우리나라 은행산업의 스트레스 테스트를 통한 주택대출의 신용위험관리

통한 주택대출의 신용위험관리

이 지 언

2005. 12.

년 이후 국내 은행산업은 자산구성의 변화 과정에서 가계대출 및 주 2001

택담보대출을 빠른 속도로 증대시켜 왔고 이를 통해 상당한 수익성과 성장 성을 구가하고 있다 그러나 금융산업의 치열한 경쟁 환경과 신바젤 협약 등. 으로 주택담보대출에 대한 신용위험관리는 은행의 선택이 아니라 필수사항 이 되고 있다.

국내 은행들은 시장위험에 대하여 이미 상당한 수준의 스트레스 테스트를 실시하고 있으나 아직까지도 신용위험의 스트레스 테스트는 활발하지 않은 편이다 그 이유로는 첫째 금융자료가 체계적이고 장기간에 걸쳐 축적되지. , 않았다는 점 둘째 고급 통계기법을 이용한 스트레스 테스트를 은행에 적용, , 하는 것은 많은 비용과 시간을 필요로 한다는 점 셋째 스트레스 테스트 결, , 과를 실무진과 경영진이 쉽게 해석하기 어렵다는 점을 들 수 있다.

본 보고서는 이러한 맥락에서 국내 은행들이 신용위험 관리에 쉽게 적용 할 수 있는 스트레스 테스트 방안을 설명하고 있다 본 보고서에서 소개하는. 스트레스 테스트 모형은 정태적인 미시모형으로 거시적 충격이 은행에 미치 는 충격을 정량적으로 나타냄으로써 실무진과 경영진이 직관적으로 포트폴 리오의 질적인 상태를 파악할 수 있게 해준다 더구나 다른 기법에 비해서. 장기간의 금융자료를 필요로 하지 않으며 여타의 신용자산에까지 쉽게 적용 할 수 있는 장점을 갖고 있다.

국내 은행 및 감독당국이 본 보고서의 스트레스 방안을 검토하여 보다 효 율적인 신용위험관리의 한 수단으로 사용할 수 있다면 본 연구원의 보람이 될 것이다 또한 본 보고서가 우리나라 금융자료의 체계적인 축적과 관리 및.

별되는 본 모형의 한계에 대해 명확히 인식할 필요가 있겠다.

본 보고서는 이지언 박사가 작성하였으며 익명의 심사위원들과 본 연구원 의 주례세미나 참석자 및 편집위원회의 논평이 보고서의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 되었다 또한 보고서 작성 과정에서 많은 도움을 준 정재호 연. 구원과 이지선 연구비서의 노고를 치하하는 바이다 마지막으로 본 보고서의. 내용은 집필자 개인의 의견이며 본 연구원의 공식 견해는 아님을 밝혀둔다.

년 월 2005 12 한국금융연구원 원장 최 흥 식

요 약

연구의 목적과 필요성 연구의 목적과 필요성 연구의 목적과 필요성 연구의 목적과 필요성 ....

Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ ··· 1111 우리나라 주택대출의 현황

우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황 ....

ⅡⅡ

ⅡⅡ ··· 4444 우리나라 주택금융시장의 현황

1. ··· 4 주택대출 및 연체율 현황 추이

2. ··· 8

주택가격과 및

3. LTV LGD ··· 10 주택가격의 하락 위험

4. ··· 20 스트레스 테스트 모델

스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 ....

Ⅲ

Ⅲ

Ⅲ

Ⅲ ··· 23232323 스트레스 테스트의 일반적 정의

1. ··· 23 방법론

2. ··· 24 가상의 데이터를 사용한 적용례

3. ··· 30 시사점 및 정책과제

시사점 및 정책과제 시사점 및 정책과제 시사점 및 정책과제 ....

Ⅳ

Ⅳ

Ⅳ

Ⅳ ··· 50505050 시사점

1. ··· 50 인프라 구축 과제

2. ··· 51 방법론상의 한계

3. ··· 54

부록 증명

부록 증명

부록 증명

부록 ⅠⅠⅠⅠ :::: 증명··· 57575757

부록 스트레스 테스트를 위한 프로그램

부록 스트레스 테스트를 위한 프로그램

부록 스트레스 테스트를 위한 프로그램

부록 ⅡⅡⅡⅡ :::: 스트레스 테스트를 위한 TSPTSPTSPTSP 프로그램··· 59595959 참고문헌참고문헌

참고문헌참고문헌 ··· 62626262 Abstract

Abstract Abstract

Abstract ··· 64···646464

표 우리나라 주택금융 체계 요약

< 1> ··· 4 표 은행권의 차주별 대출액 추이

< 2> ··· 8 표 은행권 및 보험사의 주택 부동산 담보대출 등의 연체율 추이

< 3> ( ) ··· 9

표 손실률과 부도율 연체율의 관계

< 4> , ··· 10

표 은행권 규제 현황

< 5> LTV ··· 18

표 주택자금대출의 분포

< 6> LTV ··· 19 표 은행산업 전체의 주택대출 잔액

< 7> (EXP) ··· 30 표 은행산업 전체 주택대출의 연간부도액

< 8> (DEF) ··· 31 표 은행산업 전체 주택대출의 연간손실액

< 9> (LOSS) ··· 31 표 은행산업 전체 주택대출의 부도율

< 10> (PD) ··· 32 표 은행산업 전체 주택대출의 손실률

< 11> (LGD) ··· 34 표 스트레스 상태에서 은행산업 전체 주택대출의 부도율

< 12> ··· 39 표 에 대한 충격요소 매트릭스

< 13> PD ··· 40 표 은행산업 전체 주택대출의 손실률

< 14> ··· 44 표 에 대한 충격요소 매트릭스

< 15> LGD ··· 44 표 은행산업에 대한 스트레스 시나리오 요약

< 16> ··· 45 표 정상상태에서의 은행 와 은행 의 주택대출 잔액

< 17> A B ··· 45 표 정상상태에서의 은행 와 은행 의 연간부도액

< 18> A B ··· 46 표 정상상태에서의 은행 와 은행 의 연간손실액

< 19> A B ··· 46 표 스트레스 테스트의 결과 요약

< 20> ··· 49

그림 주택가격 하락으로 인한 스트레스 상황의 흐름도

< 1> ··· 7 그림 주택대출 증가율과 가계대출 연체율 추이

< 2> ··· 12 그림 호주의 주택대출 증가율과 부도율 추이

< 3> ··· 13 그림 주택매매가격지수 상승률과 주택대출 증가율 추이

< 4> ··· 13 그림 호주의 주택가격 상승률과 대출증가율

< 5> ··· 14 그림 주택매매가격지수 상승률과 가계대출 연체율 추이

< 6> ··· 14 그림 호주의 주택가격 상승률과 부도율 추이

< 7> ··· 15 그림 손실률과 전국 주택매매가격지수 상승률 추이

< 8> ··· 16 그림

< 9> 주택의 평균 낙찰가율 및 전국 주택매매가격지수 상승률 추이 · 17 그림 전년동기대비 강남 아파트매매가격지수 상승률 추이

< 10> ··· 21

그림 스트레스 시나리오 손실과 의 비교

< 11> VaR ··· 24

그림 부도율과 의 관계

< 12> LTV ··· 36

그림 부도 대출의 연령대별 분포

< 13> (AGE) ··· 38

그림 와 의 관계

< 14> LGD LTV ··· 41

그림 손실액의 연령대별 분포

< 15> (AGE) ··· 43

- i -

Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ 연구의 목적과 필요성 .... 연구의 목적과 필요성 연구의 목적과 필요성 연구의 목적과 필요성

최근 우리나라 금융시장은 거시변수의 변동성이 증대됨에 따라 금

▣

융시장의 시장위험뿐만 아니라 신용위험의 증가도 우려되는 상황 경기회복 지연 등으로 중소기업대출 및 소액신용대출의 연체율

○

과 함께 가계의 주택대출 연체율이 증가

반면 금융회사 자산 포트폴리오에서 차지하는 주택대출의 규모

○

와 비중이 증가하면서 신용리스크 관리의 필요성이 증대

그러나 우리나라 은행의 경우 아직까지는 신용위험에 대해서는 스

▣

트레스 테스트 방법의 적용이 부진

많은 은행이 주가 환율 및 금리 등의 변동으로 인한 시장리스크,

○

에 대한 스트레스 테스트를 실시하는 등 체계적으로 시장위험을 관리

신용리스크의 경우 정교한 위험관리 시스템을 개발하지 못한 은,

○

행도 있으며 스트레스 테스트도 부진한 실정

▣ 이러한 실정에서 은행 및 기타 금융회사가 실무에서 직접 이용하기 쉽고 금융감독 당국 역시 많은 은행의 복잡한 대출자산을 보다 간편 하게 모니터링할 수 있는 스트레스 테스트 방안을 소개하고자 함.

