Transcription

1 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 신용상

2

3 머리말 2008년리먼브라더스파산사태이후전세계를휩쓸었던미국발글로벌금융위기는우리경제에도많은숙제를남겨놓았다. 위기발발이후 G20 국가들을중심으로대규모양적완화, 재정자금투입, 통화스왑등의정책공조가이루어지면서각국금융시장은빠르게안정을찾았으나, 그과정에서발생한대규모글로벌유동성이세계곳곳에서자산인플레와자본의급격한유출입으로인한외화유동성및환율불안에대한우려를다시야기하고있다. 글로벌금융위기와같은외부충격은우리경제의시스템위기로전이될수있다. 미국발글로벌금융위기의발발은글로벌유동성의흐름을한꺼번에바꾸어버렸으며, 그과정에서우리경제는펀더멘털과상관없이외화조달능력상실, 환율급등, 대외신인도하락이라는경험을한바있다. 또한최근유럽 PIIGS국가, 미국, 일본등의국가들을중심으로확산되고있는재정위기발발가능성도국내실물경제침체, 나아가금융시스템붕괴로까지연결될수있다는우려를낳기도하였다. 또한전세계적으로풀려있는글로벌유동성이국내로급격히유입되면서원화가치가급등하고수출경쟁력을하락시키고있을뿐만아니라국내채권시장및주식시장에서자산인플레우려도커지고있는상황이다. 이와같은상황들이모두우리경제의리스크로작동할수있다. 무엇보다심각한것은글로벌화의진척으로대외부문의충격에따른금융시스템의불안정성이과거에비해훨씬커지고있다는점이다. 외환위기와미국발금융위기를통해드러난바와같이금융시스템의불안정은외부시스템에대한취약점을노정시켜금융불안을유발할뿐만아니라실물경제에도엄중한손실을초래할수있다. 이와같은대외부문의리스크뿐만아니라대내적으로도가계부채급증, 주택시장침체, 중소기업및 PF 대출부실문제등다양한리스크가상존하고있다고할수있다. 인구고령화가급속도로진전되고있고베이비붐세대의은퇴가본격

4 화되면서주택시장이구조적인장기조정국면에진입할수있다는인식이과거어느때보다도설득력있게제기되고있다. 또한가계부채수준이사상최고치를갱신하고있는가운데가계의채무부담능력이악화되는현상이나타나고있다. 이런상황하에서무엇보다우려되는점은높은수준의가계부채가주택시장의침체와금리상승기조등과맞물려부실화가빠르게진행되는것이다. 이는결국거시경제및금융시스템안정성분석에대한필요성이커지고있음을의미한다. 이와같은문제의식에서각국의감독당국은개별금융회사의건전성뿐만아니라국민경제차원의금융시스템안정성을강화하기위한방안들을모색하고있다. 이중에서도예외적이지만발생가능성이있는거시경제충격발생을상정하여금융시스템의안정을평가하는위기상황분석, 즉스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 가주목받고있다. 국내에서도거시건전성감독 (macro-prudential approach) 차원에서거시경제및금융시스템안정성을평가하는거시위기상황분석의필요성이주목받고있다. 한편최근영국금융감독청 FSA에서는각금융회사및금융시스템이심각한위험에빠질수있는대외적충격을도출하는역 ( 逆 ) 스트레스테스트 (reverse stress test) 를의무화하였는데, 이는적기시정조치발효등금융회사가위기에빠지는부실채권비율이나 BIS비율하락수준, 지급불능과같은상황을먼저설정하고이러한결과가초래될수있는임계수준의거시경제충격 ( 예 : 임계수준의실물경제침체, 환율하락, 금리상승, 주택가격하락등 ) 을역으로추산하도록하고있다. 본보고서에서는외환위기이후의자료를이용한실증분석을통하여다양한방법론에기초한거시경제및금융안정성위기상황분석을시도하고있다. 먼저우리경제가직면하고있는대내외구조적리스크요인을식별하고이러한리스크가잠재하고있는상황에서통상적인스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 를통해국내거시경제및금융시스템의안정성을진단하고이에따른정책적시사점을도출하는것을목적으로하고있다.

