LDP(Low Default Portfolio)에 대한 부도율 추정방법에 관한 연구

Abstract

금융환경이 복잡하고 다양해짐에 따라 은행의 영업은 수많은 위험에 직면하게 되었다. 그에 따른 감독기관의 규제 또한 엄격해졌으며, 곧 시행하게 될 신BIS협약은 이런 리스크의 구체적이고 정확한 관리를 요구하고 있다. 신BIS협약은 각 리스크 요소들을 은행에서 자체 추정하도록 하고 있으며, 추정치들은 적합성을 검증 받아야 사용할 수 있다. 은행에서 가장 비중이 큰 신용리스크의 리스크 요소에는 부도율, 부도시 손실률, 부도시 익스포져, 유효만기 등이 있으며 이 값들은 통계적 유의성을 가지고 계량화되어야 한다. LDP(Low Default Portfolio)란 은행, 대기업, 특수 금융 등 역사적인 부도 건수가 적은 포트폴리오를 의미한다. LDP의 경우 부도 건수가 적어 오랜 관찰을 통한 추정을 해야 하는 리스크 요소들이 통계적 유의성을 가질 수 없게 된다. 이는 감독 기관에서 요구하는 적합성을 검증 받지 못할 뿐 아니라, 리스크가 과소평가되어 포트폴리오 관리에 어려움을 주고 있다. 2004년 처음 제기된 LDP에 관한 연구는 신BIS협약 시행이 다가오면서 더욱 활발 해지고 있다. 본 논문은 그 동안 발표된 LDP에 대한 부도율 추정 방법론에 대한 분석을 통해 실제 데이터를 이용한 실증 분석을 하고 방법론의 실무 적용에 관하여 논의하였다. LDP에 대한 부도율 추정의 대표적인 방법론은 Pluto & Tasche의 ‘Most Prudent Estimation’ 이다. 이 방법론은 부도사건을 이항분포로 가정하고 주어진 신뢰수준에서 누적이항분포값을 이용하여 가장 보수적인 값을 부도율의 추정치로 사용하는 방법이다. 이것은 데이터가 부족한 경우 보수적인 마진을 더하도록 하는 요구 사항을 만족하며, 리스크의 과소평가를 해소할 수 있는 방법이다. 이 방법론을 기초로 한 Alan Forrest의 Likelihood Approach 역시 분포에 대한 가정은 다르지만 보수적인 추정치를 사용하는 것은 같다. Likelihood Approach는 정해 진 신뢰구간에서 Likelihood Ratio의 최대값을 부도율로 추정하는 것으로, 등급별 부도율의 결합분포를 이용하여 등급별 부도율의 동시 산출이 가능하다. 본 논문에서는 실증 분석을 통해 실제 평균부도율과 방법론에 의한 추정부도율, 두 방법론에 의한 추정부도율 등을 비교 분석해 보았다. 실증 분석에 의한 결과, 방법론에 의한 추정부도율은 신뢰수준에 따라 큰 차이를 보이며 신뢰수준에 따라 실제 평균부도율과의 일치 혹은 차이를 보였다. 또한, 기본 방법론이 같은 Pluto & Tasche의 방법론과 Alan Forrest의 방법론에 의한 추정부도율은 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 이 방법론들의 실제 적용을 위해서는 보수성의 정도를 선택해야 하는 문제가 있다. 방법론에서 보수성의 정도는 신뢰수준에 의해 결정되며, 아직 적정한 신뢰수준에 대한 선택은 이루어지지 않았다. 또한, 각 방법론은 등급별 역전현상과 추정의 복잡성 등 실무 적용의 문제 등을 보이고 있다. ‘Most Prudent Estimation’ 방법론이 이론적인 연구에서 더 나아가 실무적인 이론이 되기 위해서는 적정성을 가진 일관적인 조건 적용이 필요할 것으로 보인다.; The Business of bank have been faced a lot of risk due to complicated and various financial environment. Accordingly, the regulation is more strict and Basel Ⅱ which will be enforced immediately requires concrete and accurate management of the risk. Basel Ⅱ requires self-estimation of risk factors by each bank and the estimated result is available after validation. The factors of credit risk which is most important risk of bank are probability of default, loss given default, exposure at default, effective maturity, etc. And these factors should be satisfied the desire for a statistical foundation. A LDP(Low Default Portfolio) means a low historical default portfolio such as bank, large enterprise, specialized lending. But It is impossible to have a statistical stability of the risk factors of LDP due to a low default. Therefore, it’s hard to get a validation of possibility which the regulator requires, and difficult to manage portfolio because of underestimated risk. The LDP research stated 2004 is getting more active by approaching Basel Ⅱ. This study is for actual application by analyzing probability of default estimation methodology for LDP and using actual data demonstration. The representative methodology of estimating probability of default for LDP is ‘Most Prudent Estimation’ by Pluto & Tasche. This methodology uses the most conservative value to probability of default by analyzing accumulated binomial distribution from given confidence level under assumption that default events are binomial distribution. This can satisfy requirement of adding conservative margins in case of experiencing lack of data and resolve under-estimation of risk. ‘Likelihood approach’ of Alan Forrest is the same as this which is using conservative estimation though the assumption of distribution is different. ‘Likelihood approach’ assumes the maximum value of likelihood ratio at designated confidence interval to probability of default, it’s possible to get probabilities of default for grade ratings simultaneously using joint distribution about probability of default for each ratings. This study analyzes estimated probability of default by methodology as well as actual average probability of default using demonstrative analysis and compares estimated probability of default by these methodologies. According to demonstrative analysis result, estimated probability of default methodology showed big difference and showed same or difference with actual average probability of default by confidence level. Also, estimated probability of default is similar both Pluto & Tasche and Alan Forrest methodology. There is a problem for actual application of this methodology that we shall select the conservative degree. The conservative degree is made by confidence level at methodology, but the selection of appropriate confidence level has not been determined. And each methodology has a problem of actual application like reverse phenomenon of rating grade and complexity of estimation. The application of consistent condition which is appropriate shall be needed so that ‘Most Prudent Estimation’ methodology advances in businesslike theory from theoretical study.