신용리스크는 사용 목적에 따라 크게 규제적 자본(regulatory capital)과 경제적 자본(economic capital)으로 구분한다. 규제적 자본은 바젤 협약(the Basel accord)에서 제시한 공식에 의해 산출하며, 경제적 자본은 다양한 측정 모형에 의해 산출한다. 경제적 자본은 거래상대방의 유형에 따라 각각 다른 모형을 적용하고 있다. 대출을 기업여신과 개인여신으로 구분 시 기업여신에는 주로 일일시가평가모형(mark-to-market ...
신용리스크는 사용 목적에 따라 크게 규제적 자본(regulatory capital)과 경제적 자본(economic capital)으로 구분한다. 규제적 자본은 바젤 협약(the Basel accord)에서 제시한 공식에 의해 산출하며, 경제적 자본은 다양한 측정 모형에 의해 산출한다. 경제적 자본은 거래상대방의 유형에 따라 각각 다른 모형을 적용하고 있다. 대출을 기업여신과 개인여신으로 구분 시 기업여신에는 주로 일일시가평가모형(mark-to-market model)을, 개인여신에는 부도모형(default model 또는 Vasicek single factor model)을 적용하여 경제적 자본을 산출하고 있다. 하지만, 최근 일일시가평가모형의 극단적인 가정과 결과 해석의 어려움 등으로 인해 기업여신에 대해서도 부도모형을 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 먼저 기업여신에 사용되는 부도모형을 개선하는 방법으로 일일시가평가모형의 장점을 적용하는 방안을 연구하였다. 구체적으로 일일시가평가모형에서 사용되는 등급전이확률을 부도모형에 반영하여 신용등급하락의 위험을 추가로 측정할 수 있게 하였다. 다음으로 효율적인 신용리스크 관리를 위해, 회귀분석방법을 이용하여 업종지수별로 가중치를 계산하여 기존의 포트폴리오를 재구성하는 최적화방안에 대해 연구하였다. 이들 연구의 결과는 기존 금융기관들의 신용리스크를 완화시키는데 유용한 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
신용리스크는 사용 목적에 따라 크게 규제적 자본(regulatory capital)과 경제적 자본(economic capital)으로 구분한다. 규제적 자본은 바젤 협약(the Basel accord)에서 제시한 공식에 의해 산출하며, 경제적 자본은 다양한 측정 모형에 의해 산출한다. 경제적 자본은 거래상대방의 유형에 따라 각각 다른 모형을 적용하고 있다. 대출을 기업여신과 개인여신으로 구분 시 기업여신에는 주로 일일시가평가모형(mark-to-market model)을, 개인여신에는 부도모형(default model 또는 Vasicek single factor model)을 적용하여 경제적 자본을 산출하고 있다. 하지만, 최근 일일시가평가모형의 극단적인 가정과 결과 해석의 어려움 등으로 인해 기업여신에 대해서도 부도모형을 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 먼저 기업여신에 사용되는 부도모형을 개선하는 방법으로 일일시가평가모형의 장점을 적용하는 방안을 연구하였다. 구체적으로 일일시가평가모형에서 사용되는 등급전이확률을 부도모형에 반영하여 신용등급하락의 위험을 추가로 측정할 수 있게 하였다. 다음으로 효율적인 신용리스크 관리를 위해, 회귀분석방법을 이용하여 업종지수별로 가중치를 계산하여 기존의 포트폴리오를 재구성하는 최적화방안에 대해 연구하였다. 이들 연구의 결과는 기존 금융기관들의 신용리스크를 완화시키는데 유용한 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
The credit risk is divided into the regulatory capital and the economic capital by the purpose of using the risk. The regulatory capital is assessed using the formula implemented by the Basel accord, and the economic capital is assessed using the various assessment models according to the type of co...
The credit risk is divided into the regulatory capital and the economic capital by the purpose of using the risk. The regulatory capital is assessed using the formula implemented by the Basel accord, and the economic capital is assessed using the various assessment models according to the type of counterparties. In general, if the counterparty is a retail, the so-called default model is used for the risk assessment, and for the non-retail counterparty, the mark- to-market model is used. Recently, however, the default model is also being used for the non-retail counterparty, because of the extreme assumptions and the difficulty of interpretation in the mark-to-market model. In this thesis, we study a way of improving the default model for the non-retail counterparty by adopting a strong point of the mark-to-market model. Specifically, the rating transition probability of the mark-to-market model is applied to the default model so that the risk of credit rating downgrade can be assessed additionally. Also we study, for the efficient management of the credit risk, an optimization method in which we recompose the current portfolio by the weights computed for each sector index using a regression analysis method. The results of these studies could be used as useful options for mitigating credit risks of financial institutions.
The credit risk is divided into the regulatory capital and the economic capital by the purpose of using the risk. The regulatory capital is assessed using the formula implemented by the Basel accord, and the economic capital is assessed using the various assessment models according to the type of counterparties. In general, if the counterparty is a retail, the so-called default model is used for the risk assessment, and for the non-retail counterparty, the mark- to-market model is used. Recently, however, the default model is also being used for the non-retail counterparty, because of the extreme assumptions and the difficulty of interpretation in the mark-to-market model. In this thesis, we study a way of improving the default model for the non-retail counterparty by adopting a strong point of the mark-to-market model. Specifically, the rating transition probability of the mark-to-market model is applied to the default model so that the risk of credit rating downgrade can be assessed additionally. Also we study, for the efficient management of the credit risk, an optimization method in which we recompose the current portfolio by the weights computed for each sector index using a regression analysis method. The results of these studies could be used as useful options for mitigating credit risks of financial institutions.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.