- ii -

업임.

○ 본 보고서의 방법론은 스트레스 테스트의 결과를 정량적으로 제시하기 때문에 실무진과 금융감독 당국은 보 (quantitatively)

다 쉽게 스트레스 테스트를 적용하고 그 결과를 해석 가능

Ⅱ

Ⅱ

Ⅱ

Ⅱ 우리나라 주택대출의 현황 .... 우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황

금융회사의 주택대출이 높은 증가세를 시현하면서 주택대출의 연체

▣

율은 지속적으로 증가하였으나 기업대출과 기업대출의 연체율은 감 소세

외환위기 이후 상대적으로 부실대출 위험이 적은 주택대출의 영,

○

업이 강화되었고 그 동안의 저금리 기조가 이를 뒷받침

우리나라의 주택대출은 년만기 변동금리부 대출이 대부분이며3

○

이는 차환과 만기연장을 반복하는 구조로 되어 있음.

결국 주택대출의 원활한 만기연장 여부는 그 자체로 금융 불안,

○

요소이기 때문에 금융감독 당국의 주요 관심사항 중 하나

또한 주택대출과 주택가격 및 부도율은 각각 서로 밀접한 관계를,

▣

이루고 있음을 간접적으로 확인 가능

우리나라 금융감독 당국의 경우 주택담보비율(LTV)의 한도를

○

- iii -

또한 부실대출로 인한 위험을 제거하려는 개별은행의 노력으로

○

의 평균은 과거에 비해 크게 하락 LTV

그러나 주택가격 하락 위험이 확률적으로 상존한다는 점을 고려해

▣

볼 때 주택대출의 금액과 비중이 증가하는 현재의 상황은 주택가, 격의 급변에 따른 은행의 충격을 측정해 볼 필요성 제기

○ 또한 은행의 신용자산에 대한 체계적 데이터 구축도 시급한 문제

Ⅲ Ⅲ

Ⅲ Ⅲ 스트레스 테스트 모델 .... 스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델

스트레스 테스트는 예외적이기는 하나 개연성이 충분히 있는 사건,

▣

에 대한 금융회사의 잠재적 취약성을 측정하는 다양한 기법을 통칭 스트레스 테스트 종류는 단순민감도 테스트 시나리오 분석 최, ,

○

대손실 접근법 그리고 극단치 이론을 활용한 방법 등이 존재,

본 보고서의 스트레스 테스트 모델은 호주 금융감독원(APRA)에서

▣

개발한 모델에 기초

복잡한 통계적 가정을 사용하지 않는 미시 모델로서 스트레스의

○

결과를 정량적으로 나타냄으로 실무자의 적용과 해석이 용이

- iv -

부도율(PD)과 손실률(LGD)을 변화시킨다고 가정

○ 부도율과 손실률에 영향을 미치는 요소별로 스트레스 요소(stress 가 결합되었을 때 은행별 평균 대손율이 어떻게 변화하는 factor)

지가 관심사항

모형의 기본 구조는 스트레스 상황에서 은행산업 전체의 평균

○

대손율을 특정 값 예를 들어( 2%)이 되게 하는 스트레스 요인을 찾고(calibration) 동일한 값을 개별은행의 주택대출 포트폴리오 에 적용하였을 때 은행별 평균 대손율을 계산하는 방식

결국 은행산업에 가해진 스트레스 요소와 개별은행에 가해진 스

○

트레스 요소는 같은 값이지만 각 은행의 대출자산의 특성(LTV, 에 따라 다른 결과를 나타냄

AGE) .

따라서 은행 경영진이나 금융감독 당국은 이 결과를 모니터링함

○

으로써 특정 충격에 대해서 은행의 손실을 정량적으로 파악 가능

이 때 주택대출의 특성인 주택담보비율, (LTV)이 낮을수록 대출연,

▣

령(AGE)이 오래 될수록 좋은 주택대출 포트폴리오라고 가정 가 높은 주택대출의 부도율과 손실률이 가 낮은 주택

LTV LTV

○

대출의 부도율과 손실률보다 충격에 민감하게 반응한다고 가정 또한 부도의 대출연령 효과(aging effect)로 인해 충격 발생 후

○

부도대출 중 신규대출이 차지하는 비중이 높아지고 오래된 대, 출이 차지하는 비중이 낮아진다고 가정

- v -

가상의 데이터를 이용한 가장 큰 이유는 우리나라 은행의 주택대

○

출에 대한 부도율과 손실률 등의 정보 축적이 미비하였기 때문

Ⅳ

Ⅳ

Ⅳ

Ⅳ 시사점 및 정책과제 .... 시사점 및 정책과제 시사점 및 정책과제 시사점 및 정책과제

본 보고서에서 소개한 모델의 특성은 실무에 적용하기 쉽고 스트레

▣

스 테스트에 들어가는 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 이해하기 쉽고 여타 신용자산의 위험관리를 위해 쉽게 확장 가능

감독당국 및 개별은행은 스트레스 테스트에서 발견된 약점과 장

○

점을 신용위험 관리의 주요 변수로 놓고 체계적으로 관리 가능 본 보고서에서는 은행에 초점을 맞추어 스트레스 테스트 방안을

○

소개했으나 동일한 방법을 다른 종류의 금융회사 및 신용자산에 도 쉽게 적용 가능

한편 본 모형은 다른 스트레스 테스트 모형과 비교하여 장기간

○

의 금융데이터가 없어도 스트레스 테스트가 가능

▣ 또한, 본 보고서에서 소개한 스트레스 테스트는 대출담보비율(LTV) 및 대출연령(AGE)의 분포를 중요시하는 것으로 이는 현재의 LTV 한도 위주의 감독방식의 변화가 필요함을 보여 줌.

- vi -

려우며 예외적인 스트레스 상황에서도 금융안정성을 담보한다고 보기 어려운 면이 있음.

따라서 금융감독 당국은 현재의 일괄적인 LTV 한도 규제에서

○

벗어나 LTV 분포를 지도 감독하는 방안을 검토해 볼 필요가 있 다고 판단됨.

한편 우리나라는 신용위험에 대한 금융자료의 체계적인 축적과 정,

▣

리가 시급

금융선진국은 이미 금융자료의 양적 질적 발전을 논의하고 있

○ ․

는 상황이며 우리나라도 신바젤협약 대상국이므로 관련 금융데 이터의 구축과 정비에 보다 관심을 가져야 하는 시점

▣ 그리고 본 보고서에서 주택대출의 특성으로 가정한 대출연령(AGE) 과 대출담보비율(LTV) 외에도 다른 변수의 추가와 확장이 쉽기 때 문에 개별은행의 현실에 맞는 스트레스 테스트 구성 가능

이를 실무에 적용하려는 경우 우리나라의 주택대출의 특성에 맞

○

는 변수를 찾으려는 노력이 반드시 선행되어야 함.

