Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1027-1036
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2008
Value at Risk(VaR) is a fundamental tool for managing market risks. It measures the worst loss to be expected of a portfolio over a given time horizon under normal market conditions at a given confidence level. Calculation of VaR frequently involves estimating the volatility of return processes and quantiles of standardized returns. In this paper, we introduced and applied the CreditMetrics model to estimate the credit VaR of Korean Property and Casuality insurers.
본 논문은 국내 은행금응기관의 신용위험관리를 보다 효율적이고 과학적으로 지원하기 위한 통합 위험관리시스템의 프레임웍을 제시한다. 즉, 담보 보증중심의 사전관리 위주의 대출관리에서 신용중심의 사후관리 위주의 대출관리로 전환되어야 함에 따라 신용평가시스템, 대출의사결정시스템, 사후관리시스템, 그리고 통합 신용위험관리시스템에 이르기까지 각 단위 시스템이 전체적으로 하나의 시스템으로 통합되어야 한다. 특히, 통합 위험관리시스템은 신용위험을 은행전체의 신용 포트폴리오의 관점에서 측정하고 분석함을 의미한다. 통합 위험관리시스템은 개별 대출기업 혹은 개별 대출에 대한 신용위험을 분석함과 동시에 이를 기초 데이터로하여 은행 전체 신용 포트폴리오의 신용위험 노출정도를 파악한다. 또한, 개별 대출기업의 신용등급 변화로 인한 은행전체 신용위험의 변화를 자동적으로 파악하고 조기 경보함으로써 은행의 총체적인 통합 신용위험관리가 가능하도록 한다.
신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제16권2호
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pp.137-149
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2012
We propose an efficient method to measure the insurance risk of causality insurance companies by using the CreditRisk+ methodology. This method is superior to previous methods in several aspects. Its computation speed is very fast and the input data form is simple. It is able to aggregate both credit risk and insurance risk, so the insurance company can manage the risk in combined manner. In this paper, we propose a mathematical method to obtain the aggregate loss distribution of portfolios having correlation among products or business lines as a general case, and then suggest its implementation algorithm. Finally we apply this method to the real data from Korea Insurance Development Institute (KIDI) and discuss its availability to real applications.
In this study we suggested two optimization models to answer a question from an investor standpoint : how many convertible bonds should one convert, and how many keep? One model minimizes certain risk to the minimum required expected return, the other maximizes the expected return subject to the maximum acceptable risk. In comparison with Markowitz portfolio models, which use the variance of return, our models used Conditional Value-at-Risk(CVaR) for risk measurement. As a coherent measurement, CVaR overcomes the shortcomings of Value-at-Risk(VaR). But there are still difficulties in solving CVaR including optimization models. For this reason, we adopted Rockafellar and Uryasev's[18, 19] approach. Then we could approximate the models as linear programming problems with scenarios. We also suggested to extend the models with credit risk, and applied examples of our models to Hynix 207CB, a convertible bond issued by the global semiconductor company Hynix.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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