지구온난화에 대처하기 위한 한 가지 방안으로, 최근 녹색성장과 녹색금융이 활성화되고 있다. 특히, 금융시장을 통하여 기온상승에 대한 적응을 가능케 하는 기온파생상품은 녹색금융의 능동적 형태로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 서울의 일별평균기온에 대한 특성을 파악하여 계절성, 주기성 등을 포함한 일별평균기온 예측모형을 설정한 후, 기온옵션의 일종인 CDD 옵션가격과 HDD 옵션가격을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 오차항의 주기성 모형여부에 따라 구분하여 분석을 진행한 결과, CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 위험중립가치가 시간이 지남에 따라 상승한 것으로 나타나 기온상승의 추세를 금융시장에서 정량적으로 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 기존 모형과는 달리, Vasicek 모형에 기반한 CDD 콜옵션가치분석시, 특정 행사가격 이상에서 옵션의 가치가 존재하여, 기온상승위험회피를 위한 금융상품으로서 활용이 가능하다.
지구온난화에 대처하기 위한 한 가지 방안으로, 최근 녹색성장과 녹색금융이 활성화되고 있다. 특히, 금융시장을 통하여 기온상승에 대한 적응을 가능케 하는 기온파생상품은 녹색금융의 능동적 형태로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 서울의 일별평균기온에 대한 특성을 파악하여 계절성, 주기성 등을 포함한 일별평균기온 예측모형을 설정한 후, 기온옵션의 일종인 CDD 옵션가격과 HDD 옵션가격을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 오차항의 주기성 모형여부에 따라 구분하여 분석을 진행한 결과, CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 위험중립가치가 시간이 지남에 따라 상승한 것으로 나타나 기온상승의 추세를 금융시장에서 정량적으로 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 기존 모형과는 달리, Vasicek 모형에 기반한 CDD 콜옵션가치분석시, 특정 행사가격 이상에서 옵션의 가치가 존재하여, 기온상승위험회피를 위한 금융상품으로서 활용이 가능하다.
Climate change, a result of increasing global warming, has been receiving more public attention due to its serious impact upon many industries. In this study we consider sustainable- (Green-) Growth and Green-Finance, and in particular temperature derivatives, as appropriately active responses to th...
Climate change, a result of increasing global warming, has been receiving more public attention due to its serious impact upon many industries. In this study we consider sustainable- (Green-) Growth and Green-Finance, and in particular temperature derivatives, as appropriately active responses to the world's significant climate change trends. We characterize the daily average temperatures in Seoul, South Korea with their seasonal properties and cycles of error terms. We form forecasting models and perform Monte Carlo simulations, and find that the risk-neutral values for CDD call-options and HDD put-options have risen since 1960s, which implies that the trend of temperature increase can be quantified in the financial markets. Contrary to the existing models, the Vasicek model with the explicit consideration of cycles in the error terms suggests that the significant option-values for the CDD call -options above certain exercise prices, implying that there is the possibility of explicit hedging against the considerable and stable increase in temperature.
Climate change, a result of increasing global warming, has been receiving more public attention due to its serious impact upon many industries. In this study we consider sustainable- (Green-) Growth and Green-Finance, and in particular temperature derivatives, as appropriately active responses to the world's significant climate change trends. We characterize the daily average temperatures in Seoul, South Korea with their seasonal properties and cycles of error terms. We form forecasting models and perform Monte Carlo simulations, and find that the risk-neutral values for CDD call-options and HDD put-options have risen since 1960s, which implies that the trend of temperature increase can be quantified in the financial markets. Contrary to the existing models, the Vasicek model with the explicit consideration of cycles in the error terms suggests that the significant option-values for the CDD call -options above certain exercise prices, implying that there is the possibility of explicit hedging against the considerable and stable increase in temperature.
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문제 정의
따라서 특정한 날씨이벤트가 발생하는 경우 특정액수를 지급하기로 하는 계약인 날씨파생상품이 각광을 받게 되고, 향후 발전가능성도 높다고 판단된다. 또한, 일별평균기온을 고려한 날씨옵션의 가격결정을 통해, 기온상승으로 인한 지구온난화의 증거를 금융시장에서 정확하게 정량화 할 수 있으므로, 경제주체들의 기후변화에 대한 능동적인 대응을 가능케 한다. 이러한 관점에서, 적절한 날씨예측모형을 설정하여 날씨리스크 예방과 날씨파생상품의 적절한 가격결정에 이용할 필요성이 크며, 향후 날씨파생상품 시장을 국내에 도입하여 기후변화에 대한 녹색금융측면의 대응노력을 강화할 필요가 있다.