다만 은행의 수익구조는 동태적인 데 비하여 본 모형은 정태적,

○

인 모형이므로 이 점을 고려하여 테스트의 결과를 해석할 필요

Ⅰ

Ⅰ Ⅰ

Ⅰ 연구의 .... 연구의 연구의 연구의 목적과 필요성 목적과 필요성 목적과 필요성 목적과 필요성

흔히 우리는 업무 부담이 과중하거나 대인관계가 변할 때 스트레스를 받, ‘ 는다 고 말한다 그러한 스트레스의 강도 내지 크기는 사람마다 다르다 동일’ . . 한 충격이 있더라도 비관적이고 소심한 사람보다 낙관적이고 대범한 사람이 느끼는 스트레스는 훨씬 적을 것이다 마찬가지 논리가 금융산업에도 적용된. 다 경제적 충격에 의해 주택가격이 대폭 하락한 상황을 상정해 보자 이 때. . 주택대출을 한 금융회사가 직면하는 신용리스크는 이전보다 높아진다 즉. , 주택가격 충격에 의해 스트레스 상태에 처하게 되는 것이다 그런데 이러한. 스트레스의 강도는 개별 금융회사마다 다르게 나타날 것이다 그렇게 되는. 이유는 개별 금융회사가 보유하는 주택대출 포트폴리오의 특성이 각기 다르 기 때문이다 이 보고서는 금융회사별로 대출자산 포트폴리오의 특성이 다르. 고 이에 따라 금융회사별로 충격에 대한 반응이 다르다는 점에 착안하고 있 다 주택대출 포트폴리오의 특성이 좋은 금융회사는 그렇지 못한 금융회사에. 비해 스트레스의 강도가 약할 것이고 따라서 충격에 견딜 수 있는 능력이 커 진다 대출 포트폴리오의 특성이란 대출담보비율. (loan-to-value ratio, LTV) 이나 대출연령(loan age after origination : 최초대출 후 경과연수 등을 말) 한다 나중에 자세하게 설명하겠지만 좋은 포트폴리오 란. ‘ ’ LTV가 낮고 대출 연령이 오래된 대출(low LTV, old loans)을 말하고 나쁜 포트폴리오 란 그‘ ’ 반대(high LTV, young loans)를 의미한다 경제적 충격으로 인해 주택가격. 이 폭락하였을 때 과연 어떤 금융회사가 더 잘 견딜 수 있으며 어떤 금융회, 사는 견딜 수 없는가를 판별해 낼 필요가 있다(who can take the blow and 금융감독 당국은 단순히 개별회사의 대출자산 구성내역을 살 who cannot?).

펴봄으로써 定性的으로(qualitatively) 이를 판단할 수 있겠다 그러나 은행. 수가 많고 대출자산 구성내역이 복잡하면 정성적인 판단은 기술적으로 어려, 워지게 된다 따라서 이 보고서에서는. 定量的으로(quantitatively) 이를 측정 하고자 한다 즉 금융산업 또는 은행산업 전체 주택대출의 대손율. , ( ) (loan loss 이 예컨대 가 될 만큼의 거시적 충격이 발생한다면 각각의 개별 금 ratio) 2%

융회사들에는 얼마의 대손(loan loss)이 발생할 것인가 스트레스 를 측정하( ) 고자 하는 것이다 이러한 스트레스 테스트를 통하여 개별은행은 자산 포트. 폴리오의 취약점을 파악하고 이를 개선하기 위해 노력함으로써 충격에 미리 대비할 수 있을 것이다.

최근 우리나라 금융시장에서의 주가 금리 환율 및 주택가격 등 거시변․ ․ 수의 변동성이 증대됨에 따라 금융산업의 시장위험뿐만 아니라 신용위험의 증가도 우려되는 상황이다 경기회복 지연과 원화 강세에 따라 금융회사의. 중소기업대출 및 소액신용대출의 연체율과 함께 가계의 주택대출 연체율이 증가하고 있다 반면 최근 몇 년간 금융회사 자산 포트폴리오에서 차지하는. 주택대출의 규모와 비중은 증대되면서 신용리스크 관리의 중요성이 더욱 커 지고 있는 실정이다.

우리나라 은행의 경우 신용위험에 대해서는 스트레스 테스트 방법의 적용 이 부진하며 따라서 은행산업 전체 및 개별은행에 대한 스트레스 테스트도, 미흡한 실정이다 현재 우리나라의 모든 은행은 주가 환율 및 금리 등의 변. , 동으로 인한 시장리스크에 대한 위험관리 시스템을 갖추고 있으며 그 중 많 은 은행은 스트레스 테스트를 실시하고 있다 반면 신용리스크의 경우 아직. 정교한 위험관리 시스템을 개발하지 못한 은행도 있으며 신용리스크에 대한 스트레스 테스트는 아직 일반적으로 실시되지 못하고 있는 실정이다.

본 연구는 2005년도 한국금융연구원의 여러 가지 연구 주제 중의 하나인

신용위험관리에 대한 연구의 일환으로 금융회사의 리스크 담당자들에게 주 택대출과 관련된 신용위험관리 기법을 소개하는 데에도 그 목적이 있다 이. 방법은 단지 주택대출뿐만 아니라 다른 다수의 소액 차주(obligor)들로 구성 된 대출 포트폴리오의 신용위험에 대해서도 응용될 수 있을 것이다 따라서. 본 보고서의 스트레스 테스트 모델은 금융 감독당국이 은행산업 전체의 신 용위험을 모니터링하는 데에도 사용될 수 있을 것이다.

한편 본 보고서는 다음과 같이 구성된다 제 장에서는 우리나라 주택대, . Ⅱ 출의 현황에 대해서 살펴본다 또한 우리나라 주택금융시장의 일반 현황과. 주택대출 및 연체율 현황을 살펴보고 주택가격과 연체율 및 손실률의 관계, 를 도출한다 이렇게 도출한 변수들간의 관계는 일종의 정형화된 사실. (stylized 로서 다음 장의 스트레스 테스트 모델에서 가정으로 사용된다 제 장

facts) . Ⅲ

에서는 스트레스 테스트 모델의 방법론을 설명하고 가상의 데이터를 사용한 사례를 설명한다 가상의 데이터를 사용할 수밖에 없었던 이유는 우리나라. 은행들이 주택대출 자산 포트폴리오에 있어서 LTV 및 대출 경과연수 등에 따른 연체율 부도율 및 손실률 정보를 데이터베이스로 구축하고 있지 않기․ 때문이다 마지막으로 제 장에서는 이러한 스트레스 테스트의 시사점과 인. Ⅳ 프라 구축을 위한 과제에 대해서 서술하기로 한다.

Ⅱ

Ⅱ

Ⅱ

Ⅱ 우리나라 주택대출의 현황 .... 우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황 우리나라 주택대출의 현황

우리나라 주택금융시장의 현황 우리나라 주택금융시장의 현황 우리나라 주택금융시장의 현황 우리나라 주택금융시장의 현황 1.

1.

1.

1.

전통적으로 우리나라의 주택금융시장은 국민주택자금 및 주택금융신용보 증기금의 공공주택금융부문과 시중은행 보험사 등으로 구성되는 민간주택, 금융시장으로 구분된다 이를 보다 세밀하게 구분하면 공공주택금융과 민간. 주택금융 수요자금융 제도와 공급자금융 제도 제도권 금융과 비제도권 금, , 융으로 구분이 가능한데 외환위기 전에는 주택금융시장의, 80% 이상이 공공 부문에 점유되었기 때문에 민간주택 금융시장의 발전정도는 선진국에 비하 여 낮은 편¹⁾이었다 한편 모기지론의 경우. , 2004년 월 이후 급격한 성장세3 를 보이면서 주택금융시장의 구조를 바꾸는 데 이바지했으나 금액상으로는,

표

< 1> 우리나라 주택금융 체계¹⁾ 요약

구　　분 내　　　용 취 급 기 관　 　 　

공공주택금융

국민주택기금 국민은행 등

농촌주택개량자금 농 협

전세보증금 대출금 국민은행 등 지방자치단체( )

민간주택금융 민영 주택 자금

주택자금 국민은행 등 시중은행

가입자대상 주택대출자금 생명보험회사

조합원융자금 주택공제조합

주택할부융자금 주택할부금융회사

주: 1)김현아 외, 「주택공급체계의 국내외 비교분석」(2004. 3.) 인용

1) 차문중, KDI,「주택시장 분석과 정책과제 연구」, 2004.

