신용위험과 거시경제변수에 관한 연구 = Credit Risk and Macroeconomic Variables

국문 초록 (Abstract)

신용위험은 본질적으로 기업의 사업위험, 재무위험 등 기업 내재적 요인과 관련된 문제이지만 경제성장, 인플레이션, 금리, 통화량, 환율 등 기업의 환경적 요인과도 밀접한 관계가 있다고 할 수 있다. 따라서 신용위험에 존재하는 시간에 따른 변화(time variation)를 어떻게 측정하느냐 하는 문제가 신용위험 관리의 중요한 요소라고 하겠다. 그러나 신용위험과 거시경제변수의 관계는 기업 내재적 요인과 환경적 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 안정적인 관계를 파악하는 것이 쉽지 않다고 하겠다.
거시경제변수로는 환율, 이자율, 대출금, 주가지수, 경기지수를 설정하고 벡터자기회귀(VAR)모형에 의하여 충격반응함수를 분석한 결과 환율 충격에 대하여는 신용위험이 크게 상승한 후 하락하는 모습을 보였으며 이자율 충격에 대해서도 신용위험이 상승하는 반응을 보였다. 그러나 그 반응의 크기는 환율 충격이 훨씬 큰 것으로 나타났으며 IMF 기간을 제외한 Panel B에서는 환율 충격에 대하여 신용위험이 상승한 후 하락하여 다시 상승과 하락을 반복하는 것으로 나타났다.
대출금 충격에 대해서도 신용위험은 상승한 후 하락하는 것으로 나타났으며 Panel B에서는 신용위험이 소폭 하락한 후 바로 상승하여 충격 이전의 수준보다 높은 상태에서 상승과 하락을 반복하는 것으로 나타났다. 이와 같이 운전자금 대출이 신용위험을 직접적으로 감소시키지 못하는 점으로 미루어 볼 때 금융중개의 순기능이 제대로 발휘되지 못하고 있다고 하겠다. 아울러 주가충격에 대해서는 신용위험이 하락한 후 상승하는 반응을 보였으며 경기 충격에 대해서는 하락한 후 상승하여 다시 하락과 상승을 반복하는 것으로 나타났다.
분산분해 분석결과 IMF 기간을 포함한 Panel A에서는 신용위험의 예측오차를 설명하는데 환율이 차지하는 비중이 제일 큰 것으로 나타났으며 Panel B에서는 이자율, 주가지수, 대출금의 비중이 각각 5∼7%를 차지하는 것으로 나타났다.
이러한 점을 종합할 때 우리나라의 경우 신용위험과 거시경제변수간의 관계가 다소 불안정하다고 할 수 있으며 이러한 현상이 1997년 외환위기로 인한 경제충격 등에 기인한 것이지 아니면 자유변동환율제도 실시 등의 제도적·구조적 요인에 기인한 것인지는 추가적인 연구가 필요하다고 하겠다. 그러나 본 연구를 통하여 전문가들이 최적 대출공여 절사점(optimum cutoff score)을 결정하는데 필요한 사전적·구조적 참고자료를 제공한 점과 환율요인 등이 포함된 신용위험 측정모형의 동태화 필요성 등을 제기한 점은 의의가 있다고 하겠다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Most of the research on the relationship between credit risk have been done regarding the back test of forecasting accuracy of bankruptcy model using the historic data to the present. The research on the relationship between the credit risk and macroeconomic variables has been very rare. The fact has motivated this study.
The purpose of this study is to examine the relationship between the credit risk and macroeconomic variables. For this purpose, the default rate of bill exchange has been used as the proxy of the credit risk and five macroeconomic variables have been used as the endogenous variables. They are foreign exchange rates, interest rate, loan, stock index, business cycle index.
The operational definition of the variables are as follows.