본 논문에서는 기상청에서 제공하는 기후데이터를 활용하여 날씨파생상품의 가격결정에 적용이 가능한 날씨예측모형을 설정하고자 한다. 기상청에서 제공하고 있는 기상자료는 1960년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기상관측소별 기상관측치로서, 일별평균기온, 최저기온, 최고기온, 강수량, 신적설, 평균 풍속, 상대습도, 일조시간, 운량 등이 있다.
우선, 서울의 일별평균기온에 대한 정량적 분석의 경우, 아래와 같은 회귀분석모형의 수립이 가능하다. 본 연구에서 분석에 활용되는 모형들은 서울의 일별 평균기온의 계절성, 자귀회귀적 성향 등과 같은 특징을 반영함으로써 모형의 현실적합성을 제고하고자 하였다. 서울의 일별평균기온의 특성을 반영한 계량모형은 (3)과 같다.
본 연구에서는 날씨(기온)예측모형의 설정을 통한 날씨(기온)파생상품의 옵션가격결정을 토대로, 금융시장에서 최근의 기온상승현상에 대한 정량적인 파악이 가능하고, 이에 따라 경제주체들이 금융시장을 활용하여 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있음을 보이고자 한다. 제II장에서는, 날씨파생상품을 개관하고 날씨(일별평균기온)예측모형에 대하여 논의하며, 기온예측모형과 파생상품에 대한 선행연구를 분석한다.
가설 설정
또한, HDD와 CDD지수 구성을 위한 기준온도는 18도(화씨 65도)로 설정하며, 기간은 1년으로 설정한다. 이 때, (시장)이자율은 3.3%를 가정한다. 시뮬레이션은 몬테카를로 기법을 이용하여 (4)식을 기반으로 진행되고, 계산된 HDD와 CDD를 사용한 옵션의 가치는 아래의 식을 통해 계산된다.
<그림 6>은 (2)식를 활용하여 서울의 일별평균기온을 추정한 결과 오차항에 여전히 주기성을 가지는 성분이 남아 있다는 것을 보이고 있다. 이에, 오차항이 Vasicek 모형의 추계적 과정을 따른다고 가정하여 주기성에 대한 분석을 실시하였다. Vasicek 모형은 확률요인이 균형수준(θ)으로 회귀하는 성향이 있다는 Ornstein-Uhlenbeck Process에 의거하여 설정된다.
제안 방법
CDD와 HDD의 옵션행사가격은 1960년 1월 1일～2009년 12월 31일의 CDD지수와 HDD지수의 연평균을 도출하여, 해당 연평균의 범위 근처에서 설정하였다.19) 시뮬레이션에 따른 CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 위험중립가치는 예상대로 상승하였다.
날씨예측모형은 계절성과 선형추세를 반영하고 있는 Alton, Djehicle, Stilberger (2002)의 기상예측모형에 확률적 접근방법을 적용하여 설정하고 있다. 또한, 이를 활용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 날씨파생상품 중 하나인 HDD 및 CDD지수의 옵션가격을 계산하였다. 이와 더불어, 기상요소와 업종별지수의 관계를 분석하고 있다.
본 연구에서는 일별평균기온 예측모형에 기반하여, 오차항의 주기성 분석여부에 따라 2가지 경우로 구분하여 연구를 진행한다. 일별평균기온을 활용한 기온 옵션의 가격결정분석을 위해, 1960～1999년까지와 1970～2009년까지의 기간으로 구분한다.
옵션의 가치는 1,000회의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 산정된다. 세부적으로, 우선, 추정식을 이용해 365개의 난수를 생성하여 HDD와 CDD를 계산하고, 이를 옵션가치계산에 반영하는 시뮬레이션을 1,000회 실시한다. 이를 통해 도출된 옵션의 평균을 산정하고 할인하는 과정을 거쳐 최종적으로 옵션가격을 결정한다.
