목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 보험사(보험회사) 리스크의 정의
Ⅲ. 보험사(보험회사) 리스크의 종류
1. 신용리스크
2. 시장리스크
3. 유동성리스크
Ⅳ. 보험사(보험회사) 리스크의 의의
Ⅴ. 보험사(보험회사) 리스크의 시스템
Ⅵ. 보험사(보험회사) 리스크의 재해관리
Ⅶ. 향후 보험사(보험회사) 리스크의 제고 방안
Ⅷ. 결론
참고문헌
Ⅱ. 보험사(보험회사) 리스크의 정의
Ⅲ. 보험사(보험회사) 리스크의 종류
1. 신용리스크
2. 시장리스크
3. 유동성리스크
Ⅳ. 보험사(보험회사) 리스크의 의의
Ⅴ. 보험사(보험회사) 리스크의 시스템
Ⅵ. 보험사(보험회사) 리스크의 재해관리
Ⅶ. 향후 보험사(보험회사) 리스크의 제고 방안
Ⅷ. 결론
참고문헌
본문내용
에 11개 원수손해보험사중 그나마 금리민감도를 측정키 위해 듀레이션을 산정하는 시도를 하는 손보사는 3개사에 불과했다. 이중 1개사는 매콜레이듀레이션(Macaulay duration)만을 산출하고 있었다. 매콜레이듀레이션의 주요 가정중의 하나는 미래 현금흐름이 고정되어있다는 것이다. 따라서 이러한 가정이 성립되지 않을 경우 매콜레이듀레이션의 산출은 금리리스크관리를 위해 별 의미가 없다. 예컨대 Santomero and Babbel(1997)은 판매되고 있는 소프트웨어를 사용하여 생명보험배당상품에 대한 듀레이션을 측정한 결과, 매콜레이듀레이션은 약 22년인 반면 실효듀레이션은 약 5.6년이라는 차이가 발생함을 보고한 바 있다. 한국에서도 보험사의 현금흐름이 잠재적으로 금리 변동에 어떻게 영향을 받을 수 있는가는 이미 고금리 상황하에서의 생보사의 유동성 위기, 손보사의 장기보험상품의 해약 급증 사례에서 뚜렷이 찾아볼 수 있다.(이기형외(1998)) 한편 국내손보사 중 현금흐름의 금리민감성을 반영한 실효듀레이션(effective duration 또는 option-adjusted duration)을 2개사가 산정하는 것으로 나타났으나, 이것이 확립된 리스크관리 시스템하에 실제 활용되고 있는 것이 아니라 도입을 위한 시험적인 측면에서 산출되는 것이었다. 보다 본질적인 문제는 자산과 부채의 실효듀레이션을 모두 산출하여 금리의 변동에 기업이 어떻게 영향을 받는가를 총체적으로 파악하기 보다는 주로 일부 자산의 실효듀레이션을 산정하는 차원에 머무르고 있다는 것이다.
금리리스크가 정말로 크게 나타나는지 아닌지, 크다면 과연 어느 정도이고 어떻게 관리하도록 할 것인지 등이 중요한 과제로 대두된다. 예컨대 선진 생명보험사들의 경우 금리리스크가 중요하므로 자산부채종합관리 측면에서 듀레이션매칭기법을 이미 1980년대 중반부터 사용하기 시작하여 지금은 보편화된 상태이다.(Babbel and Lamm-Tennant(1987), Lamm-Tennant(1989), Babbel(1995), Santomero and Babbel(1997), Smink and Van der Meer(1997),
한편 Staking and Babbel(1995, 1997)은 기업재무론적 관점에서 보험사의 기업가치를 극대화하기 위한 일환으로 재무구조와 금리리스크를 공히 활용한다는 가설을 제시하고, 미국의 손보사들을 대상으로 이를 뒷받침하는 증거를 제시한 바 있다. 그러나 이들의 결과는 표본을 구성하는 손보사들의 주식거래가 활발치 못하다는 데이터상의 문제점으로 추가 검증의 여지를 남기고 있다. 이와 대조적으로 한국의 손보사들의 주식은 활발히 거래되고 있어 바람직한 실험 환경을 제공하고 있다. 이런 배경 하에 본고의 이차적인 목적은 한국 손보사들의 자본듀레이션 측정 결과를 사용하여 과연 유사한 가설검정 결과가 나타나는지를 살펴보고자 하는 데 있다. Staking and Babbel의 결과와는 달리, 손해보험사가 재무구조와 금리리스크를 함께 활용하여 기업가치의 극대화를 도모한다는 가설은 기각되었다.
참고문헌
1. 강중철 외 1명(2004), 보험리스크 척도에 관한 소고, The Korean data analysis society
2. 류건식(2003), 파산확률모형에 의한 생명보험사의 보험리스크평가, 한국보험학회
3. 박미정(2007), 보험리스크의 세부적 유형과 특성에 관한 연구, 성균관대학교
4. 이항석(2011), 보험리스크의 측정과 관리, 손해보험협회
5. 이주현(2012), 증권화를 통한 보험리스크 헤지방안에 대한 연구, 숭실대학교
6. 장진우(2010), 데이터 마이닝을 통한 보험 리스크 관리, 고려대학교
금리리스크가 정말로 크게 나타나는지 아닌지, 크다면 과연 어느 정도이고 어떻게 관리하도록 할 것인지 등이 중요한 과제로 대두된다. 예컨대 선진 생명보험사들의 경우 금리리스크가 중요하므로 자산부채종합관리 측면에서 듀레이션매칭기법을 이미 1980년대 중반부터 사용하기 시작하여 지금은 보편화된 상태이다.(Babbel and Lamm-Tennant(1987), Lamm-Tennant(1989), Babbel(1995), Santomero and Babbel(1997), Smink and Van der Meer(1997),
한편 Staking and Babbel(1995, 1997)은 기업재무론적 관점에서 보험사의 기업가치를 극대화하기 위한 일환으로 재무구조와 금리리스크를 공히 활용한다는 가설을 제시하고, 미국의 손보사들을 대상으로 이를 뒷받침하는 증거를 제시한 바 있다. 그러나 이들의 결과는 표본을 구성하는 손보사들의 주식거래가 활발치 못하다는 데이터상의 문제점으로 추가 검증의 여지를 남기고 있다. 이와 대조적으로 한국의 손보사들의 주식은 활발히 거래되고 있어 바람직한 실험 환경을 제공하고 있다. 이런 배경 하에 본고의 이차적인 목적은 한국 손보사들의 자본듀레이션 측정 결과를 사용하여 과연 유사한 가설검정 결과가 나타나는지를 살펴보고자 하는 데 있다. Staking and Babbel의 결과와는 달리, 손해보험사가 재무구조와 금리리스크를 함께 활용하여 기업가치의 극대화를 도모한다는 가설은 기각되었다.
참고문헌
1. 강중철 외 1명(2004), 보험리스크 척도에 관한 소고, The Korean data analysis society
2. 류건식(2003), 파산확률모형에 의한 생명보험사의 보험리스크평가, 한국보험학회
3. 박미정(2007), 보험리스크의 세부적 유형과 특성에 관한 연구, 성균관대학교
4. 이항석(2011), 보험리스크의 측정과 관리, 손해보험협회
5. 이주현(2012), 증권화를 통한 보험리스크 헤지방안에 대한 연구, 숭실대학교
6. 장진우(2010), 데이터 마이닝을 통한 보험 리스크 관리, 고려대학교
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