[30회 투자자산운용사 펀드매니저 고사] 제2과목 4)리스크관리

1.리스크 종류

①시장 리스크 : 금리, 주가, 환율 등 시장가격의 변동 → 금융회사의 자산 가치가 변동할 가능성

②신용 리스크 : 거래상대방의 경영상태 악화, 신용도 하락 또는 채무 불이행 등 → 손실 발생할 위험

-위험의 원천 다양, 위험관리 기간이 길고, 법률 리스크가 높음

-수익률 분포가 비대칭, 두터운 꼬리를 가짐, 비모수적방법으로 측정

-완전가치평가법 : 역사적 시뮬레이션법, 몬테카를로 시물레이션법, 스트레스 검증법

-부분가치평가법 : 델타분석법

③운영 리스크 : 부적절하거나 잘못된 내부의 절차, 인력, 시스템 및 외부사건으로 발생하는 경제적 손실

*국제결제은행의 3대 리스크 : 시장 리스크, 신용 리스크, 운용 리스크

④유동성 리스크 : 일시적 자금부족 → 결제시점에서 결제의무를 이행X → 거래상대방의 자금조달계획 등에 미치는 손실가능성

⑤법적 리스크 : 계약당사자에 대하여 계약을 강제할 수 없을 때 발생하는 손실위험

 

2.베어링 은행 파산사건

①1995년 싱가포르 주재 파생상품 거래담당인 닉 리슨의 불법거래

②사건 개요 : 평소 닉 리슨은 고위험의 파생상품 거래로 큰 수익 얻음 → 95년 일본 닛케이주가지수 선물에 숏 스트래들 포지션을 취함 → 1월 고베지진, 미국의 금리정책 변경으로 손실 발생 → 다시 니케이225 매수포지션으로 투자 → 14억달러 손실, 은행 파산

③사건 발생 요인

-과도한 재량권의 문제, 보고체계 미흡 문제

-내부 감시체제 미비, 파생상품에 대한 경영진 인식 부족

-은행과 증권업 겸영 → 예금을 파생상품투자에 운용

-금융상품가격 변동에 대한 정밀한 통계 분석 미흡

 

3.메탈게젤샤프트사 파산사건

①1993년 원유 선물 투자 실패한 독일의 비철금속 제련 업체

②사건 개요 : MGRM(미국 현지 자회사) 원유 선물 시장에서 유가가 오를 것을 예상 → 장기 선도공급계약 체결 → 단기선물계약 매수, Rolling Hedge 방식의 스왑으로 헤지 → 원유 가격 하락, 추가증거금 납부에 따른 유동성 부족 → 파산 위기를 넘겼으나 결국 M&A

③사건 발생 요인

-과도한 장기공급계약 체결

-선물시장 이해 부족

-추가증거금 발생에 따른 유동성 리스크 반영X

-과거 자료에 지나친 신뢰

 

4.오렌지카운티 파산사건

①대표적인 부동상 파생상품 버블 붕괴 사례

②사건 개요 : 시트론(오렌지카운티 재정담당관) 이자율 하락 예상, 장기채 투자 → Reverse Repurchase Agreement(역환매조건부매매)로 단기차입금을 장기채에 투자 → 장기채 가격하락, 단기금리 상승 → 오렌지카운티 재정 파탄

*역환매조건부매매 : 중앙은행이 금융기관에게 일정 시점에서 채권을 되사는 조건으로 매각하는 거래

③사건 발생 요인

-과거 자료에 지나친 신뢰

-단기자금을 장기채권에 투자 → 지나친 레버리지, 듀레이션 관리 미흡

 

5.VaR

①정상적인 시장 여건 하, 일정기간 동안 발생할 수 있는 ‘최대손실 금액’

