[위험][환리스크]환위험(환리스크), 파생금융상품위험(파생금융상품리스크), 금리변동위험(금리변동리스크), 금융위험(금융리스크), 신용위험(신용리스크), 은행위험(은행리스크), 위험프리미엄(리스크프리미엄)

소개글

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목차

Ⅰ. 환위험(환리스크)
1. 회계적 환위험의 정의
2. 경제적 환위험의 정의

Ⅱ. 파생금융상품위험(파생금융상품리스크)
1. 파생금융상품의 특징
2. 파생금융상품의 내재위험
1) 시장위험(Market risk)
2) 신용위험(Credit risk)
3) 유동성 위험(Liquidity risk)
4) 기타
3. 파생금융상품관련 주요 사고사례와 위험형태

Ⅲ. 금리변동위험(금리변동리스크)
1. 개념
2. 측정방법
1) 자금갭 분석기법
2) 듀레이션갭 분석기법
3) 자금갭 분석기법의 실제 적용

Ⅳ. 금융위험(금융리스크)
1. 금융기관 감독규정상 리스크관리조직
2. 국내금융기관의 위험관리조직

Ⅴ. 신용위험(신용리스크)
1. 정의
2. 신용위험의 측정
3. 신용보강장치의 고려
1) 담보
2) 보증
3) 기타

Ⅵ. 은행위험(은행리스크)
1. 금융위험관리의 중요성
1) Risk
2) Risk의 유형
3) 위험관리의 중요성 대두
2. 금융위험 측정 방법
1) 만기갭법
2) 듀레이션갭법
3) 볼록성(convexity)