The foreign exchange rate is the real US dollar exchange rate and the interest rate is the real corporate bond rate of 3 years maturity in the OTC market and the loan is the constant price of operating loan of deposit money banks. The stock index is the monthly average of KOSPI and the business cycle index is the cycle of coincident composite index. All variables are the monthly data and the sample period is from January 1988 to August 2001. For the control of financial crisis in 1997, the period was divided into two sub periods. Panel A is from January 1988 to August 2001 and Panel B is from January 1988 to March 1997.
The methodology adopted in this study is Vector Autoregressive (VAR) approach, which is useful for the test of the short-term dynamic effect of macroeconomic variables on the credit risk. There is no need to distinguish the endogenous variables from exogenous variable in VAR. The important analysis of this study is to examine the short term relationship between credit risk and macroeconomic variables.
The main findings of the empirical analysis are as follows.
The credit risk has been aggravated most by increase in foreign exchange rate more than any macroeconomic variables. The interest rate is the second important variable in affecting the credit risk. However, the magnitude of foreign exchange rate is much bigger than interest rate. Even though there have been some influences on the credit risk, the loan, the stock index and the business cycle index did not have significant influences on the credit risk.
As far as the forecast error variance decomposition is concerned, the most important variable was the foreign exchange in the Panel A. No other variables were significant in the Panel A. However, the interest rate, stock index, and operating loan respectively have the proportion of between 5 % and 7% in explaining of the forecast error variance decomposition in Panel B.
In conclusion, the relationship between credit risk and macroeconomic variables did not seem to be stable in Korea even though the exchange rate showed the most dominant variable in affecting the credit risk. It is in doubt whether the unstability came from the financial crisis in 1997 or the structural change of the economic system such as the transfer to the free floating foreign exchange rate system from the managed floating system.
The main contribution of this paper could be found that this study tried to find out the relationship between credit risk and macroeconomic variables for the first time in Korea. The loan analyst in banks should adjust the optimum cutoff score in consideration of foreign exchange rate and time variation when he or she accesses the credit risk of a firm.
This study has the following limitations. First, more rigorous statistical methodology may investigate the relationship between credit risk and macroeconomic variables more throughly. The VAR used in this study may be relevant for this analysis but not so much sophisticated as other statistical methodology. Second, other proxy of credit risk than the default rate of bill exchange should be developed. The default rate of bill exchange may not be sufficient proxy of credit risk.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구동기와 목적 = 1
• 제2절 연구방법과 논문구성 = 4
• 제2장 신용위험의 관리 = 6
• 제1절 신용위험 관리 체제 = 6
• 1. 신용위험의 특징 = 6
• 2. 신용위험의 평가 및 관리 = 8
• 제2절 신용위험 측정모형 = 13
• 1. 개별 신용위험 측정모형 = 13
• 2. 포트폴리오 신용위험 측정모형 = 23
• 제3절 우리나라 은행의 신용위험 관리체제 = 26
• 1. 부실여신 현황 = 26
• 2. 신용위험 관리체제의 문제점 = 28
• 제3장 신용위험과 거시경제변수에 관한 논의 = 30
• 제1절 신용위험과 거시경제변수의 관계 = 30
• 제2절 신용위험과 거시경제변수에 관한 문헌연구 = 32
• 제4장 신용위험과 거시경제변수에 관한 실증분석 = 36
• 제1절 분석설계 = 36
• 1. 벡터자기회귀(VAR)모형 = 36
• 2. 실증변수 = 37
• 3. 분석대상기간 및 시차선택 = 40
• 제2절 기술통계분석 = 42
• 1. 부도율과 폐업률의 관계 = 42
• 2. 기술통계자료 = 45
• 제3절 분석결과 = 47
• 1. 단위근 검정 = 47
• 2. 인과관계 검정 = 48
• 3. 충격반응함수 = 51
• 4. 분산분해 = 58
• 5. 예측결과 = 59
• 제5장 결론 = 61
• 제1절 연구의 결론과 시사점 = 61
• 제2절 연구의 한계와 향후 연구방향 = 62
• [참고문헌] = 64
• [Abstract] = 69
• [부 록] = 72
• 1. 국내문헌 = 53
• 2. 외국문헌 = 54