위험을 파악하기 위해서는 위험노출(risk exposure)의 크기를 수치화해야 한다.
이를 위한 방법으로 금융기관에서 기존에 사용되는 대표적인 방법들을 간단히 소개하면 다음과 같다.
(1) 갭분석(gap analysis)
이것은 주로 금융기관에서 금리위험에 대한 노출을 계산하는데 사용된다. 갭 분석은 적절한 기간의 선택에서부터 시작된다. 1년, 1개월, 혹은 1주일 등 기간 이 선정되면 다음으로 자산과 부채 포트폴리오가 이 기간 내에 가격이 재설정 (repricing) 되는지를 확인한다. 이것은 이자율 민감자산(rate sensitive asset)과 이 자율 민감부채(rate sensitive liability) 분석을 통해 이루어진다. 갭은 이 둘 사이의 차이를 말한다. 금리위험에 대한 노출금액은 이자율이 변화함에 따라 발생하는 순이자소득(net interest income)의 변화로 측정된다. 이 금액은 이자율 변화분에 갭을 곱해서 구해진다.
Δ N I I = ( GAP )⋅Δ r
여기에서 Δ N I I는 순이자소득의 변화를, Δ r은 이자율변화를 나타낸다.
갭분석은 단순해서 적용이 용이하지만 대차대조표 상의 금리위험만을 측정한 다는 단점을 가지고 있다. 또한 측정기간의 선택에 민감하다는 문제점도 있다.
(2) 듀레이션 분석
듀레이션(duration) 분석은 금융기관에서 전통적으로 사용되어 온 또 한가지 금 리위험 측정 수단이다. 채권(혹은 다른 종류의 고정소득증권)의 듀레이션은 증 권의 이표로 조정된 만기까지의 기간이라고 할 수 있다. 보다 정확히 듀레이션 은 채권 현금흐름의 가중평균 만기로 정의된다. 여기에서 가중치는 모든 현금흐 름의 현재가치에 대한 각 현금흐름의 현재가치가 된다.
듀레이션(D)은 다음 식으로 표시할 수 있다.
D =
∑
n
i = 1 i ⋅ PVCFi
∑
n
i = 1 PVCFi
이 식에서 PVCFi는 기간 i의 현금흐름을 적절한 현물이자율로 할인한 현재 가치(present value of cash flow)를 의미한다. 듀레이션은 수익률이 변화하는 경우 에 채권가격이 얼마나 변화하는지에 대한 민감도를 근사적으로 계산할 수 있게 해주기 때문에 유용하다. 즉 다음 식으로 계산할 수 있다.
채권가격의 % 변화 = -D ⋅ Δ y
이 식에서 y는 수익률을, Δ y는 수익률의 변화를 나타낸다. 듀레이션이 크면 클수록 수익률변화에 대한 채권가격변화는 커지게 된다.
단순 가중평균한 값으로 계산된다.
듀레이션 접근법은 계산이 쉽기 때문에 편리하다. 또한 갭분석에 비해 순이익 의 변화만을 계산하는 것이 아니라 자산부채의 가치변화를 계산할 수 있기 때문 에 더 나은 방법으로 볼 수 있다.
그러나 듀레이션 접근법은 갭분석과 유사한 문제점을 가지고 있다. 즉 이 분 석방법은 금리위험만을 계산할 수 있으며, 따라서 비금융기관에는 적용하기 어 렵다.
(3) 통계적 분석(statistical analysis)
위험노출 금액을 계산하기 위해 통계적인 분석방법도 적용할 수 있다. 통계적 인 분석은 금리 뿐만 아니라 주식이나 외환, 상품 및 다른 위험에도 적용될 수 있으며, 따라서 비금융기관에서도 적용이 가능하다.
기본적인 개념은 위험변수와 손실이나 이익에 영향을 미칠 것으로 생각되는 요인 사이에 측정가능한 관계를 가정하고 이 관계를 측정하는 것이다. 즉 다양 한 모수를 계량경제학적인 방법을 사용하여 측정한다. 이들 모수는 여러 가지 위험노출에 대한 민감도나 크기를 제공해 주며, 이는 다시 이 위험을 회피하기 위해 사용해야 하는 회피의 크기를 결정할 수 있게 해준다.
그러나 이 접근법은 자료의 이용가능성이라는 제약을 가지고 있다. 즉 신뢰할 만한 모수를 추정하기 위해서는 충분한 자료가 있어야 한다. 또한 일반적으로는 시장성있는 증권의 가격에 대한 자료만이 확보가능하기 때문에 이 방법은 시장 가격 위험만을 측정할 수 있게 된다. 그리고 추정되는 통계적인 관계 사이에 잠 재적인 식별오류(misspecification error)나 관계의 안정성에 대해서도 충분히 검토 가 있어야 한다.
(4) 시나리오 분석
이 접근법은 특정한 시나리오를 설정하고 이들 시나리오 하에서 가능한 손실
이나 이익을 분석하는 방법이다. 시나리오 분석은 모든 종류의 위험에 적용이 가능하고 통계적인 접근법에 비해 자료의 이용가능성에 대한 제약을 덜 받는다.
일반적인 시나리오 분석에는 다음과 같은 네 가지 주요 단계가 있다.
첫째, 시나리오를 선택한다. 즉 시간의 경과에 따라 관련변수(인플레이션, 환 율 등)가 어떻게 변화해 갈 것인가를 선정한다.
둘째, 가정된 시나리오 하에서 자산이나 부채의 현금흐름, 가치 등이 어떻게 변화하는지를 계산한다.
셋째, 이상의 두 과정을 관련되는 다른 시나리오 하에서 반복한다.
넷째, 시나리오의 결과를 분석한다.
이러한 분석과정은 적용이 간단하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 문제는 정 확한 시나리오를 어떻게 식별하느냐이다. 시나리오를 선정하는 일반적인 기준 은 거의 없다. 따라서 분석의 목적에 따라 선정하는 시나리오가 합리적인가를 확인하고, 관련되는 변수들 사이의 상호관련성에 대해서 충분한 주의를 해야 한 다. 또한 가능한 한 모든 주요한 시나리오를 다루어야 한다.
시나리오 분석의 또 한가지 문제점은 어떠한 시나리오가 실제로 발생할 것인 가의 가능성에 대해서는 아무것도 설명해 주지 않는다는 점이다.