네트워크 모형을 이용한 우리나라 은행부문의 시스템리스크 측정

형남원,최경욱,김성묵 예금보험공사 2019 金融安定硏究 Vol.20 No.2

The importance of systemic risk has been highlighted since the 2008  global financial crisis. In this paper, we propose a model that considers the cross-sectional and time series aspects of systemic risk simultaneously. Using a network model, we analyze the systemic risk within the banking sector. As a result, we measured the time series of credit risk reflecting the financial status of individual financial institutions. We also estimate the banking sector systemic risk using various methods such as correlation coefficient, conditional default probability, joint default probability, and Granger causality method. The analysis method of this paper provides a variety of systemic risk measures to central banks that analyze the stability of the system in the banking sector and may prove a useful means of supervising the market at all times. In conclusion, this study is meaningful in that it provides both the characteristics of the market as a whole and the micro characteristics of individual banks connected with system risk. 글로벌 금융위기 이후 시스템리스크의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문은 은행부문에서 개별 은행의 신용위험을 측정하고 은행 사이의 네트워크 구조에 따른 위험 전이를 반영한 시스템리스크 측정방법을 사용하였다. 먼저 개별 금융기관 재무 상태를 반영한 신용위험의 시계열적 변화를 살펴보았다. 또한 신용위험 측정 과정에서 추산된 개별 은행 자산가치 사이의 횡단면적 연계구조를 상관계수, 조건부 부도발생확률, 결합부도확률, Granger 인과관계 등 다양한 방법으로 추정하여 은행 부문 시스템리스크를 측정하고, 도출된 시스템리스크의 시계열적 움직임을 살펴보았다. 다음으로 시스템리스크 내에서 개별 은행들이 가지고 있는 파생적 특성을 찾고, 각 은행이 시스템 연계구조 네트워크에서 어떤 역할을 하고 있는지, 어떤 은행이 중심적 위치에 해당하는 지에 대해 분석하였다. 이는 기존 시스템리스크 연구들이 시도하지 못한 부분이다. 본 논문이 사용한 분석방법은 은행부문 시스템 안정성을 관리 감독해야 하는 감독당국에게 다양한 시스템리스크 척도를 제공할 뿐만 아니라 상시로 시장을 감독할 수 있는 유용한 수단을 제시한다. 결론적으로 시장 전체 특성을 파악하는 척도와 함께 개별은행의 미시적 특성도 같이 제공한다는 측면에서 본 연구 의의가 있다.

혼합주기 자료를 이용한 시스템리스크의 조기경보지표 예측

형남원,최경욱,권동휘 금융감독원 2018 금융감독연구 Vol.5 No.2

As early warning indicators of systemic risk, 'Credit/GDP ratio' and ' Credit/GDP gap' forecasting models are developed and compared in this study. To use all possible information, we combine the dynamic factor model and the MIDAS model to improve predictive power. In conclusion, the ‘Credit/GDP ratio’ forecast, the GRS-dms model and the GRS-MIDAS models predictability are relatively superior. In the forecast of 'Credit/GDP gap', the GRS-dms model predictability is superior to that of other models.

FI-BREAK MODEL OF US INFLATION RATE: LONG-MEMORY, LEVEL SHIFTS, OR BOTH?

형남원,Philop Hans Franses 한국경제학회 2006 The Korean Economic Review Vol.22 No.1

This paper presents a new time series model, called the FI-BREAK model, which is used to describe US inflation, and incorporates long memory and occasional level shifts at a priori unknown locations. It is demonstrated that, even in the presence of such level shifts, the long memory parameter of the FI-BREAK model can be estimated reasonably accurately. For US inflation, it is found that the proposed model's in-sample fit and out-of-sample forecasts are superior over those of single-feature models with long memory or level shifts.

Simulating and calibrating diversification against black swans

형남원 ELSEVIER SCIENCE BV 2012 JOURNAL OF ECONOMIC DYNAMICS & CONTROL Vol.36 No.8

하방위험을 이용한 위험자산의 최적배분

형남원,한규숙 한국재무학회 2007 한국재무학회 학술대회 Vol.2007 No.04

손실기피(limited down side risk) 선호를 가진 투자자의 경우 통상 적으로 사용하는 위험도의 척도인 분산 혹은 표준편차 대신에 하방 위험성 에 더 관심을 가지게 되는데, 이러한 경우 평균-VaR 모형이 평균-분산 모 형보다 더 적합한 모형일 수 있다. 이 논문에서는 두 모형을 이용하여 최적 자산배분 문제를 실증분석하고 그 결과의 차이를 비교하였다. 수익률의 분포 에 정규분포 가정이 아닌 두터운 꼬리(fat tail) 분포 가정을 도입하여 극단 적인 위험을 고려한 최적자산배분 문제를 분석을 하였다. 각 이론이나 가정 들의 강건성(robustness)을 살펴보기 위하여 역사적 분포를 이용한 분석을 비교 기준으로 하였다. 경험적 혹은 역사적 분포를 이용한 분석을 통해서, 극단적인 위험을 고려하는 손실기피적인 선호체계에서의 최적화 행위는 정규분포의 가정이나 평균-분산 모형이 적절하지 않은 것으로 확인되었다.일상적인 수준을 능가 하는 극단적인 손실 위험성을 고려하기에 적합한 모형은 수익률의 두터운 꼬리를 반영하는 분포 가정에 기초한 평균-VaR 모형인 것으로 나타났다.