5 본보고서는연구조정실의신용상박사가작성하였으며, 익명의두심사위원과한국금융연구원편집위원회위원들의코멘트가본보고서의전체적인윤곽과방향을잡는데크게기여하였다. 또한한국금융연구원의주례세미나진행과정에서제시해준연구위원들의조언이본보고서의초점을명확히하는데많은도움을주었다. 그리고본보고서의작성과정에서하나경영경제연구소의송재만연구원, 한국금융연구원의조윤지연구원과소은숙연구비서가많은수고를아끼지않았다. 마지막으로본보고서의내용은집필자개인의의견이며본연구원의공식견해와는무관함을밝혀둔다 년 8 월 한국금융연구원원장김태준

6

7 목 차 요약 Ⅰ. 서론 1 1. 연구의배경및목적 1 2. 논문의구성 4 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 5 1. 개요 5 2. 금융위기 (systemic financial crises) 의정의 7 3. 기존연구사례 9 4. 스트레스테스트및逆스트레스테스트모형 13 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 과도한가계부채 PF대출및저축은행부실 외국자본의급격한유출입 유럽의재정위기확산 55 Ⅳ. 諸모형을이용한한국금융시스템위기상황분석 통합적접근방식 (integrated approach) 을이용한거시스트레스테스트 VAR 모형을이용한逆스트레스테스트 (reverse stress test) VAR 모형을이용한복합충격시나리오스트레스테스트 84

8 Ⅴ. 결론 잠재리스크별정책대응방안 국민경제차원의위기상황분석시스템효율화 90 < 참고 > 글로벌금융위기이후미국과 EU 의스트레스테스트 94 참고문헌 99 Abstract 103

9 표목차 < 표 1> 민감도분석을위한거시경제변수의활용정도 17 < 표 2> 자산유형에따른시나리오분류 19 < 표 3> 가계신용의규모 29 < 표 4> 2000년대주요국의가계부채 / 가처분소득비율변동폭비교 31 < 표 5> 소득분위별부채구조개요 33 < 표 6> 가계대출중변동금리비중 34 < 표 7> 금융업권별주택담보대출현황 35 < 표 8> 국내은행원화대출부문별연체율추이 39 < 표 9> 업권별 PF대출금현황 41 < 표 10> 예금은행주요구조조정대상산업별고정이하여신비율추이 42 < 표 11> 은행권 PF대출고정이하여신추이 42 < 표 12> PF대출연체율추이 43 < 표 13> 저축은행전체대출금구성현황 44 < 표 14> 저축은행자산규모별현황 45 < 표 15> 저축은행권주요건전성지표 46 < 표 16> 저축은행자산규모별주요지표현황 47 < 표 17> 금융업권별 PF대출잔액과대손충당금및당기순이익비교 49 < 표 18> 신흥국자금흐름동향및전망 51 < 표 19> EU 및주요회원국의실질GDP 증가율추이 56 < 표 20> 유로지역은행들의부실여신비율전망 57 < 표 21> 2010년 ~2011년 PIIGS국가국가신용등급조정 58 < 표 22> 우리나라의주요지역별수출증가율 59 < 표 23> SUR 추정결과 64