아직까지 미미한 수치를 차지하고 있고 주택대출의 한 부분을 담당하고 있, 는 보험사의 주택저당대출의 경우, 2004년12월말 현재 손해보험은 약3.5 ,조 생명보험은 11.7조를 차지하고 있다.

외환위기 이후 신용위험관리가 중요해짐에 따라 상대적으로 부실대출위, 험이 적은 주택대출의 영업이 강화되었고 저금리 기조가 유지되면서 가계부, 문의 주택대출수요가 증가하였다 그러나 주택관련 대출이 만기 년 이하의. 3 변동금리부 단기대출 위주로 이루어져 그 자체로 금융 불안의 요인이기 때 문에 주택자금대출의 원활한 만기연장 여부는 금융부문의 안정성과 관련되 어 감독당국도 예의 주시²⁾하는 문제이다 최근 주택대출의 연체율이. 1.7%로 년 에 비해 약 배 가까이 높아지고 주택대출이 증가함에 따라 감 2000 0.9% 2

독당국은 금리와 부동산가격 등의 급변시 은행의 수익성에 악영향을 줄 가 능성을 언급하고 있다.³⁾ 또한 외부충격에 따른 부동산가격 하락“ ⇨ 대출회 수 및 신규대출 억제 ⇨ 신용공급 축소 ⇨ 가계의 부채상환능력 악화 및 부 실 확대 ⇨ 금융회사 동반부실화로 이어져 금융시장에 커다란 충격을 미칠 수 있다 고 직접적으로 경고하고 있다” .⁴⁾

따라서 개별은행의 입장에서는 주택대출의 금액과 비중이 증가함에 따라 주택가격의 급변이 가져올 은행의 충격을 측정해 볼 수단을 강구할 필요가 있다 본고에서 소개하는 스트레스 테스트는 극단적 상황을 가정한 시나리오. 를 이용해 진행되며 이 시나리오는 이론에 의해 구성할 수도 있고 혹은 과, 거 자료를 토대로 만들 수도 있다 특히 최악의 시나리오를 토대로 은행의.

2) 금융감독원 정례브리핑,「주택대출시장의 과당경쟁에 따른 건전성 지도방안」, 2005. 5. 3.

3) 금융감독원에 따르면 신규취급 주택대출 예대금리차는‘ 2004년2.07%에서 2005년 월중3 로 집계되었고 예대금리차 잔액기준 는 년 에서 년 월말 로 집 1.92% ( ) 2004 2.30% 2005 3 2.45%

계 되었다’ .

4) 금융감독원 정례브리핑 자료,「주택대출시장의 과당경쟁에 따른 건전성 지도방안」, 2005. 5. 3.

성과가 어떻게 변하는지 확인하는 과정은 경영진들에게 유사한 상황의 발생 시 대응요령을 미리 검토해 볼 수 있게 하는 효과가 있다는 점에 스트레스 테스트의 유용성이 있다.

참고 가 권고하는 스트레스 테스트 실시 목적 참고 가 권고하는 스트레스 테스트 실시 목적 참고 가 권고하는 스트레스 테스트 실시 목적 참고 : BIS: BIS: BIS: BIS가 권고하는 스트레스 테스트 실시 목적 출처

( : Matthew T. Jones, Paul Hilbers, and Graham Slack, “Stress Testing Financial Systems: What to Do When the Governor Calls," IMF Working Paper, International Monetary Fund, July 2004)

신바젤협약은 은행이 아래와 같은 다양한 목적으로 스트레스 테스트를 사 용할 것을 요구하고 있다.

부실자산(lower quality assets)의 유동화 가능성 여부

•

자본 적정성의 검토

•

경제적 변화를 해당 은행이 얼마나 견딜 수 있는지 시험해 보기 위하

“

여 스트레스 테스트를 사용 이 때 사용가능한 시나리오의 예로는. (i) 경제 혹은 산업 침체, (ii) 시장위험, (iii) 유동성 등”

스트레스 테스트를 통해 예외적인 사건의 효과를 분석할 수 있어야 함.

•

스트레스 테스트는 내부모델 접근법에서 가정하는 신뢰수준 밖의 극

“

단적 사건에 의한 효과가 어느 정도인지에 관한 정보를 제공해야 함."

신용집중위험에 대해서 스트레스 테스트를 실시함으로써 경영진의 대

•

응능력 제고

은행의 경영진은 은행의 신용위험이 집중되는 사안들에 대해서 주기

“

적인 스트레스 테스트를 실시한 후 은행의 성과에 악영향을 줄 가능, 성이 있는 경제적 변화를 인식하고 이에 대응하기 위하여 그 결과를 숙지(review)할 필요”

현재 주택시장에서는 주택가격 버블에 대해 논란이 있으나 본고의 목적은 단순히 금융회사의 스트레스 테스트 방안을 소개하고자 하는 것이다 즉 어. , 떤 이유로건 주택가격이 대규모로 급락하는 스트레스 상황이 발생할 때 금 융회사의 성과에 미치는 영향을 정량적으로 판단해 보려는 것이다 다만 이. , 것은 가정일 뿐 현재의 상황이 버블이라든가 현실에서의 주택가격 급락을 주장하는 것은 아니다.

스트레스 테스트를 위한 시나리오는 경제적 상황 혹은 조건의 악화가 일 시적이고 일회적인 상황뿐만 아니라 반복적이고 악순환을 연출하는 경우를, 상정할 필요가 있다 즉 스트레스 시나리오는 단기적으로 금융회사나 개인. , 파산이 증가함으로써 신용경색 및 내수위축이 발생한 경우뿐만 아니라 그 결과 경기 침체가 심화되어 다시 금융회사와 개인파산을 증가시키는 악순환 이 가져오는 대규모적인 경기 침체의 최종적인 결과가 은행의 성과에 어( ) 떤 영향을 미칠지를 고려하여 극단적으로 구성할 필요가 있다.

그림

< 1> 주택가격 하락으로 인한 스트레스 상황의 흐름도¹⁾ 경 제적 충격

버 블붕 괴(혹 은 주 택가 격 급 락) 금융 회사 및 개 인파 산 증 가

신용경 색 및 내 수위 축 경 기침 체 심 화

주: 1)금감원 보도자료(2001. 4. 2.),「담보위주 대출관행의 문제점 분석 및 신용대출 활성화 방안의 본격 추진 중 참고」 < 2> 담보위주 여신관행의 문제점 일부내용 수정

주택대출 및 연체율 현황 추이 주택대출 및 연체율 현황 추이 주택대출 및 연체율 현황 추이 주택대출 및 연체율 현황 추이 2.

2.

2.

2.

우리나라의 주택대출은2002년 월부터1 2005년 월까지 월평균9 1.7%의 성 장률을 시현함으로써 은행의 대출 중에서 가장 큰 평균성장률을 나타냈을 뿐만 아니라 전제 대출에서 차지하는 비중도32.6%로 그 규모가 확대되었다. 은행이 주택대출에 주력하는 이유는 여러 가지가 있을 수 있으나 그 중 하나

표

< 2> 은행권의 차주별 대출잔액 추이

단위 조원

( : , %)

총대출 기업대출 가계대출 주택담보대출¹⁾ 비중²⁾

2002 448 226 222 132 29.4

2003 509 257 253 153 30.1

2004 536 260 275 170 31.7

2005. 1 538 263 275 170 31.7

2 541 263 277 172 31.7

3 541 262 278 172 31.8

4 547 265 281 174 31.9

5 553 268 285 176 31.9

6 557 267 290 180 32.2

7 563 271 292 182 32.3

8 567 271 297 184 32.5

9 570 271 299 186 32.6

월평균성장률³⁾ 1.1 0.8 1.4 1.7 -

주: 1)주택자금대출 포함 총대출 중 주택대출 비중 2)

년 월 이후 월평균 성장률 3) 2002 1

자료: 한국은행 월간 금융시장 동향 각 호「 」

는 외환위기 후 기업대출에 주력한 은행의 경영 상태가 악화된 것에 반해 가 계대출에 주력한 은행은 우량은행으로 거듭난 것을 직접 목격했다는 점을 들 수 있다 더구나 최근 타 은행 및 타 금융회사와의 경쟁이 치열해짐으로. 써 경영 환경이 악화되고 있으므로 상대적으로 위험에 비해 교차판매 등 수, 익창출의 기회가 많은 주택대출은 매력적인 상품으로 부각되고 있다 한편. , 보험사의 주택저당대출계정도2002년 월부터1 2004년12월까지 월평균1.2%

의 성장률을 시현하고 있다.