혼합자료 샘플링 모형을 통한 GDP 예측

형남원 ( Nam Won Hyung ),최경욱 ( Kyong Wook Choi ),최병재 ( Byung Jae Choi ) 한국국제경제학회 2016 국제경제연구 Vol.22 No.2

경제전망을 위해 다양한 예측 방법을 활용한 GDP의 예측이 논의되어 왔다. 본 연구에서는 혼합주기 샘플링(MIDAS) 모형과 AR-MIDAS 모형을 이용한 GDP의 단기전망을 실시하였다. 예측을 개선하는 방법으로 제시되는 MIDAS 모형은 월별 거시경제변수를 활용하여 당분기, 1분기 혹은 2분기 후의 GDP 예측에 월별 자료의 정보가 유용함을 실증적으로 보여준다. 이는 MIDAS 모형이 다른 경쟁 모형에 비해 월별 자료가 갖는 풍부한 정보를 좀 더 효과적으로 예측에 이용하기 때문인 것으로 보인다. 개별 거시경제변수를 이용한 MIDAS의 예측은 선택된 변수에 따라 상대적 우열이 다르게 나타나지만, 단순평균, 가중평균 혹은 중위값 등의 방법에 의한 결합예측의 경우 예측력이 뚜렷하게 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 GDP 예측에서 월별 자료를 이용한 MIDAS 모형의 예측방법 및 이들 예측치의 정보를 종합하는 결합예측 방법의 사용은 GDP의 단기예측의 예측력을 크게 개선시키는 것으로 나타났다. Many methods have been developed to forecast GDP. In this study, we use the MIDAS and AR-MIDAS models to forecast GDP at short forecast horizon. We find that the MIDAS model uses monthly macroeconomic variables more efficiently compared to other models for nowcasting and forecasting quarterly GDP growth. The MIDAS model contends for superiority in forecasting GDP when using monthly macroeconomic variables. However, when we utilize combined forecast by the simple average, weighted average or median methods, we find that most of the combinations perform well relative to the benchmark. In conclusion, we find that the pooling of MIDAS or AR-MIDAS perform better in terms of nowcasting and forecasting quarterly GDP growth.

換率의 變動과 價格競爭力

邢南源,金仁埈 서울大學校 經濟硏究所 1991 經濟論集 Vol.30 No.4

本橋에서는 간단한 實證分析模型을 통해 교역재부문의 價格競爭力을 유지시키는 長期均衡換率을 계산해낸다. 여기서 얻어진 장기균형환율과 실제 실현된 換率을 비교함으로써 균형상태로부터 환율의 이탈이 國際收支에 미친 영향을 살펴본다. 다음으로 과거 換率政策의 변화원인을 분석한다. 끝으로 資本自由化의 추진실적과 전망을 살펴보고 그에 따른 정책대응문제에 대해서 다룬다.

인구고령화를 반영한 주택수요추계 및 주택가격의 장기전망

형남원 ( Namwon Hyung ),전성애 ( Seong-ae Jeon ) 명지대학교(서울캠퍼스) 금융지식연구소 2019 금융지식연구 Vol.17 No.3

