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국내 재보험 산업의 신용리스크 측정법 연구

Title
국내 재보험 산업의 신용리스크 측정법 연구
Other Titles
A Study on the Measurement Credit Risk Calibration for the Reinsurance Industry : Calibration of Concentration Risk
Author
김왕인
Alternative Author(s)
Kim, Wang-In
Advisor(s)
김명직
Issue Date
2007-08
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
2008년 1월, 국내에 시행예정인 신 BIS 협약(이하 바젤 Ⅱ)은 각 금융 산업별로 산업별 위험 측정 및 관리, 활용에 대해 기존 BIS 협약(이하 바젤 Ⅰ)과는 다른 새로운 기준을 제시하고 있다. 이에 따라 은행, 증권, 보험 등 금융 산업 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 특히 상대적으로 취약하다는 평가를 받는 보험 및 재보험 분야에 대해서 이런 우려의 목소리는 상대적으로 큰 편이다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 재보험 산업에 대한 신용리스크를 측정하기 위해 CSFP(Credit Suisse Financial Product)의 CreditRisk+ 방법론과 Michael B. Gordy의 Granularity Adjustment를 사용하였다. CreditRisk+는 One-Factor 모형으로 부도 사건만을 신용손실로 인식하기 때문에 측정이 비교적 쉬운 신용리스크 측정 방법론이다. 이 방법론의 특징으로는 각 산업군을 섹터로 분석하여 차주에 대한 체계적/고유 위험요인을 구분하고 이를 고려한 시나리오 시뮬레이션을 통해 신용리스크를 측정한다. Gordy(2003)의 GA 함수는 수학적 분석을 통해 시뮬레이션을 하지 않고도 Credit VaR를 근사적으로 추정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. Approximated VaR는 Basel Capital Charge(Asymptotic VaR)와 Granularity add-on{(1/n)× β}으로 구성되어 있으며 Granularity add-on은 차주 수가 무한대로 늘수록 Basel Capital Charge에 점근적으로 수렴해 가는 특징을 보인다. 실증 분석 결과, 국내 재보험 미수금 신용리스크 측정에 대한 신용리스크 측정치는 99% 신뢰수준보다 99.9% 신뢰수준에서 오차가 더 크게 발생했으며 이는 Granularity Adjustment의 도입 필요성을 강조한 것이라 볼 수 있다. 또한 체계적 위험요소의 기여도(ω) 차이가 Approximated VaR의 추정에 Tracking-Error를 발생시킨 주요인이라 할 수 있어 내부등급 체계 및 ω산출 방식에 대한 추가적인 연구 및 논의가 필요하다 하겠다.
This paper propose a proper Credit Risk Calibration method for the Reinsurance Industry through CreditRisk+ and Granularity Adjustment (GA) methods. The first topic introduces CreditRisk+ method of CSFP(Credit Suisse Financial Product). The second topic introduces Michael B. Gordy's Granularity Adjustment(GA) Function. CreditRisk+ is the Default Model that estimates only Obliger's default as a Credit Event. And this model uses Sector Analyses for several obliger's systematic risk component and idiosyncratic risk component. Therefore, CreditRisk+ has an advantage that can easily estimate Credit Risk(Credit VaR). Granularity Adjustment(GA) Function is the numerical method that not uses simulation by Michael B. Gordy for calculation Credit VaR. GA is composed by Asymptotic VaR(Basel Capital Charge) and Granularity add-on. This method can calculate approximately CreditRisk+'s Credit VaR(Approximated VaR). As a comparative analyses of two methods, Tracking error at 99.9% confidence level is more larger than 99%. This result is caused by the differences of each credit rank systematic risk component attributions(ω). Consequently, this tracking error differences mean necessity of GA implement for Calibration of the Credit Concentration Risk of the Reinsurance Portfolios. More study about IRB(Internal Rating Benchmark) and systematic risk component attributions(ω) will be need, as well.
URI
http://dcollection.hanyang.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000050224https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/148793
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > ECONOMICS & FINANCE(경제금융학과) > Theses (Master)
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