그러나 이러한 양적 성장과는 별도로 주택대출의 연체율은 점차 증가추세 를 보임으로써 주택대출의 위험이 과거보다 증대되고 있음을 암시하고 있다.

년 이래 기업대출의 연체율이 꾸준히 감소하고 있는 것에 비추어 볼 때 2000

주택대출의 연체율 증가는 주목할 만한 현상으로 보인다 이 점은 본고의 주. 제를 넘어서는 것이기는 하나 차주의 부도시 쉽게 대출금을 회수할 수 있는 담보대출의 특성 때문에 차주의 소득수준 및 상환능력을 감안하지 않고 대

표

< 3> 은행권 및 보험사의 주택 부동산 담보대출 등의 연체율 추이( ) 단위 ( : %)

2000 2001 2002 2003

은 행

기 업 대 출 3.4 2.1 2.0 2.1

가 계 대 출¹⁾ 1.3 1.3 1.5 1.8

주 택 대 출 - 0.9 1.2 1.5

보 험 사

부동산담보대출 2003 2004

2/4 3/4 4/4 1/4 2/4 3/4 4/4 생 보 2.79 2.68 2.43 2.55 2.56 2.65 2.40 손 보 5.59 5.36 5.93 4.14 4.09 4.34 4.48 주: 1)주택대출연체 포함

자료 : 금융감독원 정례브리핑자료,「금융통계정보시스템(FISIS)」 은행 가계대출 만기구조 현,『 황』, 2004. 3. 9.

출이 행해진 것은 아닌지 의심스러운 측면⁵⁾이 있다.

주택가격과 및 주택가격과 주택가격과 및 및 주택가격과 및

3. LTV LGD 3. LTV LGD 3. LTV LGD 3. LTV LGD

이렇듯 주택대출의 연체율이 증가하고 있으므로 손실률(LGD: loss given 역시 증가할 것이 예상됨에도 불구하고 은행권의 주택대출이 증가 default)

하는 이유는 부도 후 손실률이 낮다는 의미로 해석할 수 있다 우선 회수율. 과 관련되어 있는 변수로 LTV와 주택가격을 들 수 있다 부도가 발생하면. 담보로 설정된 물건 주택 의 시가 혹은 낙찰가 만큼 회수가 가능한데 주택가( ) ( ) , 격의 하락은 회수금액을 감소시킨다 반면 대출시 낮은. LTV를 적용하면 높 은 LTV에 비해서 낮은 가격에서도 회수액이 증가한다.

표

< 4> 손실률과 부도율 연체율의 관계,

손실률 - 부도 대출채권 중 회수불가능 금액 비중 손실액 부도액(= / ) - 주택가격이 하락하면 회수가능 금액 감소 회수율( = 1 - 손실률)

부도율 - 부도액 대출잔액 으로 주택가격과 직접연관 없음“ / ” .

다만 주택가격이 하락하는 경제적 충격 발생시 부도율은 증가,

연체율 - 경기가 악화되거나 차주의 경제상황이 악화되면 연체율이 증가, - 연체가 진행되면 부도발생 가능성 증가

5) 차주의 소득이 아니라 담보물의 가치에 의해서 주택대출이 이루어진다는 것은 여러 가지 문 제점을 내포하고 있다 이러한 문제점의 하나로 미연방정부나 주정부가 단속하고 있는 약탈. 적 대출(predatory loan)과의 연관성을 지적할 수 있다 미국에서는 약탈적 대출에 대해서. ① 차주의 상환능력과 관계없이 담보물의 가치에 의한 대출행위②대출에 따른 직간접 비용을 투명하게 공개하지 않는 행위③대출을 위해서 높은 비용의 회성 보험에 가입을 강제하는1 행위 ④차환(loan flipping) 반복시 높은 대출 수수료를 부과하는 행위 등을 적시하고 있다. ("The Case for Predatory Lending Reform", CRL(Center for Responsible Lending) Policy Paper No.2. Oct. 2002.)

그러나 우리나라의 주택가격의 변화와 LGD의 관계를 파악하기 위해서 필 요한 개별 금융회사의 부도 후 손실률은 공개되지 않는 정보이다 그러므로. 부도율 대신에 연체율(delinquency rate)을 사용할 수밖에 없다 그러나 모든. 연체가 부도로 진행하는 것은 아니기 때문에 연체율이 곧 부도율을 의미한 다고 보기에는 무리가 있다 결국 연체율은 부도율의 대용치. , (proxy) 정도로 판단해야 한다 한편 경매에 넘겨진 물건 주택 의 낙찰가는 시가와 매우 밀. , ( ) 접하게 관련되어 있으므로 간접적으로 회수율 손실률 의 대용치로 사용하여( ) 주택가격과의 관계를 살펴볼 수 있다.⁶⁾

주택가격과 연체율의 관계 주택가격과 연체율의 관계주택가격과 연체율의 관계 주택가격과 연체율의 관계 1)1)

1)1)

한편 주택대출과 연체율과의 관계를 살펴보는 이유는 공개되지 않는 부도, 율과는 달리 현실적으로 주택대출의 부실화 정도를 알 수 있는 대표적인 지 표가 연체율이기 때문이다 일반적으로 연체율과 주택대출과의 관계는 두 가. 지로 우선 연체율이 증가하면 주택대출이 감소할 가능성이 있고 반대로 주, , 택대출이 증가하면 시차를 두고 연체율이 증가할 가능성이 있다 특히 우리. 나라의 경우 은행의 주택대출이 경쟁적으로 이루어졌다는 점을 감안해 보면 이 두 가지 경로가 모두 연체율과 주택대출의 관계에 강한 영향을 끼쳤을 것 이라고 예상 가능하다.

또한 정기적으로 공시되지 않는 은행의 주택대출의 연체율 대신에 가계대, 출 연체율을 대용치로 사용 가능하다 왜냐하면 가계대출 연체율에는 주택대. 출 연체율이 포함되어 집계되기 때문이다 금감원에서 집계한 주택대출의 연. 체율은 2001년부터 매년0.3%씩 꾸준히 증가하면서 가계대출 연체율과의 격

6) 경매시 감정가는 시가감정 기준.

차가 점차 감소하고 있다 표(< 3> 참조).

은행의 주택대출 증가율과 가계대출 연체율 추이는 그 선후 관계는 명확 하지 않지만 두 변수가 서로 밀접하게 관련되어 있음을 잘 보여준다 호주의. 경우에는 주택자금대출이 급격이 증가하면 시차를 두고 해당 주택자금대출 의 부도율이 증가⁷⁾하는 모습을 보여준다.

호주의 주택대출증가율이 급증했던1985 , 1989 , 1994년 년 년에 신규로 판매 되었던 주택대출의 2 3∼ 년 후 부도율은 매우 높게 나타난다 즉 주택신용이. , 급증했던 연도에 나간 대출들은 그 이후 부도가 날 가능성이 매우 높다는 점 을 시사한다.

