저축은행 부실화의 원인 분석과 부실예측모형에 관한 연구

Abstract

외환˙금융위기(IMF) 극복을 위한 금융구조조정에도 불구하고 여신금지업종 폐지, 방카슈랑스제도 도입 및 자본시장통합법 제정 등 금융시장 여건의 급격한 변화로 금융중개회사간 경쟁은 더욱 격화되는 한편, 급변하는 금융환경에 적절히 대처하지 못한 일부 금융회사를 중심으로 부실화의 징후가 여전히 상존하고 있다. 따라서, 그 가능성이 여전히 높은 상호저축은행을 대상으로 하여 퇴출금융회사의 부실화 원인을 분석하고, 조기에 부실을 예측할 수 있는 평가모형을 개발하고자 한다. 2000년 이후 퇴출된 47개 부실저축은행과 2000년 6월 이후 부실반영후자기자본비율이 6%미만으로 떨어지지 않으면서 현재까지 영업 중인 저축은행의 성장성, 안정성 및 유동성, 수익성, 건전성, 여˙수신특성, 저축은행 규모 등 계량적 지표 38개와 비계량적 지표인 「소유와 경영의 분리」를 포함한 총 39개의 독립변수인 주요 재무·비재무지표들을 대상으로 퇴출된 부실저축은행에 영향을 미치는 변수들을 예측하고자 개량적인 방법으로 저축은행 부실화 및 부실저축은행군과 건전저축은행군을 구별하여 주는 변수들을 도출하였다. 그리고, 이들 변수를 로짓확률함수에 대입하여 저축은행의 부실의 확률을 계산하였다. 또한, 부실저축은행과 건전저축은행의 표본을 다양하게 변경하면서 부실원인 변수의 변화여부를 분석하였다. 첫째, 저축은행의 부실표본기간을 확대할 경우 설명변수의 수가 증가하였다. 표본기간을 1년 이내를 기준으로 한 경우 부실반영후자기자본비율과 연체여신비율이 유의한 설명변수로 채택되었으나, 2년 이내, 3년 이내로 확대할 경우 수신의 변동성이라는 새로운 설명변수가 추가되었다. 둘째, 종속변수 즉 부실저축은행을 어떻게 정의하느냐에 따라 부실저축은행을 예측하고 설명하는 독립변수도 달라졌다. 부실저축은행을 감독관련기관에서 사용 중인 경영실태평가등급으로 정의할 경우, 부실반영후자기자본비율, 연체여신비율 이외에 수지비율과 고정이하여신비율 등 2개의 지표가 저축은행의 부실을 예측하는데 유의한 변수로 추가되었다. 셋째, 독립, 종속변수를 다양하게 변화시켜도 언제나 일관성 있게 저축은행의 부실여부를 설명해 주는 변수로는 자본적정성 지표인 부실반영후자기자본비율과 건전성 지표인 연체여신비율이 선택되었다. 그리고 두 변수 중에서는 부실반영후자기자본비율의 영향력이 보다 큰 것으로 분석되었다. 넷째, BIS비율보다는 자기자본비율 또는 부실반영후자기자본비율이 부실화를 예측하는데 더 높은 변별력이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 기존의 선행연구에서 행해졌던 로짓모형을 최근의 저축은행 자료로 다시 분석하여 부실과의 연관변수를 다시 설정하고, 다양한 건전, 부실표본의 선정을 통해 저축은행 부실화의 원인을 다각도로 살펴보았다는데 의의가 있다.; Despite rigorous financial sector restructuring efforts in the Korean banking sector after Asian financial crisis, there still remains symptoms of insolvency among financial institutions which failed to cope with the fast changing financial environment such as Abolition of Anti-Loan Business, Introduction of Bankasurance and Enactment of Capital Market Consolidation. This study focused on analyzing the cause for an insolvency of Savings Banks and developing a model which could predict the insolvency of Savings Banks. In order to locate variables which could lead to bankruptcy of Savings Bank, this study used 39 independent variables including quantifiable indices such as Growth, Stability, Liquidity and Profitability Ratios etc and unquantifiable indices such as Degree of Separation of Management and Ownership. The primary source of these variables were 47 Savings Bank which were liquidated after year 2000 and Savings Banks which were insolvent as of June, 2000 but which the BIS ratio has not went down below 6% since then. This study also calculated the probability that the Savings Bank might go insolvent by substituting above variables to Logit Function. Lastly, this study analyzed how the variables which affect the insolvency of Savings Bank change by altering the samples of solvent and insolvent Savings Bank. Following are the findings of this study. First, number of predictor variables increased when the sample period was extended. When the sample period is set for less than a year, Bad Debt Adjusted Capital Adequacy Ratio and Arrear Rate is selected as significant predictor variable. When the period is set for less than two or less than three years, new predictor variable such as Loan Volatility is added. Second, independent variables which predict the insolvent Savings Bank changed as the definition of insolvent Savings Bank, a dependent variable, changed. When CAEL(Capital, Asset, Earnings and Liquidity) grade, the definition used in regulatory body, is used to define the insolvent Savings Bank, Earning and Expense Ratio and Below Substandard Loan Ratio was added to Bad Debt Adjusted Capital Adequacy Ratio and Arrear Rate in order to predict the insolvency of Savings Bank. Third, the study located Bad Debt Adjusted Capital Adequacy Ratio and Arrear Rate to be the predictor variable which reliably explain reason for the insolvency of Savings Bank despite varying the independent and dependent variable. Among those two variables, Bad Debt Adjusted Capital Adequacy Ratio had more explanatory command. Lastly, Bad Debt Adjusted Capital Adequacy Ratio had more discriminatory power than BIS Ratio in predicting the insolvency of Savings Bank. The value of this study lies in re-establishing the variable which is related to insolvency of Savings Banks by using Logit Model and exploring diverse cause for Savings Bank insolvency using various samples which includes solvent and insolvent Savings Banks.