Ⅶ. 위험프리미엄(리스크프리미엄)
1. 분석자료
2. 분석결과

참고문헌

본문내용

레이션을 매번 측정하고 지속적인 조정에 따른 부담
ㅁ)대표시장금의 선정이 어려움
3) 볼록성(convexity)
- 수익률이 변화함에 따라 듀레이션이 어떻게 변화하는지를 설명하는 2차적인 효과를 의미한다. 볼록성은 기간의 제곱으로 측정. 듀레이션 분석기법의 약점을 보완
Ⅶ. 위험프리미엄(리스크프리미엄)
1. 분석자료
선물시장전반에 관한 광범위한 분석을 위해 본 연구에서는 4가지 종류의 선물계약자료를 이용하였다. 귀금속관련 선물 3가지, 통화관련선물 3가지, 금리관련 선물 2가지, 그리고 농산물관련 선물 3가지를 합하여 총 11가지 선물계약자료를 이용하였다. 귀금속에서는 금(GC), 은(SI), 백금선물(PL), 통화선물에서는 엔(JY), 파운드(BP), 마르크선물(DM), 금리선물에서는 T-Bond(US)와 T-Bill(TB)선물, 농산물선물에서는 옥수수(CN), 밀(WC), 대두(SY)선물을 선택하였다. 이 가격자료들은 CBOT(Chicago Board of Trade)와 CME(Chicago Mercantile Exchange)의 양거래소에서 보관하고 있는 거래자료를 직접 취득하였다.
각각의 선물가격들에 대해서는 최근월물을 이용하여 선물수익률을 추출하였는바 이는 근월물일수록 유동성이 크게 되어 정보의 반영속도가 매우 빠르게 된다는 사실에 근거한 것이다. 이때 선물가격을 통해 월별수익률을 구하는 데에는 몇 가지 문제점이 지적되었다. 선물계약에는 만기가 존재하게 되는데 이때 최근월물만을 선택하여 수익률을 구할 경우 서로 다른 계약에서 선택된 자료를 가지고 수익률을 구하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 따라서 이 문제를 피하기 위해 이 연구에서는 최근월물의 첫 번째 수익률을 구할 시에는 최근 월물이 최근월물이었던 당시의 자료를 이용하여 선물의 수익률을 구함으로써 상이한 계약으로부터의 자료에서 선물수익률이 추출되는 문제를 회피할 수 있었다.
위험요인으로서는 먼저 뉴욕증권거래소에서 2700종목을 뽑아 만든 시가총액지수에 근거한 시장포트폴리오(VW)를 선택하였다. 또한 90일 만기 CP와 T-Bill 수익률 사이의 스프레드(CPTB)와 월별산업생산지수(IP), 30일 만기 T-Bill수익률과 인플레율의 차이(REALINT), 그리고 10년만기 회사채와 재무성채권의 수익률스프레드(QP)를 위험요인으로 선택하였다. 먼저 CPTB를 위험요인으로 선택한 것은 이 스프레드가 제조업에서의 경기변동과 밀접한 관계가 있다는 것이 Friedman and Cuttner를 통해 밝혀졌기 때문이다.
IP는 GNP의 월별자료가 없기 때문에 이에 대한 대용변수로서 선택되었고, REALINT는 투자수익기회와 밀접하게 관련되어 있다는 것이 많은 연구를 통해 밝혀졌기 때문에 선택되었다. 특히 균형하의 선물가격은 이자율을 반영하여 결정된다는 면도 이 변수를 위험요인으로서 선택하는 데에 감안되었다. QP변수는 경제전체적인 부도위험성과 연결되어 있는 데 불황기에는 값이 증가하고 호황기에는 값이 감소하는 특징을 지닌다. 여기서 사용한 모든 변수는 13년간의 월별자료 156개를 사용하였다. 이 변수들에 대한 자료는 시티은행의 데이터베이스인 CITIBASE에서 추출하였다.
2. 분석결과
먼저 각 변수들에 대한 특징을 살펴보기 위해 기초적 통계 분석을 실시하였다. 선물수익률의 평균, 분산 및 자기상관계수가 요약과 선물수익률사이의 상관계수가 나타난 것에서 특기할 만한 점은 예상한 대로 각 그룹내에서의 상관계수가 높다는 점이다. 예를 들어, 농산물선물 그룹내에서의 각 선물수익률끼리의 상관계수가 임의의 농산물선물수익률과 기타그룹에 속한 임의의 선물수익률과의 상관계수보다 높다는 점이다. 이는 각 그룹 내에서 선물수익률의 움직임이 비슷한 위험요인에 의해서 결정된다는 사실을 암시한다고 볼 수 있다. 각 위험요인별로 평균, 분산 및 자기상관계수가 기술되어 있는 것과 각 위험요인변수간의 상관 계수가 나타나 있는 것에서 지적될 수 있는 것은 위험요인들에 있어서 자기상관계수가 그리 높지 않고 위험요인들 사이의 상관계수도 그리 높지 않아서 회귀분석에 있어서 자기상관문제나 다중공선성이 나타날 여지가 매우 적다는 점이다.
이제 이 변수들을 가지고 통계분석을 실시하였는데 우선 각 선물수익률을 시장포트폴리오위험에 대해서만 SUR(Seemingly Unrelated Regression)기법을 이용하여 회귀분석을 실시한 결과에서 보면 은, 백금, T-Bond, T-Bill, 밀 등만이 통계적으로 유의한 t값을 보인다는 것을 알 수가 있다. 기타의 선물가격은 VW에 대해 통계적으로 유의한 t값을 보이지 못하였다.
이제 우리는 단일요인분석대신에 다중요인분석을 실시하였다. 먼저 각 선물수익률을 5개의 위험요인에 대해 회귀분석을 실시하였는바 이때도 SUR기법을 사용하였다. 그 결과 우리는 은, 백금, T-Bond, T-bill에 대해서만 5개의 베타계수 전체가 0이라는 가설을 기각할 수 있었다. 또한 우리는 다중요인에 대한 횡단면 분석을 실시하였는바 이 결과에서 우리는 각 변수에 대한 평균치가 0이라는 가설을 검정하였는데 REALINT변수에 대해서만 t값이 2.44로 나타나서 이 가설을 기각할 수 있었고 나머지 위험요인인 VW, CPTB, IP, QP에 대해서는 이 가설을 기각할 수 없었다.
여기서 지적할 수 있는 점은 실질이자율변수가 선물가격의 형성에 매우 중요한 역할을 하고 있다는 점과 이러한 실질이자율에 대한 위험프리미엄이 선물가격의 수익률에 반영이 되고 있다는 점이다. 그러나 현물자산수익률에 커다란 영향을 미치는 것으로 알려진 기타의 변수들에 대한 위험프리미엄은 선물수익률의 결정에는 크게 도움을 못주는 것으로 나타났다.
참고문헌
박민호 : 한국 파생금융상품거래의 개선방안에 관한 연구, 경기대학교, 2008
이경미 : 환위험이 거시변수에 미치는 영향, 이화여자대학교, 2011
이기성 : 신용위험의 평가방법과 결정요인에 관한 연구, 배재대학교, 2008
장인철 : 금리 변동 위험 관리에 관한 연구, 연세대학교, 1996
장대홍 : 금융위험의 확산과 규제, 자유기업원, 2009
홍광의 : 은행위험 측정과 전략과제에 관한 연구, 배재대학교, 2009

키워드

위험,   리스크,   환위험,   파생금융상품위험,   금리변동위험