그림 주택대출 증가율

< 2> ¹⁾과 가계대출 연체율 추이(2003.1 2005.2)∼

0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0

2003. 1 2003. 6 2003. 11 2004. 4 2004. 9 2005. 2

1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5

주택대출증가율(좌축) 가계대출연체율(우축)

1. 5 2. 0 2. 5

- 0. 5 1. 0 1. 5 2. 0

% %

주: 1)주택담보대출

자료: 금융감독원 금융통계월보「 」 한국은행 월간 금융시장 동향 각 호, 「 」

7) 'Stress Testing Housing Loan Portfolios',APRA, APRA Insight(3rd/4th quarter 2003)

그림

< 3> 호주의 주택대출 증가율과 부도율 추이

-5 0 5 10 15 20 25

1980 1984 1988 1992 1996 2000

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

대 출 증 가 율 부 도 율

% %

자료 : APRA(Australian Prudential Regulation Authority) Insight, 3Q, 2003.

또한 우리나라에서는 주택가격 상승률과 주택대출 증가율이 밀접한 관계, 를 갖고 있음이 비교적 명확하게 나타나는데 다만 주택가격의 증가가 주택, , 대출 증가를 가져왔는지 혹은 그 역으로 작용했는지에 대해서는 보다 세밀 한 연구가 필요하다.

그림 주택매매가격지수 상승률

< 4> ¹⁾과 주택대출 증가율 추이(2003.1 2005.2)∼

-20 -10 0 10 20 30 40 50 60

1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003

주택대출증가율 주택매매가격지수상승률

Y = - 0.0505 + 0.4604X (0.082) (0.001)

-20 0 20 40

0 10 20 30 40 50

%

주: 1)주택자금대출

자료: 국민은행 전국주택매매가격지수「 」 한국은행 조사통계월보 각 호, 「 」

그림

< 5> 호주의 주택가격 상승률과 대출증가율

-15 -10 -5 0 5 10 15 20 25

1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 -5 0 5 10 15 20 25

주택가격상승률 대출증가율

% %

자료 : APRA(Australian Prudential Regulation Authority) Insight, 3Q, 2003.

한편 우리나라의 주택가격 상승률과 가계대출 연체율 역시 밀접한 관계를, 보이고 있으나 월별자료를 사용하였기 때문에 연체율이 아니라 부도율의 관 계를 파악하는 데는 어려움이 있다 그림(< 6> 참조).

호주의 경우1985년에 신규로 설정된 대출의 부도율이 그 이후 2.7%에 달한

그림

< 6> 주택매매가격지수 상승률과 가계대출 연체율 추이(2003.1 2005.2)∼

1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5

2003. 1 2003. 6 2003. 11 2004. 4 2004. 9 2005. 2

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

가계대출연체율(좌축) 주택매매가격지수상승률(우축)

1.5 2.0 2.5

-1 0 1 2

% %

주: 주택담보대출

자료: 금융감독원 금융통계월보「 」 한국은행 월간 금융시장 동향 각 호, 「 」

것은 1986∼1987년 주택가격 하락에 기인하고, 1989년에 신규로 설정된 대출 의 부도율이 그 이후 2.2%에 달한 것은 1990년 주택가격 하락에 기인하며, 년에 신규로 설정된 대출의 부도율이 그 이후 에 달한 것은 년

1994 1.9% 1995

주택가격 하락에 기인한다 요컨대 주택가격의 하락은 부도율 연체율 의 상. ( ) 승을 가져온다 그림(< 7> 참조).

그림

< 7> 호주의 주택가격 상승률과 부도율 추이

-15 -10 -5 0 5 10 15 20 25

1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

주택가격상승률(좌축) 부도율(우축)

% %

자료 : APRA(Australian Prudential Regulation Authority) Insight, 3Q, 2003.

주택가격과 손실률의 관계 주택가격과 손실률의 관계주택가격과 손실률의 관계 주택가격과 손실률의 관계 2)2)

2)2)

직접적으로 개별은행의 회수율을 구할 수 없으므로 주택가격과 회수율의 관계를 살펴보기 위하여 비업무용 부동산 계정을 관찰하는 방식을 택할 수 있다 비업무용부동산 계정이란 업무용 이외의 고정자산으로서 주로 대출금. 의 정리에 따라 그 담보물을 유입 취득한 경우 이를 처리하는 계정⁸⁾이다 계.

8) 비록 정확한 부도 후 손실률을 추정할 수는 없으나 낙찰가 장부가액 평가충당금 장부가‘ (= - )/

액 시가감정가 의 비율 평가충당금비중 평가충당금 최초감정가 장부가(= )’ ( = / ( )) 추이를 관찰함 으로써 담보물의 실제 회수가능액의 변화를 추정 가능하다 평가충당금은 유찰된 가액과 최.

정 성격상 비업무용 부동산금액에서 비업무용 평가충당금액을 뺀 금액은 법 원 낙찰가와 유사하다 따라서 이 비율은 간접적으로 회수율과 주택매매가격. 의 관계를 짐작⁹⁾할 수 있게 해준다. 1995년부터2000년 초반까지 해당 비율 의 추세는 전년동기대비 전국 주택매매가격지수 상승률과 유사하다 즉 회. , 수율이 시가에 영향을 받고 있었음을 간접적으로 알 수 있다 그러나. 2000년 대 들어 은행은 자체적으로 비업무용부동산의 유입취득을 억제하고 있으므 로 이 비율은 더 이상 회수율의 대용치로 사용할 수 없다.

그림

< 8> 손실률과 전국 주택매매가격지수 상승률 추이

-16.0 -12.0 -8.0 -4.0 0.0 4.0 8.0

1995. 12 1997. 6 1998. 12 2000. 6

0 10 20 30 40 50 60 70

전년동기대비주택매매가격지수상승률(좌축) 손실률(우축)

평가충당금비중 = 1 - 회수율 = 손실률

%

%

주: 평가충당금 최초감정가= -유찰가 시가( )

평가충당금비중 평가충당금 최초감정가 장부가액= / ( ) 자료: 금융연구원 국민은행,

초 감정가액과의 차액 평가충당금( =최초감정가- 유찰가 이다 한편 은행법 제 조 호에) . 38 2 의하면 금융회사는 업무수행상 필요한 부동산 외의 부동산을 소유할 수 없으나 저당권 등 담보권의 실행으로 인하여 취득하게 된 경우에는 예외로 하되 취득 후 지체 없이 처분토록 강제하고 있다.

9) 우리나라에서는 은행의 경우 특정대출에 대한 부도율 등이 공시정보가 아니다.

년 이후의 회수율과 주택가격의 관계를 확인하기 위해서 법원의 낙찰 2000

가율¹⁰⁾을 살펴볼 수 있다 법원 낙찰가율은 시계열이 짧고 자료의 성격상 제. 한적인 한계를 갖고 있음에도 불구하고 전년동기대비 주택매매가격지수 상 승률과 회수율의 관계를 보여줄 수 있다. 2000년 65% 정도에 그쳤던 낙찰가 율은 2002년 약 80%로 정점을 기록한 이후 계속해서 하락 추세를 시현하고 있으며 낙찰가율의 계절적 요인을 감안한다면 매매가격지수 상승률과 거의, 일치한다 즉. 2000년 이후에도 주택가격에 따라 회수율이 결정되고 있음을 알 수 있다.

그림 주택의 평균 낙찰가율

< 9> ^1),2) 및 전국 주택매매가격지수 상승률 추이

-5 0 5 10 15 20

2000 2002  2004.1 3 5 7 9 11 2005.1 3

15 20 25 30 35

전년동기대비전국주택매매가격지수상승률(좌축) 손실률(우축)

손실률 = 1-낙찰가율

% %

주: 1)일반 다세대 아파트 연립 주택의 낙찰가 평균이며, , , 2004년 이후는 월별 자료 낙찰가율 낙찰가 시가감정가

2) = /

자료: ( )주 이코넥스 인포케어 국민은행( ),

10) 낙찰가율 낙찰가 시가감정가격 한편 낙찰가율로 추정한 부도 후 회수율은= / . 2000년부터 년 월까지 평균 로 추산된다

2005 3 70.4% .