Campbell and Diebold(2005)는 EarthSat(Earth Satellite corporation)에서 제공한 1960년 1월 1일부터 2001년 11월 5일까지 Atlanta, Chicago, Las Vegas, Philadelphia 등 4개 지역의 일별평균기온을 활용한 시계열 기온예측모형을 구축하고 이를 통한 기온예측에 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서 기온예측에 활용되는 모형은 기온의 추세(trend), 계절성(seasonality), 주기적 순환성(cyclical variation), 자기상관(autocorrelation)적 특성 등을 반영한다. 이러한 시계열적 접근은 점예측 상에서 상당히 정확한 예측치를 제공할 뿐만 아니라, 예측의 불확실성에 대한 세부적인 정량화를 가능하게 하는 분포예측에도 유용한 것으로 밝혀져 있다.
본 연구에서는 일별평균기온 예측모형에 기반하여, 오차항의 주기성 분석여부에 따라 2가지 경우로 구분하여 연구를 진행한다. 일별평균기온을 활용한 기온 옵션의 가격결정분석을 위해, 1960～1999년까지와 1970～2009년까지의 기간으로 구분한다. 옵션가치를 평가할 경우에는 옵션가치의 평가시점에서 접근가능한 정보를 대상으로 한 분석이 실시되어야 한다.
대상 데이터
이들 변수 중에서 날씨파생상품에 가장 활발히 활용되는 변수가 일별평균기온을 단순전환(simple transform)한 HDD, CDD지수이다. 본 논문에서는 추세, 계절성, 순환성 등 기온의 특성을 잘 반영하고 있는 일별평균기온자료를 분석에 이용한다. <그림 1>은 1960년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 서울의 기상요소별 관측치 추이를 보여준다.
이론/모형
균형가격결정모형의 일환으로, 경제의 근본적인 불확실성(fundamental uncertainties in the economy)이 총배당(aggregate dividend)과 기온조건으로 대표되는 상태변수(state variable)로 구성되기 위해 루카스 균형모형(Lucas’(1978) equilibrium asset-pricing model)을 확장하여 활용한다.
이들 기온예측모형에 몬테카를로 시뮬레이션 방법을 적용한 결과, 계절성, 자기회귀성 및 이분산성(heteroskedasticity) 등과 같은 기온의 특성을 모형에 포함하고 있는 Cao-Wei(2000) 모형을 통한 몬테카를로 시뮬레이션의 추정결과가 우월한 것으로 나타났다. 따라서 이 논문에서는 Cao-Wei(2000) 모형을 바탕으로 HDD와 CDD지수옵션의 가격을 제시하였다.12)
성능/효과
Vasicek 모형을 활용한 추가분석모형에서는, 난수 생성시 오차항이 Ornstein-Uhlenbeck process를 따르도록 설정함으로써 오차항의 주기성을 통제하는 모형을 활용한다. 1,000회의 몬테카를로 시뮬레이션 실시 결과, 1999년까지를 대상으로 시뮬레이션한 경우보다 2009년까지의 데이터를 대상으로 시뮬레이션한 경우에서, CDD의 평균은 상승하고, HDD의 평균은 감소한 것으로 나타났다. 또한, 변동성(표준오차)은 CDD의 경우 증가하였고 HDD에서는 감소하였다.
19) 시뮬레이션에 따른 CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 위험중립가치는 예상대로 상승하였다. 한편 CDD 풋옵션과 HDD 콜옵션의 가치는 하락하였는데, 이는 일별평균기온의 증가추세가 변동성보다 날씨옵션의 가격에 더 큰 영향을 미친다는 것을 나타낸다.
1960～1999년까지의 서울 일별평균기온에 대한 다중회귀분석을 실시한 결과, 모든 계수(coefficient)가 통계적으로 유의하게 추정되었으며, 모형적합도도 0.89(σ=3.385105)로 나타났다.
1970～2009년까지의 서울 일별평균기온에 대한 다중회귀분석을 실시한 결과, 모든 계수(coefficient)가 통계적으로 유의하게 추정되었으며, 모형적합도도 0.89(σ=3.343062)로 나타났다.
4) 날씨파생상품의 도입은 기후변화에 따른 날씨위험에 직면한 경제주체가 해당 리스크를 회피하는 것이 가능하게 함으로써 기후변화 적응을 효율적으로 달성할 수 있게 한다. 즉, 지구온난화가 경제주체들에게 단순히 비용으로만 작용하는 것이 아니라, 날씨파생상품을 활용함으로써 금융시장의 측면에서 녹색성장을 위한 신성장동력을 제공하고 기후변화 적응에 대한 효율적 수단으로서의 역할이 가능하다는 것이다.