10 < 표 24> 스트레스발생 4분기후의평균고정이하여신비율및이에상응하는 BIS 비율 66 < 표 25> 단일충격발생이후 1% 확률로발생할수있는고정이하여신비율및 BIS 비율 67 < 표 26> 거시경제스트레스시나리오 70 < 표 27> 복합충격발생이후 1% 확률로발생할수있는고정이하여신비율및 BIS 비율 71 < 표 28> VAR 모형추정을통해산출된각거시충격변수의표준편차 79 < 표 29> 개별거시경제표준충격에대한부실여신비율의누적반응 79 < 표 30> 은행시스템안정성이훼손되는거시경제충격수준 (BIS비율 8% 기준 ) 81 < 표 31> 은행시스템안정성이훼손되는거시경제충격수준 (tier1비율 6% 기준 ) 82 < 표 32> 미국스트레스테스트대상은행 94 < 표 33> 미국은행스트레스테스트시나리오 95 < 표 34> 미국스트레스테스트기본가정 95 < 표 35> EU의은행스트레스테스트통과실패은행현황 96 < 표 36> EU 스트레스테스트주요거시지표가정 97 그림목차 < 그림 1> 금융스트레스개요 8 < 그림 2> 스트레스테스트절차 13 < 그림 3> CGFS의스트레스테스트시나리오분류 16 < 그림 4> 거시경제환경이크게악화될경우의손실분포이동 23 < 그림 5> 우리나라소득대비부채비율추이및국가별비교 30 < 그림 6> 소득분위별소득대비대출액및연체율 33

11 < 그림 7> 개인부채잔액및증가율 35 < 그림 8> 주택담보대출증가액 35 < 그림 9> 주택담보대출중변동금리대출비중의국가별비교 36 < 그림 10> 최근변동금리대출기준금리추이 37 < 그림 11> 가계부실의시스템리스크전이경로 39 < 그림 12> 예금취급기관산업대출중건설업 부동산 임대업대출비중추이 40 < 그림 13> 상위 5대계열저축은행자산성장추이 45 < 그림 14> PF대출및저축은행부실의시스템리스크전이경로 50 < 그림 15> 주요신흥국포트폴리오자금순유입규모 53 < 그림 16> 외국자본의급격한유출입으로인한시스템리스크전이경로 54 < 그림 17> PIIGS국 CDS 프리미엄 (5년물) 추이 55 < 그림 18> 독일국채대비 PIIGS 국국채 (10년물) 스프레드추이 55 < 그림 19> 유럽의역내부채연결망 60 < 그림 20> 유럽재정위기로인한시스템리스크전이경로 60 < 그림 21> 단일충격 ( 아파트가격하락 ) 시나리오별고정이하여신비율분포 68 < 그림 22> 복합충격발생이후시나리오별고정이하여신비율분포 72 < 그림 23> 거시경제충격의금융위기발전시나리오 75 < 그림 24> 개별거시경제충격에대한은행권부실여신비율의반응 77 < 그림 25> 개별거시경제충격에대한은행권부실여신비율의누적반응 78 < 그림 26> 거시충격시나리오별은행권부실여신비율추이 84

12

13 요약 Ⅰ. 서론 글로벌금융위기이후 G20 국가들을중심으로대규모양적완화, 재정자금투입, 통화스왑등의긴밀한정책공조가이루어지면서각국실물시장및금융시장은기대보다빠른안정세를시현 그러나빠른회복에도불구하고국내금융시스템은다양한대내외리스크요인들이다시부각되고있는상황 대외적으로는글로벌금융위기극복과정에서급속히확대된글로벌유동성이국내에급격히유입되면서자산인플레 붕괴및환율불안을야기할가능성 PIIGS 를비롯한유로존, 미국, 일본등의재정위기가세계경제재침체및위기로확산될가능성에대한우려도제기 국내적으로는가계부채급증, 인플레장기화에따른긴축우려, 저축은행및 PF대출부실확대, 주택가격의구조적침체가능성등다양한리스크가제기되고있는상황 이는거시경제및금융시스템안정성분석에대한필요성이커지고있음을의미 따라서현재시점에서한국의거시경제및금융시스템의안정성을진단하고, 이에따른대응방안을모색하는것은매우의미있는시도로판단 - i -

