[위험][리스크][신용]신용위험(신용리스크), 은행위험(은행리스크), 금융위험(금융리스크), 외환위험(외환리스크), 시장위험(시장리스크), 파생금융상품위험(파생금융상품리스크), 기업부도위험(기업부도리스크)

소개글

[위험][리스크][신용]신용위험(신용리스크), 은행위험(은행리스크), 금융위험(금융리스크), 외환위험(외환리스크), 시장위험(시장리스크), 파생금융상품위험(파생금융상품리스크), 기업부도위험(기업부도리스크)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 신용위험(신용리스크)
1. 신용위험모형들의 공통목적은 신용손실의 확률분포함수를 예측하는 것임
2. 신용위험모형의 손실분포는 두 가지 구성요인에 기반함
3. 이러한 신용위험 측정능력은 은행의 리스크관리 능력을 개선시킬 수 있음
4. 위험기반 자본규제를 결정하는 데 신용위험모형을 사용하기 전에 논의되어야 하는 두 가지 이슈들이 존재
1) 신용위험모형의 입력자료의 질에 대한 문제
2) 모형표기와 평가의 문제
5. 많은 수의 신용손실의 관찰치를 모으는 것은 어려운 문제

Ⅱ. 은행위험(은행리스크)
1. 우리나라 주요은행의 위험관리체계
1) 위험관리 조직 및 업무
2) 딜러 직급별, 상품별 거래한도 설정
3) 위험 상시감시 보고체제 구축
2. 효율적인 내부통제를 위한 보완사항
1) 파생금융상품 거래에 대한 위험 및 수익관리 원칙 수립
2) 파생금융상품 거래조직과 위험관리조직의 인력 분리 운용
3) 위기상황검증(stress test) 실시
4) 위험관리현황의 정기적 보고

Ⅲ. 금융위험(금융리스크)
1. 금융위험관리 - 은행을 중심으로 먼저 발달
2. 금융환경 급변에 따른 기업들의 위험 인식도 제고

Ⅳ. 외환위험(외환리스크)

Ⅴ. 시장위험(시장리스크)

Ⅵ. 파생금융상품위험(파생금융상품리스크)
1. 총자산대비 파생금융거래액
2. 파생금융거래 집중도
3. Tier1 자본(기본자본)대비 open position 규모
4. Tier1 자본대비 VAR

Ⅶ. 기업부도위험(기업부도리스크)

