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금융기관론 기말고사 요약 노트필기 시험자료

금융기관론 기말고사를 준비하며 요약한 노트필기 시험자료 입니다^^ 필기자료를 더 정확히 이해하기 위해서는 교수님이 사용하시는 교재가 필요합니다. 이것은 족보는 아니고요, 혼자 공부하면서 기말 시험범위에 해당하는 내용을 요점정리한 것입니다. 총 11페이지. 수포자도 A+ 가능하다!
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최초등록일 2023.12.26 최종저작일 2023.12
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금융기관론 기말고사 요약 노트필기 시험자료
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    소개

    금융기관론 기말고사를 준비하며 요약한 노트필기 시험자료 입니다^^
    필기자료를 더 정확히 이해하기 위해서는 교수님이 사용하시는 교재가 필요합니다.
    이것은 족보는 아니고요, 혼자 공부하면서 기말 시험범위에 해당하는 내용을 요점정리한 것입니다.

    총 11페이지.
    수포자도 A+ 가능하다!

    목차

    1. 9장 시장리스크 측정:VaR
    2. 10장 VaR 개념
    3. 11장 신용리스크
    4. 12장 부도확률 추정
    5. 13장 신용파생상품
    6. 14장 기타리스크 관리
    7. 15장 금융기관 건전성 규제

    본문내용

    9장(2): VaR
    주식VaR 구하는 방법 2가지 있는데
    -완전공분산모형
    -샤프의 시장모형, 베타모형, 수익률생성모형RGM

    베타모형은 다음을 전제한다.
    주식 수익률은 시장위험의 영향만 받는다=주식 포폴은 비체계적위험을 모두 상쇄한다.

    베타모형 하의 주식VaR, 포폴VaR
    VaR=z*V*ßσm
    변동성을 ßσm로 쓴다: 개별주식의 σ대신 시장수익률의 σ쓰는 것
    VaRp=ΣVaRj
    포폴VaR은 개별주식VaR의 단순합: 상관계수 1을 가정했다.
    포폴 포지션은 시장지수와 동일한 포지션 가진다.

    채권VaR 구하는 방법은
    고려할 것이 있다: 수익률r 자료가 없다는 것.
    수익률의 σ대신 가격변화율의 σ 쓴다
    수정듀레이션으로 공식만든다. 수정듀레이션MD=D/1+r 니까 (r:수익률=표면금리)
    가격변화율의 σ= MD × σ(ɗr) (MD는 상수라 제곱해서 빠짐)

    채권 VaR, 포폴 VaR
    VaR=z*P*MD × σ(ɗr)
    듀레이션 식에는 수익률 변동성 빠졌지만(채권가격이 수익률에 대해 민감한 정도만 고려)
    VaR에는 수익률 변동성 포함됨(수익률 자체의 변동성도 고려) => 듀레이션보다 낫다

    10장 VaR에 대한 개념
    용도
    리스크 보고
    포지션 한도 통제
    성과평가 더 큰 RAROC을 얻은 부서의 성과가 좋은 것임
    RAROC=(수익×무위험이자)+자본수익률-비용-예상손실/VaR

    9장 후반에 나온 VaR 장점 vs 표준편차
    1. 비모수적 방법 쓰면 정규분포 가정 필요없음
    2. 요구자본 계산되어 자본관리가 쉬움
    3. 왼쪽 꼬리만 보고 리스크측정해서 직관적임