9) 현재 HDD, CDD 파생상품에 가장 활발히 참여하고 있는 기업은 에너지 관련 기업으로, 미국시장에서는 에너지 관련 규제완화로 인해 에너지의 생산업과 배분업이 분리되고 가격의 자유화가 이루어짐으로써 에너지 기업 간의 경쟁이 심화되고 있는 현상에 기인한다.
<표 5>에서 나타나듯, CDD 콜옵션가치는 행사가격 1,000의 경우를 제외하고, 행사가격과 관계없이 1970~2009년에서 증가한 것으로 나타났다. CDD 콜옵션의 경우, 행사가격 760일 때, 1970년～2009년의 CDD 콜옵션가치가 1960년～1999년 대비 1.53배, 행사가격이 820일 때 2.31배, 행사가격이 880일 때 6.11배, 행사가격이 940일 때는 19.5배 증가하여, 외가격으로 갈수록 옵션의 가치변화가 커진 것으로 나타났다.
또한, 변동성(표준오차)은 CDD의 경우 증가하였고 HDD에서는 감소하였다. HDD와 CDD지수를 활용한 날씨옵션의 가격은 변동성에 비례하고, 콜옵션가치는 기초자산이 높을수록 높아지고 풋옵션의 가치는 기초자산이 낮을수록 높아진다는 사실을 고려하면, CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 가치는 상승할 것으로 예상할 수 있다.
기존 문헌을 통해 살펴본 결과, 기온을 예측하기 위해서 하나의 표준적인 모형을 도입하기보다는 다양한 기온예측모형이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 하지만, 선행연구에 활용된 기온예측모형의 특징을 살펴보면, 추세, 계절성, 순환성, 자기회귀성, 이분산성 등과 같은 기온의 특성을 반영하고 장기시계열 자료를 활용하여 장기적인 예측을 실시하는 것이 기온파생상품을 위한 기온예측모형에 요구된다는 것에는 합의가 형성되어 있다.
반면, HDD 콜옵션가치는 감소하였고 풋옵션가치는 증가한 것으로 분석되었다. 다만, 외가격으로 갈수록 옵션가치의 변화폭이 크게 나타났다는 결과는 CDD와 HDD 옵션에서 동일하게 나타났다. 따라서 Vasicek 모형을 통해 주기성을 통제한 후에도, CDD 콜옵션가치의 상승, HDD 풋옵션가치의 상승으로 대변되는 금융시장에서의 기온상승(지구온난화) 현상에 대한 정량적 파악이 가능한 것으로 나타났다.
두 기간으로 전체 자료기간을 구분하여 분석한 결과를 종합하면, 전자(1960～1999년)보다 후자(1970～2009년)의 평균온도가 0.1℃ 증가하였으며 증가속도 0.009(도/년) 가속되는 것으로 나타났다.
다만, 외가격으로 갈수록 옵션가치의 변화폭이 크게 나타났다는 결과는 CDD와 HDD 옵션에서 동일하게 나타났다. 따라서 Vasicek 모형을 통해 주기성을 통제한 후에도, CDD 콜옵션가치의 상승, HDD 풋옵션가치의 상승으로 대변되는 금융시장에서의 기온상승(지구온난화) 현상에 대한 정량적 파악이 가능한 것으로 나타났다.
<표 6>에서 보이듯, CDD 콜옵션의 가치가 행사가격과 관계없이 증가한 반면, HDD의 경우에는 풋옵션의 가치가 상승한 것으로 나타났다. 또한, HDD 콜옵션의 경우, CDD의 풋옵션과 유사하게, 옵션가치가 감소한 것으로 나타났다. 이는 HDD와 CDD지수의 정의상의 차이와 기온상승으로 인한 지구온난화 경향을 금융시장에서 정량적으로 판별할 수 있게 한다.
앞선 분석결과, 서울의 일별평균기온은 추세성, 계절성, 주기적 순환성, 자기회귀적 성향 등을 가지고 있는 것으로 판단된다. 또한, HDD와 CDD지수는 지구 온난화 추세를 반영하면서, HDD지수의 하락, CDD지수의 상승으로 나타났다.
