• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1013-1024
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• 2015

본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.91-100
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• 2000

과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.737-753
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• 2013

금리변동형 보험상품은 시장금리에 연동하여 이자율 (공시이율)을 적용하는 보험상품이지만, 시장금리의 하락시에도 해약환급금의 이자율을 보증하기 위해 최저보증이율을 설정하도록 하고 있다. 즉, 공시이율이 계약할 당시 설정한 최저보증이율을 하회할 경우 보험사는 공시이율과 최저보증이율 중에 큰 금액으로 책임준비금을 적립하고 계약자가 보험계약을 해지할 경우 해약환급금을 지급해야 한다. 이러한 이자율 보증옵션은 시장금리가 하락하는 최근의 저금리 기조에서 생명보험회사의 손익을 악화시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 현재의 저금리 상황과 이자율 보증옵션 적용방식 현황을 살펴보고, 금리변동형 종신보험과 금리변동형 연금보험의 이차손익 구조 및 이자율 보증옵션의 가치와 리스크를 분석한다. 그리고, 이자율 보증옵션의 분석 결과를 토대로 시장이율과 최저보증이율의 금리차와 이차손익과의 관계에 대한 시사점을 제시한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권1호
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• pp.135-149
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• 2021

Purpose - I analyzes risk-to-performance evaluated in the market using data from sale and lease back. Specifically, I analyze from the perspective of financial institutions that purchase sale and lease back based on the cases of investment by ship investment companies and acquisition of ships. Design/methodology/approach - I use 49 sale and lease back data from 2017 to 2019 for empirical analysis. Findings - The main results of this paper are as follows. First, after sale and lease back of domestic ships, the average amount of sales by the leased shipping company is 25.1 billion won, the average amount of investment by the purchased financial institution is 14.6 billion won (60%) and the average length of the ship is nine years. In ship finance, sale and lease back is deemed to be appropriately used as a means of restructuring for a large amount of money. Second, the main risk factor for sale and lease back of domestic ships is credit risk and can be measured in VaR in practice. As a result of the empirical analysis, the average credit risk burden ratio is 9%. As a major risk factor, low creditworthiness of restructuring companies is the key. Third, as a result of measuring the profitability of financial institutions that purchase sale and lease back of domestic ships at a net current price, it has an average value of 300 million won, but the deviation by case is very large. Fourth, the risk adjusted performance of sale and lease back of domestic ships is 0.54 on average compared to the total risk capital, and 0.52 compared to the stock-risk capital, and as with profitability earlier, the deviation of each case is very large and misaligned. In order to boost the sale and lease back market for large and long-term assets, in order to overcome low profitability as a prerequisite for future participation of commercial purchased financial institutions, it is expected that purchase decisions based on expectations versus risk will be necessary. Research implications or Originality - The results of this paper are expected to broaden the understanding of sale and lease back and foster the ability to assess long-term risk and performance. Based on this, it is believed that rapid restructuring of companies through sale and lease back of large amounts of long-term assets will greatly increase the utility of the domestic financial market.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.995-1005
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• 2009

금융 시계열 자료들 간의 상관계수는 자산의 배분, 위험관리 그리고 포트폴리오의 선택에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 상관계수들을 모형화하기 위해 단변량-GARCH 모형을 다변량-GARCH 모형으로 확장시킨 MGARCH류 모형들에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, CCC 모형 (Bollerslev, 1990)과 DCC 모형 (Engle, 2002)은 다른 모형들에 비해 추정해야 할 모수의 수가 작다는 이점으로 인해 분석에 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 국내 주가자료에 대해 CCC 모형과 DCC 모형을 적합시킨 후, 각 모형들에 대한 VaR(value at risk)와 사후검증(back-testing), 결합예측영역(joint prediction region) 등을 통하여 두 모형의 예측 능력을 비교해 보고자 한다.