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Earnings at risk 기법을 이용한 금융기관의 위험관리

Title
Earnings at risk 기법을 이용한 금융기관의 위험관리
Authors
신민진
Issue Date
2001
Department/Major
대학원 경영학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Abstract
지금까지의 위험관리는 금융기관 및 상품의 성격에 따라 기존의 ALM이나 VaR 등의 방법들로 나뉘어 행해져왔다. 그러나 ALM은 주로 현금흐름 발생상품에 적합하고, VaR는 시가평가 대상 상품에 적합한 개념으로 두 경우 모두에 통합하여 적용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 VaR 개념을 현금흐름 상품의 경우에 원용한 EaR 개념을 사용하였다. VaR는 금리, 주가, 환율 등 기초적 시장가격의 미래 분포를 예측하여 시장가격이 불리하게 변동하였을 경우 나타날 수 있는 포트폴리오 가치의 최대손실규모를 산출하는 기법이다. 이에 비해 EaR은 기초적 시장가격의 변화가 현금흐름에 미치는 영향을 분석한 것이다. EaR은 VaR 기법을 종전의 ALM 분야에 적용한 것이기 때문에 이자발생 상품과 트레이딩 상품간의 통합위험관리에 적절한 방법이다. 금융기관의 자산과 부채 포트폴리오에 따른 순이익의 위험관리는 위험 허용한도나 적정위험수준을 설정하고, 현재의 위험노출도와 비교한 후 관리한다. 가상은행 순이익의 EaR을 추정하기 위하여 본 연구에서는 1994년 1월부터 1999년 9월까지 CP(91일 만기)와 회사채 3년 만기, CD(91일 만기)와 금융채 1, 3년 만기 수익률의 매월 15일 월별자료를 사용하여 금리변동에 따른 자산수익과 부채비용의 시뮬레이션 분석을 통해 순이익의 효율적 프론티어를 도출하였다. CP(91일 만기)와 회사채 3년 만기 수익률을 은행의 운용수익률 자료로 사용하였고, CD(91일 만기)와 금융채 1, 3년 만기 수익률을 은행의 자금조달비용의 기초자료로 사용하였다. 본 논문에서는 기초금액을 자산과 부채 각각 300으로 하여 자산과 부채를 구성하고 있는 채권에 세 가지 경우로 나누어 초기 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 금리가 시계열적으로 독립이라고 가정했을 경우에는 CIR(Cox, Ingersoll, Ross)이론에 기초한 몬테칼로 시뮬레이션을, 금리가 AR(2) 또는 VAR(2) 과정을 따른다고 가정했을 경우에는 AR(2) 몬테칼로 시뮬레이션과 VAR(2) 몬테칼로 시뮬레이션의 방법을 이용하여 과거의 데이터로부터 각 만기별 채권유통수익률의 미래 수익률 분포를 추정하였다. 또한 각 포지션의 만기에 원리금을 재조달/재운용 하는 포트폴리오 비율을 9 가지 경우로 나누어서 각각의 경우에 미래 각 시점마다 (예상) 자산총액에서 부채총액을 차감한 금액을 순이익으로 하여 동태적 순이익 흐름을 계산해냈다. 각 포트폴리오의 경우마다 미래 금리를 1,000번씩 시뮬레이션 하여 동태적 순이익의 분포를 도출하고 95% 신뢰구간에서 측정한 EaR의 흐름을 살펴보았다. 분석결과 과거의 데이터로부터 각 만기별 채권유통수익률의 미래 수익률 분포를 추정하는 방식에 따른 결과의 차이가 다소 있는 것으로 나타났다. 금리가 시계열적으로 독립이라고 가정하여 CIR이론에 기초한 몬테칼로 시뮬레이션 방법을 이용한 경우의 순이익의 평균과 표준편차가 금리가 AR(2) 또는 VAR(2) 과정을 따른다고 가정하고 AR(2) 몬테칼로 시뮬레이션과 VAR(2) 몬테칼로 시뮬레이션의 방법을 사용한 경우보다 모두 작게 나타났다. 그러나 초기 포트폴리오 선택이나 미래 금리 추정기법 선택과는 무관하게 동태적 포트폴리오에서 자산/부채의 장단기 구성을 극단적으로 취할수록 고수익/고위험 구조를 보이며, 반대로 장단기 포지션간에 균형을 유지할 경우 저위험/저수익 구조를 갖는 공통적인 결과를 보임을 발견할 수 있었다. ; Till now the risk management has been done by ALM, VaR, or the other methods according to the characteristics of the financial institutions or the financial instruments. However, ALM is fit best to the financial instruments generating their cash flows and VaR is best to those to be marked to market. They have provided the limit that these methods can not be used by aggregated way. To solve this problem we used EaR which adopt VaR to the cash-flow-generating tools. EaR means to analyze the effects that the changes of market price bring to cash-flow. Because it adopt VaR to the ALM area, EaR is the adequate method to manage the aggregated risk between financial instruments for cash-flow generation and those for trading. To estimate EaR of the Bank s net profits, we used the monthly data of yields of 91-day CPs, 3-year corporate bonds, 91-day CDs and financial bonds(1 and 3 years maturity) from Jan. 1994 to Sep. 1999. We regarded the yields of CPs and corporate bonds as the revenue of the Bank s investment and the yields of CDs and financial bonds as the cost of the Bank s funds. In this paper the portfolio of the assets and debts was constructed by 3 cases. And we estimated the distributions of future yields of all bonds and short-term goods from the old data-sets using Monte Carlo Simulations based on CIR(Cox, Ingersoll and Ross) theory under the hypothesis that yields are independent on their time series and using AR(2) and VAR(2) Monte Carlo Simulations under the hypothesis that yields move according to AR(2) and VAR(2) process. Then we segmented the portfolio of re-funding and re-investment of redeemed amount in each cases to 9 types and simulated the future yields 1,000 times on each types to produce the dynamic distributions of net profits and to evaluate the EaR under 95% confidence area. From these analysis we found the results were different from each other according to each types estimating future interest rates. Simulating yields by Monte-Carlo methods under CIR theory, we found its mean and standard deviation both were smaller than those from AR(2) or VAR(2) Monte-Carlo simulations. But we also found the risk/return structure was independent from the selection of early portfolio or the method for estimating future yield. In the dynamic portfolios the longer or shorter-term portfolio made the more profitable but riskier structure. The more balanced in terms of maturity of the assets or liabilities, the less profitable but the less risky. And it was found common in all cases of future yield estimating and early portfolio selections.
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