주택대출의 주택대출의주택대출의 주택대출의

3) LTV

3) LTV

3) LTV

3) LTV

가 라고 가정할 때 낙찰가가 대출금보다 크면 모든 금액이 회수 LTV 100%

되고 반대의 경우 대출금과 낙찰가의 차액만큼 손실이 발생한다.¹¹⁾ 따라서 높은 LTV를 규제하는 것은 은행 대출자산의 건전성을 높이는 효과가 있다. 뿐만 아니라 감독당국은 LTV 규제를 통해 투기지역으로의 자금유입을 차단 할 수 있다.¹²⁾ 그러나 감독당국이 투기 지역의 LTV를 제한함으로써 투기적 자금공급을 차단하려는 반면에 은행 입장에서는 차주가 투자자이건 실수요 자이건 간에 주택대출의 장점이 사라지는 것은 아니기 때문에 LTV 규제를 피해서라도 주택대출을 증가시키려는 부작용이 발생¹³⁾하였다.

표

< 5> 은행권 LTV 규제 현황

단위 ( : %)

구 분 투기지역 투기과열지역 기타 지역

주택 아파트 주택 아파트 주택 아파트

년 이하

3 50 40 50 50 60 60

년 초과 년 이하

3 ～10 60 40 60 60 60 60

년 10 초과

담보가액 억원 초과6 60 40 60 60 60 60

담보가액 억원 이내6 60 60 60 60 60 60

년 이상 분할상환

10 ¹⁾ 70 70 70 70 70 70

주: 1)한국주택금융공사에 매각 또는 자체 유동화계획이 있는 고정금리부 대출 년거치 이내(1 , DTI 이하 에 한함

40% ) .

자료: 금융감독원,「주택대출 리스크관리 강화방안 관련Q&A 2005. 7.」

11) 다른 여러 가지 경우의 수가 있을 수 있으나 간단한 원리를 설명한 것이다.

12) 금융감독원,「주택대출 리스크관리 강화방안 관련Q&A , 2005. 7.」

13) 금융감독원에 따르면 이러한 부정 대출 사례로는①LTV초과 대출, ②대출기간 변칙운 용 년 개월 등(3 1 ), ③주택대출 유치 직원에게 인센티브 성과급 지급( ) , ④LTV 평가시 가 장 높게 평가된 한 개 기관의 주택 시가만을 적용 등이 나타났다(2003. 11. 18, ‘보도자료’).

결국 최근에는 감독당국은 은행의 주택대출 과당경쟁에 따라 승자의 재앙(winner's curse) 이 초래될 수 있다고 보고 주택대출의 경쟁을 제한하는 조치를 취하였다(2005. 5. 3).

손경환(2003)의 연구에 따르면 적정수준을 초과하는 것으로 간주되는 LTV 이상의 비중은 년말 였던 것이 일부자료에 따르면 년

50% 2002 12.6% 2004

로 증가하였다 의 증가는 주택가치대비 대출금액이 증가하였다 70.8% . LTV

는 의미이므로 표면적으로는 가계의 부담이 감소하고 반대로 금융회사의 부, 담이 증가함을 의미하지만 한편으로 은행은 높은, LTV를 적용해도 주택대 출에서의 손실이 그다지 크지 않거나 손실을 만회할 만한 이익을 얻고 있다 는 것을 의미할 수도 있다 물론 주택대출과 함께 각종 인적 물적 보증을. ( , ) 강화함으로써 담보권을 강화하였을 수도 있다.¹⁴⁾ 한편 감독당국이, LTV를

표

< 6> 주택자금대출의 LTV 분포

단위 ( : %) 년 이전

2000 ¹⁾ 2000년 이후¹⁾ 모기지 2004²⁾ 2004³⁾ 이하

20% 28.8 27.0 0.71 na

초과 이하

20% ∼30% 35.0 25.9 1.37 na

초과 이하

30% ∼40% 17.5 18.1 2.44 17.8

초과 이하

40% ∼50% 9.2 10.3 5.76 11.4

초과 이하

50% ∼60% 5.5 8.9 43.29 18.8

초과 이하

60% ∼70% 2.3 6.0 46.43 15.2

초과 이하

70% ∼80% 1.8 3.9 - 20.2

초과 이하

80% ∼90% na na na 10.6

초과 이하

90% ∼100% na na na 3.6

초과

100% na na na 2.4

계 100.0 100.0 100.0 100.0

주: 1)손경환 국토연구원, ,「주택자금 대출시장의 개선방안 연구」, 2003.

한국주택금융공사 년도 모기지론 분석

2) , 2004「 」 주택금융월보,『 』, 2005. 2.

금감원 은행감독국 국회제출자료 연합뉴스 재인용

3) , (2004. 10. 24.)

14)2001 , 2002년 년도의 주택대출시에 주택담보 외에도 대출금에 대하여 연대보증인을 세우는 사례가 있었다.

낮추도록 계속해서 유도해 왔음에도 불구하고 높은 LTV 비율이 상존하는 이유는 2001 2002∼ 년 동안 주택대출이 급증하였던 시기의 영향 때문으로 판 단¹⁵⁾된다.

그러나 우리나라는 대출자산의 LTV에 대한 지속적인 통계가 없다 그 이. 유 중 하나는 감독당국이 LTV의 분포를 통한 금융회사의 안정성에 대한 감 독보다는 LTV한도를 제한하여 투기적 수요 차단에 주력하고 있기 때문으로 보인다.¹⁶⁾ 그러나 LTV 및 DTI(debt to income) 등에 대한 통계는 주택대출 의 신용위험과 관련되어 매우 유용한 정보를 제공하므로 이에 대한 자료 구 축이 시급하다.¹⁷⁾

주택가격의 하락 위험 주택가격의 하락 위험 주택가격의 하락 위험 주택가격의 하락 위험 4. 4.

4. 4.

과거 자료를 살펴보면 외환위기 이외에도 주택가격이 전년동기대비 10%

이상 하락한 경험이 있다 전년동기대비 전국 아파트매매가격지수 상승률이. 정규분포한다고 가정하면 가격지수가, 10%이상 하락할 확률은 약 6.8% 다.이 또한 총 226개월 동안 강남의 전년동기대비 아파트매매가격지수가 하락한 회수는 70회였고, 10% 이상 하락한 횟수는 17 (회 외환위기 기간 포함 였다) .

15) 최근 금감원 보도자료(2005. 5.)에 의하면 은행권의, LTV 비율은 56.4%, 연체율은 로 집계되었다

1.7% .

16) 감독당국에 따르면 주택담보대출 증가율 주택가격 상승률 담보인정비율‘ , , (LTV) 한도 추이 를 살펴보면 주택가격 변동 및’ , LTV한도가 주택담보대출에 직접적인 영향을 미치고 있으 며 대체로 주택담보대출은 주택가격에 후행하여 변동 하고 있다고 밝히고 있다 금감원, ’ .( ,

정례브리핑 자료 2005. 9. 21, )

17) 감독당국이LTV한도 규제에 집중하는 것은 주택담보대출의 경우 높은 회수율을 갖고 있, 기 때문에 한도 이상으로 대출되지 않으면 금융회사의 안정성에 큰 영향을 주지 않을 것이 라는 판단도 영향을 주고 있는 것으로 예상된다.

그림

< 10> 전년동기대비 강남 아파트매매가격지수 상승률 추이

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

1987.1 1989.1 1991.1 1993.1 1995.1 1997.1 1999.1 2001.1 2003.1 2005.1

%

또한 주택시장의 위험에 미리 대비하기 위해 만들어진 건교부의 조기경보, 시스템(EWS: early warning system)에서도 2004년 10월에는 수축기 위험 신호가 발생했다 수축기 위험신호는 아파트 가격이 전년동기대비. 8.2% 이 상 하락할 확률이 약 40%를 넘어설 때 발생한다 이러한 상황을 고려해 보. 면 주택가격의 급락 위험은 언제나 확률적으로 상존하고 있음을 알 수 있다.

