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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국금융공학회 金融工學硏究 金融工學硏究 제18권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 25 (25page)

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본 연구에서는 금융회사 간 꼬리위험의 연결성과 개별 금융회사의 시가총액을 조합해 시스템적으로 중요한 금융회사를 선별할 수 있는지를 TENET(Tail-Event driven NETwork risk) 모형으로 검증하였다. 유가증권시장의 분류에 따라 은행업, 보험업, 증권업으로 구분하고, 총 31개의 금융회사를 분석대상으로 선정하였다. 표본기간은 2006년 3월 26일부터 2018년 3월 25일까지이며, 금융회사 고유의 특성을 반영하기 위해 재무상태표에서 입수가능한 4개의 지표(레버리지, 만기불일치, 시장 대 장부가 비율, 규모)를 포함하였다. 그리고 거시경제 상황을 반영하기 위한 7개 변수들도 추가하여 시스템적 위험을 추정하였다. 실증분석 결과를 통해 31개의 금융회사로 구성된 총 연결성이 3개의 국면에서 급격한 상승추세를 가진 것으로 파악되었는데, 세계 금융시장이 불안정한 모습을 보인 글로벌 금융위기 및 유럽재정위기와 함께 아르헨티나의 디폴트(채무불이행) 사태로 미국과 유럽증시가 하락했던 시기인 것으로 나타났다. 연결성을 유입과 유출로 구분한 분석에서는 공통적으로 증권업이 가장 높은 수준의 추정값이 도출되었으나 최종적으로 금융회사 간 연결성과 개별 금융회사의 시가총액을 결합한 분석에서 시스템적으로 중요한 금융회사는 대부분 은행인 것으로 확인되었다. 그리고 이러한 결과는 금융위원회가 은행 및 은행지주회사를 대상으로 평가지표에 의해 선정하는 “시스템적 중요 은행”의 결과와도 대체로 일치하였다.
#Tail risk #Systemic risk #CoVaR #Financial Institution

목차

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참고문헌 (17)

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문호성 / 2011 / 위험연계행렬을 이용한 우리나라 금융시스템의 연계성 평가 / 산업경제연구 24(2):1205~1216 dbpia Acharya, V. / 2012 / Capital shortfall : A new approach to ranking and regulating systemic risks / American Economic Review 102(3):59~64 google schola Adrian, T. / 2011 / CoVaR google schola Belloni, A. / 2004 / L1-penalized quantile regression in high dimensional sparse models / The Annals of Statistics 39(1):82~130 google schola Berkowitz, J. / 2011 / Evaluating value-at-risk models with desk-level data / Management Science 57(12):2213~2227 google schola

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