14 글로벌차원에서도 G20이글로벌금융안정망 (FSN, Financial Safety Net) 을구축하려는노력이시도되고있으며, 바젤은행감독위원회 (BCBS) 와금융안정위원회 (FSB) 등은 BaselⅢ와같은국제금융협정을추진 각국의감독당국도개별금융회사의건전성뿐만아니라국민경제차원의금융시스템안정성을강화하기위한방안들을모색 이중에서도예외적이지만발생가능성이있는거시경제충격발생을상정하여금융시스템의안정을평가하는위기상황분석, 즉스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 가주목받고있음. 외국에서는 1990년대부터대형금융회사를중심으로광범위하게시행 글로벌금융위기이후에는미국과 EU, 2010년들어서는중국이자국또는회원국의금융시스템안정성에대한위기상황분석을실시 국내에서도금융위기이후리스크관리의중요성이재차부각되면서개별금융회사뿐만아니라거시경제및금융시스템의안정성차원에서위기상황분석이다양한방법으로실시되고있는상황이나, 그유용성에대해진지하게수용하지않는분위기 본고에서는다양한위기상황분석의방법론을소개하고, 이에따라통상적인스트레스테스트와逆스트레스테스트를실시 이를통해한국의거시경제및금융시스템의안정성을진단하고, 이에따른정책적시사점을제시 더불어국민경제차원에서거시경제및금융전반의안정성을효율적으로점검할수있는위기상황분석시스템구축방안을모색 - ii -

15 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 스트레스테스트는각각의금융회사가보유하고있는포트폴리오의리스크관리를위한리스크측정수단으로널리알려진 VaR(Value at Risk) 모형의보완수단으로도입 VaR은특정신뢰수준에서정상상태의시장을가정하고주어진기간동안발생할수있는최대손실을측정하는반면에, 스트레스테스트는비정상시장에서의예외적인손실을측정한다는점에서차이 일반적으로사용되는스트레스테스트기법으로는단순민감도분석, 시나리오분석, 개별요인및통합적접근방식, 그리고 bottom-up 방식과 top-down 방식을활용한방법등이있음. 민감도분석은여타경제변수가변하지않는다고가정할때특정한거시경제변수의변화가야기하는충격이개별금융회사의안정성에미치는영향을파악하는기법 시나리오분석은여러경제변수들이일정기간동안서로영향을주고받으면서변화할때, 금융회사의안정성에미치는영향을측정하는기법이며, 역사적시나리오와가상적시나리오로구분 개별요인접근방식은단일거시경제충격의크기에따라다양한시나리오를구성하고다수의재무건전성지표의변화를예측함으로써단일리스크요인에대한금융회사의잠재적취약성을평가하는방법 통합적접근방식은주어진시나리오하에서다수의리스크요인에대한금융회사의민감도를하나의손실분포로매핑하는방법 Bottom-up 방식은정책당국이거시경제충격을정의하고, 이러한충격이개별금융회사에미치는영향을회사들이스스로추정하게한후, 이를취합하여전체금융시스템에미치는영향을파악하는방식 - iii -

16 Top-down 방식은정책당국이자체모형을활용하여전체금융시스템 에미치는영향을산출하는방식 逆스트레스테스트 (reverse stress test) 방법은금융시스템이위기로전이되기위해어떠한거시경제충격이얼마만한규모로발생해야하는지를역으로추정하는방식 특정거시경제충격을가정하고이를기초로금융권손실규모를계산하는일반적인스트레스테스트와는반대의개념 逆스트레스테스트가중요한이유는한국민경제의금융시스템을위기에빠뜨릴수있는여러가지시나리오를더많이추론해내어이에대한사전적대응을가능하게하기때문임. Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 1. 과도한가계부채 그동안저금리기조에힘입어꾸준히증가해왔던가계부채는최근 DTI 규제강화에도불구하고주택담보대출을중심으로빠른증가세를지속 2010 년말현재가계부채잔액은 2009년말 861.0조원보다 76.3조원증가한 937.3조원으로 2010년명목국내총생산 (GDP) 1,172.8 조원의 80% 수준에달하고있으며, 현재와같은증가세를지속하는경우 2011 년중에는 1,000조원을돌파할것으로예상 증가속도도빨라져서가계부채증가율이 2009년 7.8% 에서 2010년 8.9% 로높아졌으며, DTI 규제가재차강화된 2011년들어서도증가속도가줄어들지않고있는상황 - iv -

