시스템을 비교 분석해 그 차이점과 공통점 그리고 경제환경 변화에 따라 변화된 주요지표를 파악해 보고 미래의 신용평가시스템의 변화와 개선방안에 대해 생각하였다. 기관별 비교에서 평가시스템의 차이점은 신보는 신용평가(부실률 기반)와 미래성장성평가(성장성 기반)를 실시하여 보증심사등급(보증의사결정 등급)을 산출하고, 기술자산평가등급은 신용평가등급을 조정(최대 ${\pm}2$등급)하는 보조적 수단으로 활용하고 있으며, 기보는 기술평가(성장성 및 부실률 기반)와 리스크관리용 리스크평가(신보의 신용평가에 해당)로 평가체계를 이원화하여 운영하고, 평가모형은 신보는 객관성을 확보한 정량평가 위주, 기보는 공신력을 확보한 정성평가 위주의 주관적인 평가를 실시하고 있어 어떤 형태의 평가시스템이 더 좋은 평가방법 인지는 알 수 없지만, 기관별 부실율을 보면 다소 참고가 될 수도 있으나, 이것이 전적인 평가의 문제라 보기도 어렵다. 특히 신보는 창업기업 기준이 창업후 7년까지로 확대됨에 따른 창업 3단계 평가제도와 기업의 성장단계에 맞춘 성장단계별 평가기준 세분화는 기업환경을 잘 반영한 변화라 볼 수 있다. 그리고 향후 평가시스템은 경제환경의 변화속도를 어떻게 잘 반영 할 수 있는지에 대한 연구로 방향이 전개될 것으로 보인다.
자본시장통합법 시행을 계기로 다수의 금융투자회사들이 지급결제서비스 제공을 위해 금융전산망에 추가로 참가하고 있다. 국가 기간 전산망 중의 하나인 금융전산망은 다수의 금융기관을 하나의 통신망으로 연결하여 전자금융서비스를 제공하는 정보통신망으로 금융투자회사들의 신규 참여에 유연하게 대처할 수 있어야 한다. 금융전산망이 경제에 미치는 영향이 지대하므로 금융전산망의 구축 및 운영에는 신용리스크, 유동성리스크 및 운영리스크 등과 같은 다양한 리스크 관리를 요구하고 있다. 본 논문에서는 안전성,적성응답성, 경제성 및 안정성 등의 금융전산망의 안정적 운영과 관련한 운영리스크 관리기준을 제시하고 급변하는 금융환경 변화에 효율적으로 대처할 수 있도록 많은 기업들이 기업통신망으로 활용하고 있는 가상사설통신망(Virtual Private Network : VPN) 기술을 금융전산망에 적용한 구축방안을 제안하였다. 또한 제안된 VPN 기반의 금융전산망이 비용 및 운영상의 효율성을 유지하면서 높은 안전성 및 적정 응답성을 갖고 있는지 분석하여 VPN 기술이 금융전산망에 적용 가능함을 보였다.
이 논문의 목적은 IPPs에서 발생할 수 있는 리스크 요소를 규정하고 퍼지 다기준 결정 방법론(Fuzzy MCDM)을 활용하여 사업 리스크의 우선순위와 가중치의 중요도를 분석함으로써 IPP 개발자에게 투자 의사결정 도구를 제공하는 것이다. Fuzzy MCDM은 응답자의 고유한 의견을 표현할 때 발생할 수 있는 불확실성을 보다 명시적으로 반영할 수 있는 추정방법이다. 이 논문은 광범위한 문헌 조사를 통해 신용 리스크, 준공 리스크, 시장 리스크, 연료조달 리스크, 운영 리스크, 재무 리스크, 환경 리스크, 그리고 불가항력 등 PF조달과 관련한 8 개의 주요 사업리스크를 도출한다. 실증분석 결과는 시장 리스크가 사업리스크와 관련된 의사결정에서 있어 가장 중요한 리스크임을 보여준다. 이는 IPP에서 장기 전력판매계약이 가장 중요한 리스크 요소임을 보여주고 있으며, 점차 발주국 정부의 장기 전력판매계약에 대한 보증이 없는 자유시장에서 전력을 판매하는 소위 머천트 발전사업에서 시장 리스크를 줄이는 것이 중요함을 암시한다.
정부는 신용평가시스템을 객관화하여 회생가능성이 있는 기업은 자금을 지원하고, 회생가능성이 없는 기업은 조기에 구조조정을 추진하는 방안을 발표하였다. 이러한 정부발표는 자본시장을 통한 구조조정의 기반을 강화하여 신속한 구조조정이 이루어질 수 있는 기틀을 마련함으로써 재무건전성이 낮은 중견건설사는 구조조정 위험에 확대될 수 있다. 본 연구는 2019년 기준으로 주택사업에 집중된 10개 중견건설사를 선정하여 은행의 재무심사기법을 통해 재무건전성을 분석하였고, 이러한 분석결과를 통해 구조조정 위험에 노출될 가능성이 높음을 확인할 수 있었다. 2020년에는 경제성장률 하락과 부동산규제 강화로 건설업 성장률이 전반적으로 하락될 것으로 판단되어 자본금 납입비율이 낮은 중견건설사는 안정적인 신용등급을 유지할 가능성이 낮아 구조조정에 포함될 가능성이 높다. 본 연구는 중견건설사가 구조조정 위험에서 벗어날 수 있도록 공신력 있는 연구기관의 자료를 활용하여 KCSI 평가모델을 설정하였고, 실무전문가 설문조사를 통해 각 항목마다 차별화된 위험비율을 나타냈다. 이러한 연구결과는 중견건설사 경영진에게 신용리스크 저감방안을 실천하도록 제언할 수 있었고, 구조조정 위험에 벗어날 수 있는 기틀을 마련하였다.
현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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