00으로 도출되어 옵션의 가치가 없는 것으로 나타났다. 반면, CASE 2에서 Vasicek 모형을 활용하여 옵션가격을 분석한 경우, CDD 콜옵션이 deep OTM(행사가격 1,000)일 경우의 옵션가치가 각각 1960년～1999년 2.76, 1970년～2009년 7.00으로 높아지는 결과가 도출되었다. 즉, CASE 1에서는 해당 행사가격에서의 옵션가치가 없는 것으로 나타나 실제로 기온상승위험의 회피에 해당 파생상품이 활용될 가능성이 낮은 것으로 나타났다.
즉, CDD 콜옵션의 가치는 증가하였고 풋옵션은 감소하였으며, 외가격으로 갈수록 옵션가치의 변화 폭이 크게 나타났다. 반면, HDD 콜옵션가치는 감소하였고 풋옵션가치는 증가한 것으로 분석되었다. 다만, 외가격으로 갈수록 옵션가치의 변화폭이 크게 나타났다는 결과는 CDD와 HDD 옵션에서 동일하게 나타났다.
이와 더불어, 기상요소와 업종별지수의 관계를 분석하고 있다. 분석결과, 날씨와 제조업 및 유통업과는 밀접한 관계가, 금융업과는 거의 관계가 성립하지 않는다고 제시하고 있다. 이러한 날씨파생상품에 대한 분석모형들에서는 대개 어떻게 미래의 계절성(seasonality)과 장기추세(time trend)를 반영하여 날씨를 예측하느냐에 따라 날씨옵션가격이 변동될 수 있다.
시뮬레이션 결과, HDD와 CDD가 증가하여 CASE 1의 경우보다 역사적 변동성에 가까워진 것으로 나타났다. 한편, CASE 1처럼 1960~1999년까지보다 1970~2009년까지 데이터를 대상으로 시뮬레이션한 경우의 평균은 HDD에서 낮아지고 CDD에서 높아지는 것으로 나타났다.
앞선 분석결과, 서울의 일별평균기온은 추세성, 계절성, 주기적 순환성, 자기회귀적 성향 등을 가지고 있는 것으로 판단된다. 또한, HDD와 CDD지수는 지구 온난화 추세를 반영하면서, HDD지수의 하락, CDD지수의 상승으로 나타났다.
HDD 옵션의 경우, CDD 옵션의 행사겨격별 가치와 반대의 양상을 보였다.<표 6>에서 보이듯, CDD 콜옵션의 가치가 행사가격과 관계없이 증가한 반면, HDD의 경우에는 풋옵션의 가치가 상승한 것으로 나타났다. 또한, HDD 콜옵션의 경우, CDD의 풋옵션과 유사하게, 옵션가치가 감소한 것으로 나타났다.
이준행(2002)은 1961년부터 2000년까지의 서울 일평균기온 실측치를 토대로 평균회귀모형(mean-reverting model)과 Cao-Wei(2000) 모형을 기온예측에 대한 확률모형으로 설정하고 있다. 이들 기온예측모형에 몬테카를로 시뮬레이션 방법을 적용한 결과, 계절성, 자기회귀성 및 이분산성(heteroskedasticity) 등과 같은 기온의 특성을 모형에 포함하고 있는 Cao-Wei(2000) 모형을 통한 몬테카를로 시뮬레이션의 추정결과가 우월한 것으로 나타났다. 따라서 이 논문에서는 Cao-Wei(2000) 모형을 바탕으로 HDD와 CDD지수옵션의 가격을 제시하였다.
00으로 높아지는 결과가 도출되었다. 즉, CASE 1에서는 해당 행사가격에서의 옵션가치가 없는 것으로 나타나 실제로 기온상승위험의 회피에 해당 파생상품이 활용될 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 하지만, CASE 2에서는 해당 행사가격에서 옵션가치가 존재하는 것으로 나타났으므로 금융상품으로서의 가치가 부여되어 기온상승위험의 회피에 금융시장을 활용할 수 있게 된다는 측면에서 상당한 의의를 지닌다 하겠다.
<표 9>와 <표 10>에서는 Vasicek 모형을 통해 주기성을 통제한 후의 CDD와 HDD 옵션가치에 대한 분석 결과를 보여준다. 즉, CDD 콜옵션의 가치는 증가하였고 풋옵션은 감소하였으며, 외가격으로 갈수록 옵션가치의 변화 폭이 크게 나타났다. 반면, HDD 콜옵션가치는 감소하였고 풋옵션가치는 증가한 것으로 분석되었다.
