Ⅴ. 결 어
본 연구에서는 우선 新바젤자기자본협약안의 주요 내용과 선행 연구들을 살펴 보았다. 이어서, 운영리스크 추정 모형에 대한 여러 방법론들을 검토하 고, 실제 금융기관에서 산출한 운영리스크의 크기가 금융감독당국의 승인을 얻기 위해 요구되는 기준에 관하여 살펴 보았다. 우리는 이 과정에서 기존의 여러 연구 또는 실무 결과물들이 운영리스크 추정의 바탕자료가 되는 영역별 손실분포에 대한 철저한 적합성 검증 없이 이를 지수분포, 지수정규분포, 와 이블 분포 또는 정규분포 등으로 가정하였는바, 이들이 산출한 최종 결과물 에 대한 신뢰성을 확보할 수 없음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 비교적 풍부한 양의 실제 외부손실자료를 가지고 손실분포 의 적합성 검증을 통해 손실분포를 추정하였다. 다만, 영역별 자료의 불충분 및 기타의 문제로 인하여 최초 추정하고자 의도하였던 56개 영역 중 13개 영 역에서만 손실분포를 추정할 수 있었다. 운영리스크 관련 사건발생 은행의 자산과 총이익으로 스케일링한 손실자료에 대해 각각의 적합성 검증을 하였 는 바, 추정된 모든 영역의 손실분포는 통계적인 유의성을 가지고 지수정규 (로그노말) 분포를 따르고 있음을 입증할 수 있었다. 본 연구의 첫 번째 공헌 은 바로 실제의 손실자료를 이용하여 운영리스크 분포를 추정하였다는 점일 것으로 보인다.
다음으로는 이렇게 추정한 손실분포를 이용하여 국내 13개 일반은행을 대 상으로 운영리스크 크기, 즉 99% 수준의 Operation VaR를 측정하였다. 측정 결과 각각 자산, 총이익으로 스케일링한 손실자료로부터 계산한 운영리스크 량은 각각 85조 6,724억원, 84조 6,774억원으로 분석되었다. 이는 2004년 국내
13개 일반은행의 당기순이익 합계액인 6조 4천억원에 비해 너무 큰 수준이 다. 여기서 내부모형에 의해 추정된 20조원 이상의 운영리스크는 감독당국이 허용하는 단순한 기초지표법과 표준방법에 의한 운영리스크의 양보다도 훨 씬 크기 때문에 외부자료를 이용한 내부모형의 실효성이 없음을 보여주고 있 다. 이 같은 결과는 내부모형의 사용을 권장하는 BIS 방침에 반하는 것이다.
국내은행의 내부모형을 통한 운영리스크 산출에 있어 몇 가지 시사점을 정리 하면, 첫째 국외 금융기관의 99.9% 수준의 운영리스크는 그 액수가 커 국내 금융기관에 일괄적으로 적용하기 어려울 수 있다는 점이다. 둘째로, 이의 해 결을 위해서는 전체 손실자료 중에 국내 일반은행의 손실자료(내부자료)가 상당한 비중을 차지해야 하는 데, 이 같은 상황이 되기까지에는 상당한 시간 이 필요하다는 것이다. 본 연구는 외부자료에 의한 운영리스크 추정이 과다 추정의 문제점을 가지고 있다는 것을 실증적으로 분석했다는 점에서 또 다른 공헌이 있었다고 판단한다.
물론 56개 전체 영역에서의 손실추정이 어려워 13개 영역의 손실 추정액을 56/13배하여 총 운영리스크를 구했다는 면에서 정확성의 문제를 가진다. 그 러나 본 연구는 위와 같은 자료상의 한계가 있음에도 불구하고, 위에서 지적 한 과다추정의 문제점이 추가 자료가 가능하다 해도 변하지 않을 것이다. 그 이유는 13개 영역에서 구한 추정 운영리스크 양만 해도 그 크기가 국내은행 영업규모에 비해 이미 과다한 것이기 때문이다.