인구의 연령구조를 반영하여 추계한 주택수요를 통해 베이비붐 세대의 은퇴 등과 같은 인구요인의 변화가 주택가격에 미치는 영향을 분석한 Mankiw and Weil(1989)은 20년 후인 2007년경에 미국의 주택가격이 급락할 것으로 예측하였다. Mankiw-Weil의 예측과는 달리 주택가격의 대폭락이 현실화되지는 않았지만, 이 연구는 인구요인을 주택가격 예측에 반영하였다는 점에서 중요한 의의가 있다. 그러나 대부분의 후속연구는 주택수요의 추정에만 한정되었거나, 주택수요와 주택가격 사이에 유의성의 확인에는 실패하였다. 이와는 별개로 거시경제 변수를 포함한 시계열 모형을 통해 주택가격을 예측하려는 연구도 활발하였는데, 장기예측이 어려운 거시경제변수의 특성 때문에 단기적인 예측에 국한되고 있다. 본 연구에서는 인구요인이 반영된 주택수요가 주택가격에 미치는 영향을 확인하고, 이것을 이용한 주택가격의 장기예측 모형을 제시하였다. 먼저 Mankiw-Weil의 방법을 보완하여 가구주의 연령구조, 1인가구 여부, 결혼 여부 등 가구의 특성이 반영된 MW주택수요지수를 도출하고, 주택시장의 수급 불균형이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 실증 분석의 결과, 주택수요는 주택가격과 장기적 균형관계를 형성하는 것으로 확인되었다. 장래가구 정보를 이용하여 추산한 MW주택수요지수를 활용하여 주택가격을 장기 전망하였다. 주택공급, 경제성장, 물가상승 등에 대한 다양한 시나리오별 주택가격의 장기적 동향을 예측함으로써 향후의 주택관련 정책에 방향을 제시하였다. 향후 한국 사회의 고령화와 가구 구조의 변화로 단기적으로는 주택 가격의 상승세가 예상되지만 중장기 이후에는 대체로 하락하는 것으로 예측되었다. 주택공급량에 따른 차이는 있지만 대체로 2026∼2032년경에 주택 가격이 정점에 도달하는 것으로 예측되었다. The role of demographic changes such as baby boom and bust in the housing market has recently been brought to light by Mankiw and Weil(1989). Although the Mankiw-Weil forecast of a 47% decline in the house prices over the next 20 years is based on a serious misuse of their demand variables, Mankiw and Weil were the first to consider the effect of demographic change on the long-run prediction of housing market. In this paper, we extended the estimation of Mankiw-Weil model based on household characteristics and calculate long-term housing demand, which we call MW demand index. To analyze the housing market, we collect the data on the housing supply, the price of housing, GDP, CPI and interest rates. Since those variables are non-stationary and cointegrated, we construct the ADL type model with error correction term. Utilizing the MW demand index up to 2045 and based on various scenarios of housing construction, we can make long-run prediction of housing price. The implication for future housing prices is apparent from the MW demand index, which shows the housing price will grow more slowly and reach its peak around 2026∼2032 and then decline.

Portfolio Diversification Effects: Cost and Benefit Analysis

형남원 ( Nam Won Hyung ),한규숙 ( Kyue Sook Han ),( Casper De Vries ) 한국증권학회 2006 한국증권학회 발표논문집 Vol.2006 No.4

논문 : 국내 시중은행의 원/달러 환율 예측력 분석

형남원 ( Nam Won Hyung ),전형철 ( Hyun Chol Jeon ) 명지대학교 금융지식연구소 2010 금융지식연구 Vol.8 No.3

국내의 일부 은행은 매일 오전 외환시장의 동향에 대한 정보를 제공하면서 환율의 금일변동의 예상범위를 제시하고 있다. 본고에서는 그 중 한 일반은행을 택하여 금일예상범위에서 제시된 일별 원/달러 환율의 예측치의 예측력을 분석하고, 시계열모형을 통한 예측력의 개선방안에 대해 연구하였다. 이 은행에서 제시하는 환율예측치를 벤치마크로 삼아 ARMA모형, GARCH모형, 지수평활화, 임의보행모형 등의 시계열모형의 예측치와 비교·분석하였다. 리먼 브라더스의 파산으로 촉발된 2008년 하반기의 국제금융의 위기로 인한 환율의 급격한 변동을 반영한 분석도 시도하였다. 예측의 편의성(biasness)을 검정하기 위한 MFE 통계량, 예측력의 우월성을 비교하는 RMSFE 통계량, 예측력의 통계적 차이를 검정하기위해 Diebold and Mariano 검정방법, 환율변동 방향에 대한 예측력을 검정하기 위해 DOC기준을 각각 사용하였다. 분석 결과 이 은행의 예측치가 다른 시계열 예측치보다 우수한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 국제금융위기로 변동성이 심해진 기간을 감안한 분석의 결과도 비슷하게 나타났다. 이 은행의 예측치와 시계열 모형 예측치를 반영하는 결합예측치를 만드는 경우 은행의 예측치가 가지는 편의성이 대폭 개선되는 것으로 나타났다. 그리고 예측력도 제한적인 범위에서 개선이 있는 경우도 나타났다. 특히 변동방향의 예측에서 상당한 정도의 개선이 있는 것으로 나타났다. This study investigates the performance of a major commercial bank in Korea in terms of forecasting daily exchange rates. The paper suggests several alternative forecasting methods based on time series models, including ARMA, GARCH, GARCH with a structural break, exponential smoothing, the random walk model. The out-of-sample forecasting performance of the bank`s forecasting method was compared with that of the alternative forecasting methods by using the root mean squared forecast error (RMSFE) and the direction of change (DOC). The results indicate that the bank`s forecasting method has a clear advantage over the alternative methods. However, the bank`s forecasting method offers no advantage in terms of the mean forecast error (MFE). The forecasting methods were then combined to improve forecasting performance. The results do not provide evidence of such an improvement in terms of the MSFE but indicate a significant reduction in forecast bias and an increase in forecasting performance in terms of the DOC.