전문건설공제의 리스크 측정에 관한 실증연구 : 부도예측모형을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

국문초록


전문건설공제의 리스크 측정에 관한 실증연구

- 부도예측모형을 중심으로 -


貿易學科 李 根哲
指導敎授 金 容德


본 논문은 먼저 전문건설기업을 대상으로 부도예측모형을 실증적으로 분석하였고, 또한 부도예측모형에서 추정한 부도발생확률을 이용하여 전문건설공제의 신용리스크를 분석하였다. 그리고 RBC 내부모형에 적용되고 있는 손해율 시나리오 방법을 적용하여 전문건설공제의 보증리스크를 실증적으로 측정하였다.
본 논문의 주된 결과는 다음과 같다.
첫째, 부도예측모형으로서 Logit 모형, Pooled Logit 모형 그리고 GEE 모형을 비교ㆍ분석하였다. 모형의 예측력은 Pooled Logit 모형, GEE 모형(Logit 연결함수 및 Probit 연결함수 적용)이 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 부도기업의 예측은 Logit 연결함수를 적용한 GEE 모형이 84.33%의 예측되어 다른 두 모형인 GEE 모형(Probit 연결함수 적용, 예측력 83.71%)과 Pooled Logit 모형(예측력 83.51%)보다 다소 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 설정한 GEE 모형이 부도기업을 예측하는데 다소 유용한 측면이 있음을 시사하였다.
또한 GEE 모형(Logit Function)에서 통계적으로 유의한 독립변수는 매출액총이익률, 차입금평균이자율, 고정자산회전율, 재고자산회전율, 자기자본비율, EBIT대 매출액비율, 하자보수보증건수 그리고 선급금보증건수이다. 이는 수익성지표, 활동성지표 그리고 안정성지표가 부도발생확률에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 Pooled Logit 모형과 GEE 모형(Probit 연결함수)도 수익성지표, 활동성지표 그리고 안정성지표에서 GEE 모형(Logit 연결함수)과 동일한 결과가 나타났다. 그러나 Pooled Logit 모형의 경우 활동성지표에 유의한 변수가 더 추가되었다.
결과적으로 전문건설기업이 건설공사와 관련하여 운전자금에서 차지하는 타인자본에 민감하게 반응하며, 경기변동에 대한 적응력이 떨어지거나, 불황이 계속될 경우 부도위험이 높아지게 되는 구조를 가지고 있다. 그러나 고정자산회전율과 재고자산회전율은 부도발생확률에 음의 영향을 미칠 것으로 기대되는 것과 반대로 나타났는데, 이는 고정자산과 재고자산이 효율적임에도 불구하고 수익성과 안정성이 떨어져 부도발생확률이 높아진다고 해석할 수 있다. 이런 이유로 전문건설기업은 전문건설공제조합의 보증을 통하여 운전자금에 대한 신용을 보장받으려는 경향이 높고, 특히 하자보수보증이 부도발생확률에 더 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 본 논문에서 설정한 부도예측모형(GEE 모형)을 통하여 부도발생확률을 추정하고, 이 확률 값을 이용하여 건설보증 공제상품별 보증잔액에 따른 신용리스크를 측정하였다. 분석 결과, 입찰보증(공제)의 경우 부도기업은 부도 발생 3년 전까지 보증계약을 체결하고 있어 보증잔액은 이 기간에만 존재한다. 따라서 입찰보증에 대한 신용리스크는 부도 발생 3년 전까지 측정하였다. 계약보증(공제)의 경우 부도기업은 보증잔액이 점차 감소하는 추세를 보여 주었고, 따라서 동 상품은 보증잔액의 90% 정도가 신용리스크에 노출되어 있는 것으로 드러났다. 그 밖에 하자보수보증(공제)의 경우에는 계약보증(공제)과 유사한 추정치를 보여주었다. 이와 같이 상품별 보증잔액에 따른 신용리스크의 분석을 전문건설공제의 위험인수과정에서 부도발생에 대한 정보로 활용할 수 있고, 이에 따라 보증리스크의 체계적 관리 기능을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
셋째, 손해율 및 이재율 정보를 활용하여 보증상품별 보증리스크를 측정하였다. 분석 방법은 위험기준 자기자본제도(RBC : Risk-Based Capital) 내부모형의 손해율 시나리오를 활용하였다. 분석 결과, 이재율 기준으로 하였을 경우, 계약보증, 지급보증 및 기타 보증(선급금보증 포함)의 리스크 계수가 높게 측정되었고, 손해율 기준으로 하였을 경우 계약보증에 대한 리스크 계수가 높게 측정되었다. 따라서 보증상품별 리스크를 각각의 기준에 따라 세분화하여 리스크를 측정ㆍ관리하는 경우가 보다 효과적으로 리스크관리를 할 수 있음을 시사하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

ABSTRACT

An Empirical Study on Risk Measurement of the Speciality Contractors Financial Cooperative

- With Application of a Default Prediction Model -


Lee, Kun-Chul
Department of International Trade
Graduate School
Soongsil University


