보험부채의 미래가치 평가와 리스크 측정을 위한 외부시나리오 이자율 모형 비교
A Comparison of Outer Scenario Interest Rate Models for Future Value and Risk Measurement of Insurance Liabilities
이상윤(숭실대학교); 권혁성(숭실대학교); 양기성(숭실대학교)
39권 1호, 79~98쪽
초록
K-ICS 내부모형에 의해 보험회사의 리스크를 시뮬레이션으로 측정하기 위해서는 보험부채의 1년 후 미래가치 분포를 산출해야 한다. 본 논문은 K-ICS 내부모형 요구자본 산출 요건에서 보험부채의 미래가치에 직접적인 영향을 미치는 외부 시나리오 이자율에 총 11개의 다양한 확률적 이자율 예측 모형을 적용하여 그 특성을 비교하고 리스크 측정 관점에서 시사점을 도출한다. 2006년 1월부터 2025년 5월까지의 매 월말 국내 국채 수익률 곡선 자료를 사용하여 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 이자율 모형의 공통요인의 개수가 많거나 공통요인의 확률과정이 단순할수록 미래 이자율에 대한 예측성과가 일관되게 우수하다. 이는 모형 선택을 통해 현실성 있는 미래 국채 수익률 시나리오를 생성할 수 있음을 의미한다. 둘째, 모형별로 생성된 미래 이자율 시나리오의 분포는 통계적으로 유의하게 다르며, 이는 예측력(평균) 뿐 아니라 미래 이자율의 불확실성(분산) 차이에 의한 결과이다. 그러므로 보험회사의 리스크 측정 및 요구자본은 모형 선택에 따라 유의미하게 달라질 수 있다. 본 연구는 K-ICS 내부모형 도입 초기 단계에서 중요한 실무적, 정책적 시사점을 제공한다.
Abstract
When measuring an insurance company’s risk using the simulation-based approach under the K-ICS internal model, it is necessary to estimate the distribution of the future value of insurance liabilities one year ahead. This study compares eleven stochastic interest rate forecasting models to generate interest rate outer scenarios, which directly affect the future value of insurance liabilities, and derives implications for risk measurement. Using Korean government bond yield from January 2006 to May 2025, we find that interest rate models of more common factors with simpler processes consistently demonstrate superior forecasting performance, indicating that model selection can enhance the reality of yield curve scenarios. Furthermore, the scenario distributions vary substantially across models in uncertainty as well as forecasts, implying that model choice materially influence the risk and required capital assesment. This study provides timely practical and policy implications for insurers and regulators in the early stage of the K-ICS internal model.
- 발행기관:
- 대한경영학회
- 분류:
- 경영학