17 가계부채증가속도에비례하여가계의부채상환능력도빠르게악화되고있는것으로파악 가계의부채상환능력을보여주는가처분소득대비금융부채비율은 2010 년말 146% 로글로벌금융위기발생이전인 2007 년말의 136% 보다 10%p 높아지며사상최고치를갱신 특히저소득취약계층의부채상환능력이더빠른속도로악화되고있는것으로분석 2010 년중서민등취약계층이주로이용하는저축은행및신협등서민금융회사의가계대출이 16.7% 증가하며은행권가계대출증가율 5.4% 를크게상회 금융권가계대출에서서민금융회사가차지하는비중도 2009 년말 25.4% 에서 2010년말 27.4% 로상승 한편대출금리수준이연 20% 수준에달하는신용카드사의카드대출 ( 현금서비스와카드론 ) 도 2009년말 13.4조원에서 2010년말 17.4조원으로크게증가하였으며, 특히신용등급이낮은하위등급대출자의현금서비스한도율이 2009년말 36.8% 에서 2010년말 42.1% 로확대되면서전년도와동일한수준을유지한중 상위등급대출자와대조를이룸. 최저소득계층인소득1 분위계층의연간소득대비대출액비율은 608% 에달해전체평균인 290% 를 2배이상상회할뿐만아니라최고소득계층인소득5분위계층의 135% 에비해서는 4.5배수준 또한 2010 년말기준국내가계대출의 74.8% 가이자만갚는일시상환형 대출인데다변동금리대출이 89.4% 에달하는구조적취약성을내포하고 있는상황 - v -

18 따라서특정시점에대출만기가집중되거나금리상승및주택가격 하락의충격이본격적으로반영되는특정시점에원리금상환부담이 집중되면서가계금융부문에큰충격을줄수있는상황 낮은수준의가계대출연체율및 LTV 수준을고려하면국내가계부문의건전성수준은아직양호한것으로판단되나, 가계부채급증, 가계부채의구조적취약성, 저소득취약계층의높은부채상환부담등은가계부문의건전성유지에큰부담으로작용 따라서향후금리상승및주택시장의침체가장기화되는경우, 고위험대출가구가집중되어있는저소득층을중심으로부실발생가능성이점차높아지고있는상황 금리상승및주택가격하락 이자부담증가및담보가치하락 가계부실확대 주택가격추가하락의악순환이발생할수있음. 2. PF 대출및저축은행부실 2000 년대중반이후부동산경기호황과함께 PF대출이급격히확대되다가 2009년이후부동산경기가침체기에접어들면서최근감소세로전환 업권별로는은행과저축은행이전체 PF대출의 76% 를차지 PF 대출규모가큰은행의경우에는상대적으로우량한 PF대출이다수인반면, 저축은행의경우에는총대출금대비 PF대출비중뿐만아니라브리지론비중도높아향후추가부실이발생할가능성이높음. 자산관리공사에매각된부동산 PF 대출채권은환매또는사후정산조건이부여되어있어향후신용위험증가요인으로작용할수있는상황 - vi -

19 PF대출부실이급증한이유는철저한리스크관리가이루어지지않은가운데대출이이루어질당시의부동산경기호황, 건설사지급보증등에의존하여대출을결정한데에주로기인 시행사는대부분자본구조가열악한영세회사이며, 토지매입등초기투자비용을고금리의 PF대출 ( 브릿지론 ) 로조달함에따라사업성악화시쉽게부실화되는경향 PF 대출위험이시공사에과도하게집중되었으며, 부동산경기가침체되자사업성악화와함께부실이크게확대 한편 2010년말저축은행은 PF대출을포함한부동산관련대출비중이 48.5% 로은행의 13.2% 에비해크게높은수준 특히부실 PF대출채권을자산관리공사에대규모로매각하였음에도불구하고부동산경기침체가지속되면서 2010년말저축은행의전체연체율은 17.8% 로급상승 PF 대출의부실로인해저축은행의자산건전성은크게악화되었으며, 2011 년 5월현재까지부산저축은행계열 5개사, 삼화저축은행등 8개저축은행에대해영업정지조치가내려진상황 총대출대비 PF대출비중뿐만아니라브리지론비중도높아향후저축은행의추가부실발생가능성이높은상황 금번에대규모저축은행부실사태가발생한이유는과도한외형확장경쟁, 대주주와경영진의모럴해저드, 저축은행의미흡한여신심사관리역량및감독당국의관리 감독부실등이결합된총체적난맥상에기인 - vii -