본 연구는 운영리스크 연구의 시작점에 불과하다. 자료의 부족으로 그리고 국내자료가 없는 상황에서 외부 상용자료에 의존해 13개 영역에서만 연구를 진행할 수밖에 없었다는 점이 본 연구의 한계이다. 풍부한 국내자료가 포함 된 내․외부자료를 바탕으로 운영리스크 56개 전체 영역에서 손실분포의 추 정 및 적합성 검증이 실행되어야 하며, 이를 바탕으로 Operation VaR의 추정
Ⅴ. 결 어 89
이 이뤄져야 한다. 그러나 2006년 현재 국내 생성자료가 매우 부족할 뿐 아니 라, 있다 해도 이들 손실자료가 대부분 은행의 영업기밀에 속하는 자료라 진 실된 자료가 아닐 것이라는 자료의 신뢰성 문제가 있을 것이다. 물론 담당자 외 외부 연구자가 개별적으로 취득하기란 매우 어려운 일이다. 이 같은 자료 취득상의 어려움은 앞으로 매우 기본적인 운영리스크 관련 연구를 위해서도 반드시 해결해야 할 문제이고 또, 향후 보다 선진적인 리스크 관리를 위해서 도 꼭 해결되어야만 할 것이다. 다행히 2006년 1월 은행연합회가 주관이 되어 국내은행간 손실데이타 공유위원회가 발족되었으며, 따라서 국내은행간의 손 실데이터 공유가 원활해질 것으로 예상된다. 덧붙이자면, 손실데이타의 보관 기관은 손실데이터의 효율적 수집 방안과 보관, 공유방안 수립에 힘을 기울 여야 할 것이다. 또한 금융당국도 그 적정성 확보를 위하여 지도 감독에 노력 을 기울여야 할 것이다.
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<부록 1> 몬테칼로 시뮬레이션 결과 영역별 손실분포 히스토그램 93
<부록 1> 몬테칼로 시뮬레이션 결과 영역별 손실분포 히스토그램
* 자산으로 스케일링한 손실자료의 히스토그램34) 1. 업무영역 : 투자금융, 사건유형 : 내부사취
0 10 20 30 40 50 60
2E+05 1E+10 3E+10 4E+10 6E+10 7E+10 8E+10 1E+11 1E+11 1E+11 1E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 4E+11 4E+11
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제 손실자료 시뮬레이션 결과
2. 업무영역 : 투자금융, 사건유형 : 외부사취
0 5 10 15 20 25
79000 2E+08 4E+08 6E+08 8E+08 1E+09 1E+09 1E+09 2E+09 2E+09 2E+09 2E+09 2E+09 3E+09 3E+09 3E+09 3E+09 3E+09 4E+09 4E+09 4E+09 4E+09 4E+09 5E+09 5E+09 5E+09 5E+09 5E+09
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
34) 히스토그램을 구성하는 예측치의 개수가 너무 많은 경우는 그래프의 크기가 작을 경우, 시 각적으로 나타나지 않기 때문에 그 분포의 모습을 시각적으로 표현하기 위하여 일부 예측 치만을 발췌하여 그래프를 그렸음. 그러나 통계적으로 그 적합성 검증을 실시하였고 그에 대하여 본문에 수록하였으므로 본문의 내용을 참조 바람.
