운영리스크 자기자본 측정을 위한 극단치분포의 활용에 관한 연구
Application of Extreme Value Theory for Operational Risk Measurement
김현중(연세대학교); 김우환(연세대학교); 문지영(외환은행 바젤II); 김아현(연세대학교); 임종호(연세대학교); 조상희(Yale University)
19권 2호, 161~182쪽
초록
운영리스크는 잘못된 내부 절차, 인력, 시스템 및 외부사건으로 인해 금융기관에 손실을 초래할 리스크로 정의된다. 운영리스크는 재무적 영향력이 매우 크기 때문에 바젤위원회의 신 바젤 자본규약은 금융기관이 운영리스크로 인한 손실을 예측하고 이에 기초하여 적정 자기자본을 축적하도록 권고하고 있다. 운영리스크 손실사건의 주요 특징 중 하나는 발생 빈도는 낮지만 재무적 손실이 매우 큰 운영 손실이 존재한다는 것이다. 즉, 손실분포의 꼬리 부분에 대한 영향력을 제대로 모형화하지 못한다면 운영리스크 자기자본 추정은 실질적인 리스크를 제대로 반영할 수 없다는 것을 의미한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 극단치이론을 활용하여 운영리스크 손실분포를 생성하는 방법론에 대한 수요가 증대되고 있다. 극단치이론은 자료의 극단값 (최대값 또는 최소값)에 관한 통계적 이론으로 극단값을 모형화하는 방법에 따라 크게 일반화 극단치(Generalized Extreme Value) 접근법과 POT (peak over threshold) 접근법의 두 가지 접근 방법이 있다. 본 논문에서는 POT방법에 근거한 극단치이론을 운영리스크 자본량 측정에 시도하였다는 데 의의가 있다. 본 논문에서는 운영리스크 손실분포를 생성하는 방법론 중 극단치이론이 적용된 심도분포와 빈도분포를 통합(convolution)하는 방법론을 새로이 제시하였다. 또한 본 논문에서 제시된 실증분석을 수행한 결과 극단치분포를 고려하는 경우 운영리스크 자기자본이 1.5배에서 20배 정도 증가하는 것을 알 수 있었고 과거손실사건의 이력이 충분하지 않은 현실적 상황을 고려하면 소수의 셀에 대하여 한정적으로 활용하는 것이 올바르다는 결론을 내릴 수 있었다.
Abstract
Operational risk is defined as the risk of loss resulting from inadequate internal processes, people, systems, or external events. Basel committee has recommended to calculate the loss from operational risk, and manage the regulatory capital predicted by risk model based on historical data. One of the main difficulties in operational risk modelling is originated from the low frequency and high severity loss data. To improve the adequacy of risk models, it is necessary to model the tail behaviour of loss distribution. The prominent candidate to deal with this problem is the extreme value theory which focuses on the limiting distribution of sample maximum (or minimum). We propose how to model the loss distribution using POT (peak over threshold) approach that focuses on values beyond certain threshold. We found that the use of extreme value theory would increase the operational risk capital since the loss in the tail area plays more important role.
- 발행기관:
- 한국리스크관리학회
- 분류:
- 경영학