참고문헌

본문내용

파생금융거래 집중도가 미국에 비하여 낮음에도 불구하고 Tier 1 자본대비 open position 비율이 높은 것은 국내은행의 자기자본규모가 미국은행들에 비해 적은데 기인한 것으로 향후 국내은행의 자본확충이 필요함을 간접적으로 시사하고 있다.
4. Tier1 자본대비 VAR
장내(거래소)거래와 장외거래는 모두 시장위험(market risk)과 운영위험(operational risk)에 노출되며, 선도거래와 장외옵션매입거래와 스왑거래는 시장위험과 운영위험 뿐만 아니라 신용위험(credit risk)에도 노출된다.
파생금융거래는 가격이 하락하면 시장위험에 노출되지만, 가격이 상승하면 거래상대방이 채무를 불이행할 신용위험에 노출된다.
파생금융상품거래별 위험
구 분
장내거래
장외거래
선물거래
옵션거래
선도매입거래
매도거래
옵션매입거래
매도거래
스왑매입거래
매도거래
시장리스크
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신용리스크
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운영리스크
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시장위험의 크기를 가격변동에 따른 잠재손실위험의 크기인 Value at Risk(VAR) 개념을 이용하여 계산하는 경우, 일부은행은 Tier 1 대비 시장 VAR의 크기가 매우 높은 수준인 것으로 나타나고 있다.
Ⅶ. 기업부도위험(기업부도리스크)
기업부도 가능성의 파악은 투자자 입장에서는 투자 손실의 방지하고 위험에 상응하는 초과이익의 획득을 가능하게 하고, 금융기관의 입장에서는 부실화 방지 및 적절한 자금운용을 통한 경쟁력의 확보가 가능하게 하고, 국민 경제적인 입장에서는 신용경색의 해소 및 유동성 왜곡의 방지를 위해 매우 중요한 일이라고 할 수 있을 것이다.
정확하고 현실성 있는 기업의 도산 예측 기법은 다음과 같은 이유 때문에 반드시 필요하다. 금융기관이나 투자자 입장에서는 이러한 기법이 첫째, 투자 대상의 선정 또는 여신 제공 여부에 대한 의사결정 기준으로 활용될 수 있으며, 둘째, 투자자산의 부실화 또는 신용위험 변화에 따르는 투자손실을 방지하기 위한 제공 여신에 대한 사후관리 또는 투자자산 위험관리의 지표가 된다. 또한 기업 경영자 입장에서는 자사의 신용위험 수준을 사전에 파악함으로써 기업가치의 극대화나 경영권 보호를 위한 경영전략의 수립이 가능해진다. 이외에도 이러한 기법들을 활용하고 있는 선진 금융기관의 국내 진출이 가속화되고 국제 금융시장이 통합되고 있는 현실을 감안하면 국내 금융기관이나 기업의 국제 경쟁력을 확보하기 위해서도 이의 도입은 시급히 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 이러한 맥락 하에서 기업의 부도위험에 관한 정보를 가지고 있는 것으로 여겨지는 신용등급 및 주가와 기업부도위험 사이의 관계를 살펴보았다. 신용등급은 전통적으로 기업의 부도위험에 관한 정보를 주로 그 기업의 재무지표를 이용하여 추론하는 지표로서 시장 참가자에게 널리 인식된 개념이고, 주가는 그 콜옵션적인 특성에 의해 부도위험에 대한 정보를 가지고 있는 것으로서 최근 그 이용이 증가하고 있는 개념이다. 이들이 기업의 부도위험에 대한 정보를 잘 포함하고 있는지 여부와 이를 조합하여 효율적으로 부도위험을 경고할 수 있는지의 여부는 매우 중요한 일로 사료된다.
이를 위하여 부도난 137개의 기업을 대상으로 신용등급 및 주가와 기업부도위험 사이의 관계를 살펴보았다. 신용등급을 추론하는 변수로는 재무정보를 사용하였고 주가 및 주가 변동성을 추론하는 변수로는 EDF를 사용하였다. 그리고 이들 변수가 기업의 도산가능성을 예측하는지를 판단하기 위해 판별분석, 로짓모형, 그리고 신경망을 사용하였다. 그 결과 다음과 같은 사실을 발견하였다.
첫째, 신용등급이 기업의 도산가능성을 예측하는지를 주가정보와 비교, 분석한 결과, 신용등급은 비록 주가정보에 비해 경고기간이 짧기는 하지만 기업의 부도위험에 대한 정보를 가지고 있는 것으로 나타났다.
둘째, 부도예측에 유용한 대표적인 6가지 재무정보를 이용하여 기업의 도산가능성을 예측하는지를 위의 세 가지 모형을 사용하여 비교, 분석한 결과, 총자산회전율, 유동비율, 그리고 이자보상배율이 기업의 도산가능성 예측하는데 유용하고 전체적인 예측능력에서 판별분석과 신경망에 비해 로짓모형이 우수한 것으로 나타났다.
셋째, 위의 재무정보에 주가정보를 단순결합하여 이들 정보가 기업의 도산가능성을 예측하는데 도움이 되는지를 분석한 결과, 재무정보에 주가정보를 단순결합하는 것은 기업의 도산가능성을 예측하는데 유용하지 않은 것으로 나타났다.
본 연구는 재무정보와 주가정보를 결합하여 기업의 도산가능성을 예측하려고 시도하였다는 점에서 의의가 있을 것이다. 그러나 향후 보다 완벽한 결과를 보장하기 위해서는 다음과 같은 것들이 보완되어야 할 것이다.
첫째, 통계적인 유의성 검증이 보다 충실히 되기 위해서 좀 더 많은 기업 도산 관련 자료를 확보하여야 할 것이다. 기업의 도산이란 국민경제의 순환과 밀접한 관계를 가지기 때문에 장기간의 자료를 확보하는 것이 오류를 최소화하는 길일 것이다.
둘째, 주가를 추론하는 자료로서 EDF를 사용하였으나 주가와 주가변동성이 미치는 영향을 더 세분하여 분석하기 위해 이를 구분할 수 있는 척도를 마련하여야 할 것이다. EDF에서 주가 변동성의 영향은 대단히 크기 때문에 이를 추정하는데서 파생되는 오류가 클 수가 있다. 이를 통제할 수 있는 척도가 도산 예측에 유의적인 의미를 가진다면 보다 효율적인 예측이 가능할 것이다.
셋째, 재무정보와 EDF를 단순 결합하는 경우를 시도하였으나 이를 단계별로 반영하는 보다 종합적인 모형을 구성하여야 할 것이다. EDF와 재무정보를 단순 결합하는 것은 다중공선성의 문제 등 여러 가지 문제점을 파생시킬 수 있다.
참고문헌
곽태완(1996), 금융위험의 회계보고에 관한 연구, 충남대학교
변상구(2011), 파생금융상품소득에 대한 과세제도 개선방안, 성균관대학교
신소향(2001), 국내은행 위험관리 체계의 발전방향, 연세대학교
이호선 외 2명(2008), 시장위험과 신용위험의 통합과 측정에 관하여, 한국증권학회
임형석(2011), 국가신용위험의 파급경로와 정책적 시사점, 한국금융연구원
최생림(2009), 외환위험관리의 현실과 오해, 한국상장회사협의회

키워드

리스크,   위험,   신용,   은행,   금융