3. 업무영역 : 투자금융, 사건유형 : 고용 및 사업장 안전
0 10 20 30 40 50 60
6300000 406300000
806300000 1206300000
1606300000 2006300000
2406300000 2806300000
3206300000 3606300000
4006300000 4406300000
4806300000 5206300000
5606300000 6006300000
6406300000 6806300000
7206300000 7606300000
8006300000 8406300000
8806300000 9206300000
9606300000 10006300000
10406300000 10806300000
11206300000 11606300000
12006300000 12406300000
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
4. 업무영역 : 투자금융, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
1E+05 2E+09 5E+09 7E+09 1E+10 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10 5E+10 5E+10 6E+10 6E+10 6E+10 6E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
<부록 1> 몬테칼로 시뮬레이션 결과 영역별 손실분포 히스토그램 95
5. 업무영역 : 트레이딩과 매매, 사건유형 : 내부사취
0 5 10 15 20 25 30 35 40
1E+05 2E+09 4E+09 7E+09 9E+09 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10 5E+10 5E+10 6E+10 6E+10 6E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
6. 업무영역 : 트레이딩과 매매, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 10 20 30 40 50 60 70
71600 2E+09 4E+09 7E+09 9E+09 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10 5E+10 5E+10 6E+10 6E+10 6E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
7. 업무영역 : 소매금융, 사건유형 : 고용 및 사업장 안전
0 10 20 30 40 50 60 70
3830000 203830000
403830000 603830000
803830000 1.004E+09
1.204E+09 1.404E+09
1.604E+09 1.804E+09
2.004E+09 2.204E+09
2.404E+09 2.604E+09
2.804E+09 3.004E+09
3.204E+09 3.404E+09
3.604E+09 3.804E+09 스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
8. 업무영역 : 소매금융, 사건유형 : 집행, 전달 및 절차의 관리
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
1100000 401100000
801100000 1.201E+09
1.601E+09 2.001E+09
2.401E+09 2.801E+09
3.201E+09 3.601E+09
4.001E+09 4.401E+09
4.801E+09 5.201E+09
5.601E+09 6.001E+09
6.401E+09 6.801E+09
7.201E+09 7.601E+09
8.001E+09 8.401E+09
8.801E+09 9.201E+09
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
<부록 1> 몬테칼로 시뮬레이션 결과 영역별 손실분포 히스토그램 97
9. 업무영역 : 기업금융, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
3E+05 2E+09 4E+09 7E+09 9E+09 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10 5E+10 5E+10 6E+10 6E+10 6E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
10. 업무영역 : 지급과 결제, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
4E+06 2E+09 4E+09 5E+09 7E+09 9E+09 1E+10 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
11. 업무영역 : 대행서비스, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 5 10 15 20 25 30 35 40
_MIDPT_ 3203200000 6603200000 10003200000 13403200000 16803200000 20203200000 23603200000 27003200000 30403200000 33803200000 37203200000 40603200000 44003200000 47403200000 50803200000 54203200000 57603200000 61003200000 64403200000 67803200000 71203200000 74603200000 78003200000 81403200000 84803200000 88203200000 91603200000 95003200000 98403200000 1.01803E+11 1.05203E+11 1.08603E+11
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % ) Percent ( % ) Percent ( % ) Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
12. 업무영역 : 자산관리, 사건유형 : 내부사취
0 10 20 30 40 50 60
2E+06 1E+09 2E+09 3E+09 4E+09 6E+09 7E+09 8E+09 9E+09 1E+10 1E+10 1E+10 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
<부록 1> 몬테칼로 시뮬레이션 결과 영역별 손실분포 히스토그램 99
13. 업무영역 : 자산관리, 사건유형 : 고객, 상품 및 영업
0 5 10 15 20 25 30
3E+05 2E+09 4E+09 7E+09 9E+09 1E+10 1E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 2E+10 3E+10 3E+10 3E+10 3E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 4E+10 5E+10 5E+10 5E+10 5E+10 6E+10 6E+10 6E+10
스케일링 후 예상 손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
* 총이익으로 스케일링한 손실자료의 히스토그램35)
1. 업무영역 : 투자금융, 사건유형 : 내부사취
0 10 20 30 40 50 60
2E+05 2E+10 4E+10 5E+10 7E+10 9E+10 1E+11 1E+11 1E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 2E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 3E+11 4E+11 4E+11 4E+11 4E+11 4E+11 5E+11 5E+11 5E+11 5E+11 5E+11 5E+11 6E+11 6E+11 6E+11
스케일링후 예상손실액
Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )Percent ( % )
실제손실자료 시뮬레이션결과
35) 히스토그램을 구성하는 예측치의 개수가 너무 많은 경우는 그래프의 크기가 작을 경우, 시 각적으로 나타나지 않기 때문에 그 분포의 모습을 시각적으로 표현하기 위하여 일부 예측 치만을 발췌하여 그래프를 그렸음. 그러나 통계적으로 그 적합성 검증을 실시하였고 그에 대하여 본문에 수록하였으므로 본문의 내용을 참조 바람.