    참고자료

    · 리스크관리 중심의 금융기관론/ 윤평식 저/ 탐진/ 2021년 08월 20일
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. VaR(Value at Risk) 측정
      VaR는 금융기관의 시장리스크 관리에 필수적인 도구입니다. 일정 신뢰도 수준에서 예상 손실을 정량화함으로써 리스크 노출을 명확히 파악할 수 있습니다. 다만 극단적 시장 변동성이나 꼬리 위험(tail risk)을 완전히 포착하지 못한다는 한계가 있으며, 정규분포 가정이 현실과 맞지 않을 수 있습니다. 따라서 스트레스 테스트나 기대손실(ES) 같은 보완적 지표와 함께 사용하는 것이 중요합니다. VaR 계산 방법론(역사적 시뮬레이션, 분산-공분산, 몬테카를로)의 선택도 결과에 큰 영향을 미치므로 신중한 검토가 필요합니다.
    • 2. 신용리스크 측정
      신용리스크 측정은 금융기관의 건전성을 좌우하는 핵심 요소입니다. 차용자의 부도 가능성, 부도 시 손실률, 노출액 등 다양한 변수를 종합적으로 평가해야 합니다. 전통적 신용평가 모형과 머신러닝 기반 접근법이 병행되고 있으며, 각각의 장단점을 이해하고 상황에 맞게 활용해야 합니다. 특히 경기순환적 특성을 반영하고 시장 변동성이 신용리스크에 미치는 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 정기적인 모형 검증과 백테스팅을 통해 측정의 정확성을 지속적으로 개선해야 합니다.
    • 3. 부도확률 추정 방법
      부도확률 추정은 신용리스크 평가의 기초입니다. 구조적 모형(Merton 모형)은 이론적 근거가 탄탄하지만 자산 변동성 추정이 어렵고, 축약형 모형은 시장 데이터 활용이 용이하지만 경제적 해석이 제한적입니다. 신용평가사 등급, 재무지표, 시장정보를 통합적으로 활용하는 하이브리드 접근법이 실무에서 효과적입니다. 다만 과거 데이터에 기반한 추정이 미래 부도 위험을 완벽히 예측하지 못할 수 있으므로, 스트레스 시나리오와 정성적 판단을 병행하는 것이 필요합니다.
    • 4. 신용파생상품(CDS)
      CDS는 신용리스크를 효율적으로 이전하고 헤징할 수 있는 중요한 금융상품입니다. 신용스프레드를 통해 시장이 평가하는 신용리스크 수준을 실시간으로 파악할 수 있으며, 신용리스크 측정 모형의 검증에도 유용합니다. 그러나 CDS 시장의 유동성이 제한적일 수 있고, 거래상대방 리스크가 존재합니다. 2008년 금융위기 이후 규제가 강화되었지만, 여전히 시스템적 리스크 전이 경로로 작용할 수 있다는 점을 간과해서는 안 됩니다. CDS 스프레드와 실제 부도 간의 괴리도 주기적으로 검토해야 합니다.
    • 5. 유동성리스크 및 동일방향 피드백거래
      유동성리스크는 시장 스트레스 상황에서 급격히 악화될 수 있는 숨겨진 위험입니다. 동일방향 피드백거래는 여러 기관이 유사한 포지션을 보유할 때 발생하며, 시장 충격 시 동시 청산 압력으로 인해 손실이 증폭됩니다. 2020년 코로나 위기 때 채권 시장에서 이러한 현상이 명확히 드러났습니다. 금융기관은 포지션 집중도를 모니터링하고, 스트레스 시나리오에서 유동성 조달 능력을 사전에 평가해야 합니다. 규제당국의 유동성 커버리지 비율(LCR) 등 요구사항도 이러한 리스크를 완화하기 위한 노력입니다.
    • 6. 바젤협약과 건전성 규제
      바젤협약은 국제 금융시스템의 안정성을 위한 핵심 규제 프레임워크입니다. 바젤 I에서 시작하여 바젤 III까지 진화하면서 자본 요구사항, 유동성 기준, 레버리지 비율 등이 강화되었습니다. 이러한 규제는 금융기관의 건전성을 높이고 시스템 리스크를 완화하는 데 기여했습니다. 다만 규제 준수 비용이 증가하고, 규제 차익거래(regulatory arbitrage) 가능성도 존재합니다. 또한 글로벌 금융 환경 변화에 따라 규제도 지속적으로 개선되어야 하며, 국가별 규제 차이로 인한 경쟁 왜곡도 해결해야 할 과제입니다.
    • 7. 운영리스크 측정
      운영리스크는 부정행위, 시스템 장애, 인적 오류 등 다양한 원인으로 발생하며, 정량화가 어렵다는 특징이 있습니다. 손실 데이터 수집, 시나리오 분석, 통제 자체 평가 등 다층적 접근이 필요합니다. 바젤 III에서 운영리스크 자본 요구사항이 도입되면서 금융기관들의 측정 역량이 향상되었습니다. 그러나 저빈도 고손실(low frequency, high impact) 사건의 특성상 과거 데이터만으로는 충분하지 않으며, 업계 벤치마킹과 스트레스 테스트가 중요합니다. 디지털화와 사이버 위협 증가에 따라 운영리스크 관리의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다.
    • 8. 신용집중리스크
      신용집중리스크는 특정 차용자, 산업, 지역에 대한 과도한 노출로 인한 위험입니다. 포트폴리오 다각화를 통해 완화할 수 있지만, 경기 침체 시 상관관계가 증가하면서 분산 효과가 감소할 수 있습니다. 금융기관은 대출 한도 설정, 산업별 노출 제한, 지역별 리스크 모니터링 등을 통해 집중리스크를 관리합니다. 특히 대형 차용자나 관련 차용자 그룹에 대한 노출을 엄격히 통제해야 합니다. 바젤 협약에서도 대출 집중도 규제를 강화하고 있으며, 스트레스 시나리오에서 집중리스크의 영향을 평가하는 것이 필수적입니다.
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