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학술저널
저자정보
홍성혁 (한국리스크관리(주) 금융과학연구소) 박만식 (성신여자대학교) 조재범 (한국리스크관리(주) 금융과학연구소)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
2,105 - 2,121 (17page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.5.2105

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최근 금융리스크 중 신용리스크(credit risk) 측정대상 개체들 간에 전이되는 전이 위험량을 어떻게 측정할지에 대한 관심이 매우 높아지고 있는 반면에 측정방법에 대한 소개는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 우선 전이효과 측정 시 많이 활용되는 전이효과지수(spillover index)를 이용하여 국내 대표적 내수산업과 수출산업 및 이들 관련 산업들을 대상으로 이들 업종 간의 신용리스크 전이효과를 예상부도확률(EDF) 데이터를 이용하여 분석하였다. 분석결과, 국내생산을 유발하는 유발효과가 큰 업종일수록 타 업종에 미치는 신용리스크의 전이효과가 큰 것으로 나타났다. 그러나 전이효과지수가 신용 전이 위험량 자체의 측정보다는 전이효과를 비중으로 측정하는 지표이므로, 선행연구들은 대부분 전이효과의 비중을 측정하는 데 중점을 두었다. 반면, 본 연구에서는 신용 개체들 간의 신용리스크 전이량의 측정방법을 새로이 제안하고자, 업종 간 VAR모형에 의한 예측PD와 업종별 ARMA모형에 의한 예측PD의 차이를 이용하여 특정산업이 타 업종으로부터 받는 신용 전이 위험량을 측정 및 분해하는 방안을 새롭게 제안하였다. 또한 선행연구들이 대부분 국가 간 등 거시적 측면에서 전이효과를 분석하였다면, 본 연구는 미시적 측면에서 신용 개체들 간에 신용 전이 위험량을 어떻게 측정할 지에 초점을 맞추었다. 이를 통해 향후 개별 금융기관들이 보유한 신용 보유자산에 대해, 관심 있는 신용 개체 간의 신용리스크 전이효과를 반영한 적정 경제적 자본관리 등에 도움이 될 것으로 기대한다.
#전이효과지수 #예상부도확률(EDF) #전이리스크 #충격반응함수 #위기상황분석 #spillover index #EDF #credit contagion risk #impulse response function #stress test

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Adrian, T. / 2008 / CoVaR, FRB of New York staff Reports :348 google schola Tobias Adrian / 2016 / CoVaR / American Economic Review 106(7):1705~1741 Crossref Md Akhtaruzzaman / 2021 / Financial contagion during COVID–19 crisis / Finance Research Letters 38:101604 Crossref Bank of Korea / 2019 / Input-output table(2015) google schola 최경욱 / 2017 / 한국, 중국, 미국 주식시장의 시변하는 동조화와 동태적 전이효과 / 국제금융연구 7(2):5~31 dbpia

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