The purpose of this thesis focuses on three major parts. The first part is an empirical study on the bankruptcy prediction model that is for the speciality constructor corporate. The second one is the measurement of credit risk of Speciality Contractor Financial Cooperative(SCFC). The measurement was conducted by using the above bankruptcy prediction probability. The third one is the measurement of guarantee risk of the SCFC through the scinario method of loss ratios used by the RBC internal model.
Through the empirical study, I obtained those following three results.
First, there were no significant differences between the Pooled Logit Model and the GEE model with regard to the bankruptcy predictability. As a result of this analysis, the predictive power of Pooled Logit model is 83.51%, one of the GEE model(Logit Link-function) is 84.33%, and the other of the GEE model(Probit Link-functionis) 83.71%. However, the GEE model(Logit Link Function) has the highest accuracy of predicting bankrupt companies among the three models. Thus, the GEE model suggested by this study has proven to be useful.
The 8 statistically significant variables of the GEE model that uses the Logit Link Function are: Total Income to Sales, Interest Expenses to Total Borrowings and Bonds Payable, Fixed Assets Turnover, Inventories Turnover, Stockholders' Equity to Total Assets, Earnings before Interest and Tax to Sales and the Number of Maintenance Bond, and Advance Payment Bond. Therefore, three categories affected the bankruptcy probability: Profitability, Activity and Stability Index. I obtained similar results from the Pooled Logit model, and the GEE model (Probit Link function). However, the Pooled Logit Model add additional significant variables to the Activity Index.
As a result, the operating cost of the borrowed capital is a sensitive matter for the speciality constructor corporate. Furthermore it is structurally a problem of higher bankruptcy probability for the speciality constructor corporate during the period of economic depression. However, the inventories turnover and the fixed assets turnover of the company have difference results than expected. From these reasons, speciality constructor corporators, as a member of the SCFC, try to get the credit line for the operating cost from the SCFC, especially the maintenance bond.
Second, the credit risk was analyzed by using the bankruptcy probability model which was estimated by the bankruptcy prediction model. As a result of this analysis, default companies keep the balance of the bid bond until 3 years prior to the default; thus, the credit risk for the bid bond was measured until that point. In the case of the contract performance bond, the balance of the bid bond of bankrupt companies showed a decreasing trend and about 90% of the balance of the bid bond was exposed to the credit risk. The SCFC could use these results as a guidance for consistent monitoring of the bankruptcy probability.
Third, the guarantee risk by each guarantee(bond) was analyzed by using the loss ratio and the gross loss ratio. The loss ratio scenario from the RBC internal model was applied and the suitable scenario was generated by estimating the loss ratio distribution. As a result of the analysis, in terms of the gross loss ratio, risk factors of the contract performance bond and others(including the advance payment bond) were the highest. In terms of the loss ratio, the risk factor of the contract performance bond was high.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 國文抄錄 ⅶ
• 英文抄錄 ⅹ
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.1.1 연구배경 1
• 1.1.2 연구목적 3
• 1.2 연구구성 4
• 제 2 장 보증(공제)시장 6
• 2.1 보증의 일반이론 6
• 2.2 보증시장 및 보증실적 8
• 2.3 전문건설공제 13
• 2.3.1 개요 13
• 2.3.2 보증의 청구 및 지급 현황 15
• 2.3.3 보증과 관련한 리스크 26
• 제 3 장 선행연구 30
• 3.1 부도예측모형 30
• 3.1.1 개요 30
• 3.1.2 국내연구 31
• 3.1.3 해외연구 36
• 3.2 신용리스크 모형 39
• 3.2.1 개요 39
• 3.2.2 선행연구 41
• 3.3 보증(보험)리스크 모형 42
• 3.3.1 개요 42
• 3.3.2 선행연구 45
• 제 4 장 모형설계 50
• 4.1 부도예측모형의 설정 50
• 4.1.1 분석자료 50
• 4.1.2 부도기업의 정의 및 변수의 정의 51
• 4.1.3 T-검증 53
• 4.1.4 Logit 모형 54
• 4.1.5 GEE 모형 56
• 4.2 신용리스크 모형의 설정 57
• 4.3 보증리스크 모형의 설정 58
• 제 5 장 실증분석 59
• 5.1 부도예측모형의 실증분석 59
• 5.1.1 기초통계량 59
• 5.1.2 T-검증 결과 64
• 5.1.3 부도예측모형의 실증분석결과 68
• 5.2 신용리스크 측정 결과 94
• 5.3 보증리스크 측정 결과 103
• 5.3.1 손해율 및 이재율 기초자료 103
• 5.3.2 손해율 및 이재율 분포의 검증 107
• 5.3.3 보증별 리스크계수의 산출 109
• 5.3.4 보증별 보증리스크 산출 111
• 제 6 장 결 론 113
• 6.1 연구의 요약 113
• 6.2 연구의 한계점 및 향후방향 119
• 참고문헌 121
• 부 록 132