→ 일정 유의수준에서 발생할 수 있는 최소손실가능금액

②목표기간 1년, 신뢰수준 95%에서 산출된 VaR이 10억원

-1년 동안 발생할 최대손실금액이 10억보다 작을 확률 95%

-유의수준이 5%라면 1년동안 발생할 최소손실금액은 10억

-10억원 이상의 손실이 발생할 확률은 20년에 1번

$VaR=위험노출금액\ X\ \left(신뢰수준에\ 상승하는\ Z값\right)\ X\ \ 변동성\ X\ \sqrt{VaR추정기간}$VaR=위험노출금액 X (신뢰수준에 상승하는 Z값) X  변동성 X √VaR추정기간​

$(항상양수로측정)$(항상양수로측정)​

$*Z값:\ 신뢰수준\ 95\%\ →\ 1.65\ \ 신뢰수준\ 99\%\ →\ 2.33$*Z값: 신뢰수준 95% → 1.65  신뢰수준 99% → 2.33​

 

6.개별자산 VaR 측정

$①주식의VaR=위험노출금액\ X\ 신뢰수준에상승하는Z값\ X\ 1일변동성\ X\ 베타\ X\ \sqrt{VaR추정기간}$①주식의VaR=위험노출금액 X 신뢰수준에상승하는Z값 X 1일변동성 X 베타 X √VaR추정기간​

$②채권의VaR=위험노출금액\ X\ 신뢰수준에상승하는Z값\ X\ 1일변동성\ X\ MD(수정듀레이션)\ X\ \sqrt{VaR추정기간}$②채권의VaR=위험노출금액 X 신뢰수준에상승하는Z값 X 1일변동성 X MD(수정듀레이션) X √VaR추정기간​

$③옵션의VaR=위험노출금액\ X\ 신뢰수준에상승하는Z값\ X\ 1일변동성\ X델타\ X\ \sqrt{VaR추정기간}$③옵션의VaR=위험노출금액 X 신뢰수준에상승하는Z값 X 1일변동성 X델타 X √VaR추정기간​

$*1일\ 변동성=연간\ 변동성\ X\ \frac{1}{\sqrt{연간일수}}$*1일 변동성=연간 변동성 X 1√연간일수​​

-특징

·매수포지션 VaR = 매도포지션 VaR

·매수포지션은 위험을 과대평가, 매도포지션은 위험을 과소평가

·위험 노출금액에 기초자산 가격을 사용

 

7.포트폴리오 VaR

$매입포지션\ =\ \sqrt{\combi{\combi{VaR}_A^2}+\combi{VaR}_B^2+(2\ X\ 상관계수\ X\ \combi{VaR}_A\ X\ \combi{VaR}_B}$매입포지션 = √VaR2A​+VaR2B​+(2 X 상관계수 X VaRA​ X VaRB​​

$분산효과\ =(|\combi{VaR}_A|+|\combi{VaR}_B|)-포트폴리오VaR$분산효과 =(|VaRA​|+|VaRB​|)−포트폴리오VaR​

①A, B 모두 매수 포지션

-상관계수 1 : 분산 효과 X

-상관계수 0

-상관계수 -1 : 분산 효과 최대

②A 매수, B 매도 포지션

-상관계수 1 : 분산 효과 최대

-상관계수 0

-상관계수 -1 : 분산 효과 X

 

8.VaR 전환

$기간\ 변경=변경\ 전\ VaR\ X\ \frac{\sqrt{신\ 기간}}{\sqrt{구기}}$기간 변경=변경 전 VaR X √신 기간√구기​​

$신뢰수준\ 변경=변경\ 전VaR\ X\ \ \frac{신\ 신뢰수준}{구\ 신뢰수준}$신뢰수준 변경=변경 전VaR X  신 신뢰수준구 신뢰수준

 

9.완전가치평가방법(=비모수적 방법)

①리스크 요인이 변할 때, 자산가치의 변동을 측정

②종류 : 역사적 시뮬레이션, 몬테카를로 시뮬레이션, 스트레스 검증

 

10.역사적 시뮬레이션

①과거 자료를 통해 현재 보유한 포지션의 가치변동을 VaR로 계산

②장점

-감마 위험, 베타 위험 및 상관관계 모두 반영

-두터운 꼬리를 고려

-실제 데이터를 사용하므로 모형 리스크가 X

③단점

-역사적 자료에 지나치게 의존

-민감도 분석이 어려움, 일시적 변동성 고려X

 