서울의 일별평균기온에 대한 HDD와 CDD지수는 온난화가 지속될수록 서로 상이한 방향성을 나타낼 것으로 예상할 수 있다. 즉, 온난화가 지속될수록 HDD는 하락할 것이고 CDD가 높아질 것으로 예상할 수 있으며, 일별평균기온의 변동폭이 클수록 양 지수 모두 상승할 것으로 예상할 수 있다. <그림 4>에서 볼 수 있듯이, CDD는 후반부에 올수록 상승하는 추세를 보이며 진폭이 커져, 금융시장에서 기온상승과 같은 지구온난화 현상을 판단할 수 있는 정량적 지표로 활용가능하다.
시뮬레이션 결과, HDD와 CDD가 증가하여 CASE 1의 경우보다 역사적 변동성에 가까워진 것으로 나타났다. 한편, CASE 1처럼 1960~1999년까지보다 1970~2009년까지 데이터를 대상으로 시뮬레이션한 경우의 평균은 HDD에서 낮아지고 CDD에서 높아지는 것으로 나타났다. 변동성(표준오차)의 경우, HDD에서는 감소하고 CDD에서는 증가하여, HDD 풋옵션과 CDD 콜옵션의 가치는 상승할 것으로 예상할 수 있다(<표 8>).
후속연구
이는 현재 미국, 유럽 등지에서 거래되고 있는 날씨파생상품의 대부분을 차지하고 있는 상품이 기온을 바탕으로 만들어진 HDD, CDD지수 선물․옵션이기 때문이다.10) 이에, 본 논문에서는 기온에 초점을 맞춘 선행연구들을 살펴보고 국내 기온예측모형을 구축하는데 활용할 것이다.
이는 HDD와 CDD지수의 정의상의 차이와 기온상승으로 인한 지구온난화 경향을 금융시장에서 정량적으로 판별할 수 있게 한다. 또한, 외가격옵션가치의 상승은 옵션시장참여자들의 관심을 고조시키고 헷지의 가능성을 증대시켜 날씨 파생상품을 통한 날씨위험의 회피와 수익창출에 기여할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
날씨파생상품이란?
날씨파생상품은 HDD(heating degree days), CDD(cooling degree days), 강설량 지수(snowfall index), 서리 지수(frost index), 허리케인 지수(CHI; Carvill Hurricane index) 등과 같은 지수화된 날씨변화요소와 연동되어 거래되는 새로운 형태의 Arrow-Debreu 증권으로서,3) 기상이변으로 인한 날씨 관련 위험을 일정 부분 제거할 수 있는 날씨리스크 관리 수단이다.4) 날씨파생상품의 도입은 기후변화에 따른 날씨위험에 직면한 경제주체가 해당 리스크를 회피하는 것이 가능하게 함으로써 기후변화 적응을 효율적으로 달성할 수 있게 한다.
녹색성장산업의 한계점은?
하지만, 녹색성장산업은 초기 비용이 높고 장기적인 투자가 요구되며 미래 불확실성이 높다는 산업특성으로 인해, 민간으로부터의 투자가 활발히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 녹색금융(Green Finance, Sustainable Finance, Environmental Finance)은1) 많은 경우에, 정부가 녹색성장산업에 대한 정책적․재정적 지원을 직접적으로 하는 형태로 진행되어 왔으나, 이러한 재정지원에는 예산상의 제약으로 한계가 발생할 수밖에 없다.
녹색성장산업의 예산 제약을 해결할 방법은?
녹색금융(Green Finance, Sustainable Finance, Environmental Finance)은1) 많은 경우에, 정부가 녹색성장산업에 대한 정책적․재정적 지원을 직접적으로 하는 형태로 진행되어 왔으나, 이러한 재정지원에는 예산상의 제약으로 한계가 발생할 수밖에 없다. 따라서 민간금융기관의 참여를 통해 녹색산업의 발전에 대한 자본조달이 이루어지는 것이 중요한 과제라 할 수 있다. 즉, 민간금융기관의 참여를 통한 녹색금융의 활성화는 새로운 성장 패러다임인 녹색성장에 대한 원활한 자금지원과 더불어 새로운 금융수익원의 창출을 가능하게 하는 긍정적인 요소로서 작용하게 되는 것이다.
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