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기존의 금융상품이 신용위험 요소가 한 개의 기초자산을 근거로 하는 것이 일반적이었다면 최근에 급속히 성장하고 있는 상품들 중 다수는 다양한 신용위험을 가지고 있는 형태를 띠고 있다. 신용위험은 회사 고유의 특성과 더불어 산업별 및 경제 전반의 상황에 영향을 받기 때문에 이러한 상품의 신용위험은 각 자산의 개별적 위험보다는 포트폴리오 관점에서 측정되어야 할 것이다. 부도위험은 신용위험관리와 신용위험이 있는 금융상품의 ...

기존의 금융상품이 신용위험 요소가 한 개의 기초자산을 근거로 하는 것이 일반적이었다면 최근에 급속히 성장하고 있는 상품들 중 다수는 다양한 신용위험을 가지고 있는 형태를 띠고 있다. 신용위험은 회사 고유의 특성과 더불어 산업별 및 경제 전반의 상황에 영향을 받기 때문에 이러한 상품의 신용위험은 각 자산의 개별적 위험보다는 포트폴리오 관점에서 측정되어야 할 것이다. 부도위험은 신용위험관리와 신용위험이 있는 금융상품의 가격결정과 헷징(hedging)에 중요한 역할을 차지한다. 부도위험이 있는 금융자산의 부도상관관계에 대한 체계적인 연구와 실증 분석의 중요성이 크게 증가하였음에도 불구하고 지금까지 우리나라에서의 학문적 연구는 큰 진전이 없었다. 본 논문에서는 다양한 신용위험을 가지는 자산이 결합되어 있는 포트폴리오의 부도상관관계를 파악하고 이들 중 최근 재무이론에서 활발히 연구가 이루어지고 있는 코풀라(copula) 함수를 활용하고자 한다. 코풀라는 상관계수처럼 두개 이상의 확률변수의 관계를 측정하는 수단인데 이 함수가 가지는 좋은 성질을 잘 이용하여 다변량 확률구조의 의존성을 파악할 수 있다는 것이 최근의 연구 성과이다. 본 논문에서는 코풀라 함수를 이용하여 다변량 자료의 의존성 구조를 파악하고 이를 위험관리에 활용하는 것에 초점을 맞추고자 한다. 본 논문에서는 실증분석을 통하여 상관관계를 고려하지않는 크레딧 매트릭스(CreditMetrics)방법과 정규코풀라와 t 코풀라를 이용한 방법을 통하여 어떤 방법이 좀더 현실적이고 실제 데이터에 가까운 결과를 가지는 지를 살펴보았다. 대부분 꼬리가 두껍고 긴 재무자료의 분포 특성 때문에 t 코풀라 상관관계를 고려하는 방법이 좀더 현실적인 문제를 보완해주는 방법임을 알수 있었다.

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