11.구조화된 몬테카를로 분석법

①향후 위험요인의 변동을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용 → 포지션의 가치변동의 분포로부터 VaR 추정

②장점

-민감도, 위기 분석 용이

-위험요인의 분포를 어떤 분포로도 가정 가능 → 가장 정확

③단점

-큰 모형 위험

-시간과 비용이 많이 듦

 

12.스트레스 검증​​

①극단적인 사건을 고려한 추정방법 → 위험요인의 극단전인 변화가 포트폴리오에 미치는 손실을 측정

②장점

-과거 데이터가 없어도 분석 가능

-특정 분포를 가정하지 X

③단점

-정상적인 상황에서 이용하기 어려움

-시나리고 가정이 주관적

-포트폴리오의 상관관계를 제대로 추정X

 

13.VaR의 유용성

①위험에 대한 정보 제공

②자원 배분(자산운용 의사결정 가능)

-한계 VaR가 작은 투자안 선택

*한계 VaR : 특정 투자안을 기존 포트폴리오에 편입 시 추가되는 위험

③포지션 관리

-회사 전체 리스크 한도 < 각 부서 리스크 합

-분산효과 고려하여 거래한도 설정

④성과 평가

RAROC = 투자이익 / VaR

 

14.VaR 한계

①VaR보다 큰 손실 발생 시 손실규모 알 수 없음 → 스트레스 테스트로 보완

②과거 데이터에 의존

③같은 모형이라도 분포의 가정에 따라 다르게 계산

④설정하는 보유기긴, 신뢰수준에 따라 값에 차이 발생

 

15.KMV의 부도율 측정모형

①부도가 발생한 경우→ 신용손실이 발생 → 리스크 추정

②블랙-숄즈의 옵션가격결모형을 이용 → 기업의 주식가치를 자산가치가 기초자산, 부채금액을 콜옵션으로 간주

③부도확률 = 만기 시 외가격(OTM) 옵션 확률

④EDF(기대채무불이행빈도) : 미래 일정시점에 기업의 자산가치가 부채가치보다 작을 확률 → 기업의 채무불이행 가능성을 나타냄

*KMV는 실증적 EDF사용

⑤부도거리 = (미래시점 자산가치 – 부채가치) / 표준편차

*부도거리 2 = 2표준편차 → 95% 포함 확률 → 단측 검정 2.5% 부도확률

부도거리 3 = 3표준편차 → 99% 포함 확률 → 단측 검정 0.5% 부도확률

 

16.부도모형(Default Mode)

①부도가 발생한 경우→ 신용손실이 발생 → 리스크 추정

②예상손실(EL) = 대출금액(EAD) X 부도율(PD) X 손실률(LGD)

-EL의 변동성은 표준편차에 의해 추정 가능

-PD는 베르누이분포를 가짐

③예상손실 : 비용 인식, 충당금으로 손실 대비, 대출 금리에 반영

④예상외 손실 : 리스크로 인식, 자기자본을 손실 대비, 자기자본비율에 반영

 

17.MTM모형

①부도 발생, 신용등급의 변화까지 신용위험으로 간주 → 신용 리스크 추정

②신용 VaR : 한 기간 후의 가치변화에 대한 분포를 도출 → 예상치 못한 가치변화를 VaR 개념으로 추정 (일정 신뢰수준 하 최대손실 – 예상손실)

*신용위험을 측정하는 모형은 EDF 모형, Default Mode(부도모형), MTM 모형의 3가지가 있고, 이 중 정규분포를 가정하는 것은 EDF모형임

 

18.크레딧메트릭스

①신용리크스를 VaR 개념으로 사용, 측정하는 법 → J.p.Moargan에 의해 개발

②채무불이행, 신용등급의 변화에 따른 손실위험 → 신용리스크에 포함

③보유자산의 신용등급 간의 상관관계 고려, 포트폴리오의 신용리스크를 측정하는 일관성 있는 방법론 제공