한편 현재 주택대출의 만기연장이 순조롭게 진행됨에 따라 높은, LTV를 적용한 주택대출의 만기 역시 연장되고 있고 감독당국이 은행의, LTV를 규 제함에 따라 감독이 상대적으로 느슨한 제 금융권에서의 주택대출이 증가하2 고 있는 실정이다 더구나 세계적으로 부동산 버블을 경고하는 목소리가 커. 지고 있는 점을 감안해 보면 은행 및 제 금융권은 주택대출에 대해서 최악, 2 의 시나리오를 가지고 스트레스 테스트를 실시할 필요성이 증대되고 있다고 하겠다 특히 위에서 지적한 대로 주택가격 하락으로 인한 은행권의 차적인. 1 피해뿐만 아니라 이후 신용경색과 개인파산 증가로 인한 차적인 피해도 감2 안하여 높은 강도의 스트레스 테스트 시나리오를 구성할 필요가 있다.

참고 아파트 매매가격지수의 하락 위험

참고 아파트 매매가격지수의 하락 위험

참고 아파트 매매가격지수의 하락 위험

참고 :::: 아파트 매매가격지수의 하락 위험

전년동기대비 매매가격지수 상승률 히스토그램은 정규분포하지 않는다 전. 국 주택매매가격지수의 상승률 히스토그램은 개의 봉우리가 뚜렷하게 관찰2 되며 전국아파트 히스토그램에서도 두 개의 봉우리를 볼 수 있다 이러한 현, . 상은 아파트 가격 형성에 외부의 영향이 개입되고 있을 가능성을 암시한다.

주택가격지수가 전년동기대비 이상 하락할 확률 및 하락 발생비율 주택가격지수가 전년동기대비 이상 하락할 확률 및 하락 발생비율 주택가격지수가 전년동기대비 이상 하락할 확률 및 하락 발생비율 주택가격지수가 전년동기대비 10%10%10%10%이상 하락할 확률 및 하락 발생비율

전국주택 전국

아파트 강남주택 강남 아파트

표본기간 226 226 226 226

전년동기대비 10%이상 하락 확률¹⁾ 4.51 6.77 7.67 8.63 전년동기대비 10%이상 하락 발생비율²⁾ 3.98 6.19 7.08 7.52 주: 1) 정규분포를 가정하고 구한 누적 확률값

이하 발생 빈도 총발생빈도

2) (-10% )/

전년동기대비 주택매매가격지수 상승률의 분포 전년동기대비 주택매매가격지수 상승률의 분포 전년동기대비 주택매매가격지수 상승률의 분포 전년동기대비 주택매매가격지수 상승률의 분포

전 국 주 택

0 5 10 15 20 25 30

-17.00% 0.00% 17.00% 34.00%

강 남 주 택

0 5 10 15 20 25 30

-17.00% 0.00% 17.00% 34.00%

전 국 아 파 트

0 5 10 15 20 25

-17.00% 0.00% 17.00% 34.00%

강 남 아 파 트

0 5 10 15 20 25

-17.00% 0.00% 17.00% 34.00%

한편 건교부의 주택시장 조기경보시스템, (EWS)에 따르면 2004년 10월말 현재 주택매매가격지수가 전년동월대비-8.2%이상 하락할 위험은 약 41%였 던 것으로 나타났다 주택시장동향과 주요 이슈( , 2004. 11.).

스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 스트레스 테스트 모델 ....

Ⅲ

Ⅲ

Ⅲ

Ⅲ

1 1 1

1 스트레스 테스트의 일반적 정의 .... 스트레스 테스트의 일반적 정의 스트레스 테스트의 일반적 정의 스트레스 테스트의 일반적 정의

에 따르면 CGFS(Committee on the Global Financial System, BIS, 2000)

스트레스 테스트는 예외적이기는 하나 개연성이 충분히 있는 사건에 대한 금 융회사의 잠재적 취약성을 측정하는 다양한 기법을 통칭하는 용어이다 일반. 적으로 사용되는 스트레스 테스트 기법으로는 단순 민감도 테스트(simple sen-

시나리오 분석 최대손실 접근법

sitivity test), (scenario analysis), (maximum

그리고 극단치 이론 을 활용한 방법이

loss approach) (extreme value theory) 있다.¹⁸⁾

한편 스트레스 테스트는 금융회사의 자금조달위험을 측정하거나 예외적인 대규모 손실을 관리하고 금융회사가 사용하고 있는 위험관리 모형을 점검하 는 데 사용될 뿐만 아니라 VaR(value-at-risk)을 보완하기 위해서 사용되기 도 한다 즉. VaR은 정상상태의 시장(normal market)을 가정하고 특정 신뢰 수준에서 주어진 기간 동안 발생할 수 있는 최대손실을 측정하는 반면에 스, 트레스 테스트는 비정상시장(abnormal market)에서 예외적인 손실 스트레( 스 시나리오 손실 을 측정한다는 점에 차이가 있다 그러나 스트레스 테스트) . 는 이러한 예외적인 손실이 발생할 확률에 대해서는 아무런 정보도 제공할 수 없고 주관적 판단을 배제할 수 없다는 한계를 갖는다, .

18) 김주철(2003) p.5, 3 7∼ 째줄 인용.

그림

< 11> 스트레스 시나리오 손실과 VaR의 비교 손실의 확률밀도

예상 손실

예상외 손실

99.9 percentile 스트레스 시나리오 손실

손실 VaR (loss)

방법론 방법론 방법론 방법론 2. 2.

2. 2.

본 보고서에서의 모델은 호주 금융감독원(Australian Prudential Regula- 에서 개발한 스트레스 테스트 모델에 기초를 두고 있 tion Authority: APRA)

다.¹⁹⁾ 이 모델은 주택가격과 부도율 및 손실률에 영향을 미치는 거시변수의 미래치를 예측하거나 시뮬레이션을 하는 거시모델(macroeconomicmodel)이 아니다 또한 경제적 충격으로 인해 은행산업 전체의 주택대출 부도율이 얼. 마나 될 것인가를 예측하는 것도 목적이 아니다 이 모델은 기본적으로 미시. 모델(microeconomic model)로서 은행이 보유하는 주택대출의 특성을 바탕으 로 그 부도율(default rate)과 손실률(loss given default)을 측정하고자 하는 것이다 주택대출의 특성이란. LTV 비율과 최초대출 이후 경과연수(loan 를 말한다 주택시장의 조정국면을 야기하는 잠재적 원 age after origination) .

인을 설명하는 것이 목적이 아니라 주택시장이 조정국면에 들어갈 때 금융, ,

19) 그러나 호주 금융감독원의 모델과 본고에서 소개하는 모델은 손실률 매트릭스의 구성 방법이 다르다 즉 손실률 매트릭스의 경우 본고에서는 대출담보비율. , , (LTV)과 대출연령(AGE)에 따라 다른 값을 갖는 반면에 호주 금감원의 모형에서는 정상상태에서LTV별로 동일한 값 을 갖게 되어 대출연령별로는 손실률의 차이를 나타내지 않는다.

회사의 자본 적정성에 어떠한 변화가 발생하는지를 예측하는 것이 연구의 초점이다 본 연구에서 금융회사로 하여금 스트레스 상태에 처하게 만드는. 충격은 일정기간 동안 예컨대 년간 주택시장에서 주택가격이 대폭 하락하( 1 ) 는 경우 예컨대( 10%)이다 그러나 이는 하나의 가정일 뿐 예상은 아니다. , . 이 모델에서 주택가격 하락으로 인한 영향은 다음과 같은 두 가지 주요변수 를 통해 나타난다.

주택대출의 부도율(probability of default, PD)

․

부도가 났을 경우의 손실률(loss given default, LGD)

․

거시적 충격에 의해 주택가격이 하락하기 이전 즉 정상적인 상태, (base 에서 은행이 보유하는 주택대출 포트폴리오로부터의 대손율

case) (loan loss

은 다음 식으로 표현할 수 있다 아래 첨자 는 충격발생 이전의

rate) . “base”

정상상태(base case)를 나타낸다.



_

 

_

× _

_

 _ ×_

(1)

여기서

 주택대출 잔액= (exposure)

 주택대출 부도액= (default)

 주택대출 손실액= (loss)

 부도율= (probability of default)=

 손실률= (loss given default)=(부도액 회수액 부도액— )/ =