20 3. 외국자본의급격한유출입 글로벌금융위기이후신흥국으로유입되는자금은주로포트폴리오투자 ( 주식및채권 ) 가주를이룸. 상당기간낮은금리수준이유지되고있는선진국의경우, 자국의국내투자만으로는최소기대수익률을달성하기어려워짐. 이에따라보험, 연기금등전통적인채권투자자들이회사채, 신흥국국채등위험자산의투자비중을확대하는과정에서상대적으로금융시장발전정도와자본자유화정도가높은일부신흥국자본시장을중심으로투자를확대 미국등주요선진국의양적완화확대및초저금리지속으로초과유동성이상대적으로양호한성장세를보이고있는신흥국으로대규모유입되고있는상황 우리나라로단기간에대규모자금이유입될경우, 자산버블, 통화정책유효성저하, 수출경쟁력악화등의부작용을야기할가능성이큼. 국제금융시장의여건변화로자금흐름이갑자기역전되는경우자산가격급락, 외화유동성부족, 환율급변동등으로금융시스템이불안정해질수있음. 4. 유럽의재정위기확산 2011 년들어포르투갈이구제금융을공식요청하고유로존각각 3 위 및 4 위경제대국인스페인과이탈리아의금융시장이불안해지는등 유럽재정위기에대한우려가확산되고있는상황 - viii -

21 PIIGS 국가들이재정위기에직면하게된것은이들국가들의성장세가둔화되면서향후재정긴축목표달성에대한의구심이증폭된것이직접적인원인 일부 PIIGS 국가들의신용등급이 부정적관찰대상 또는 부정적 전망등으로하락하였으며향후추가조정가능성도상존 유럽재정위기상황이장기간지속될경우우리나라의대EU 수출에부정적인영향을미칠것으로예상 우리나라수출에서대EU 수출이차지하는비중은 2010 년기준 11.5% 로중국 25.1% 에이어두번째로큰규모 PIIGS 국가들에대한외채의대부분을서유럽은행들이보유하고있어유럽재정위기는국내금융시장에영향을미칠수있음. 우리나라총외채의상당부분이서유럽금융기관에의존하고있어유럽재정위기가서유럽금융기관의부실로이어질경우급격한자금유출가능성을배제할수없음. Ⅳ. 諸모형을이용한한국금융시스템위기상황분석 1. 통합적접근방식을이용한거시스트레스테스트 1) 모형설정 통합적접근방식에의한스트레스테스트는주어진거시경제스트레스 시나리오하에서단일또는다수의리스크요인에대한금융회사및금융 시스템의민감도를하나의손실분포로매핑 (mapping) 하는방법 - ix -

22 외부충격시나리오마다일정기간이후의은행고정이하여신비율분포 를도출하는형태로분석 스트레스테스트는 예외적이지만발생가능한 (exceptional, but plausible) 충격이진행될경우의영향을분석하는기법으로, 충격에의해변화하는고정이하여신비율분포의평균값과예외적으로발생할수있는분포의극단치에주목할필요가있음. 2) 모형추정 Logistic 함수로표현된모형을 SUR(Seemingly Unrelated Regression) 방법에의해추정된계수치를이용하여단일충격및복합충격발생시 국내은행의건전성에미치는영향을분석 단일충격으로는아파트가격하락을설정하고, 복합충격으로는금리상승, 아파트가격하락및실물경제침체가동시에발생하는상황을설정하여, 2000년 1/4분기 ~2010년 4/4분기동안의분기별자료를통해스트레스발생 4분기후의영향을추정 동방식의추정을위해일반적으로몬테카를로시뮬레이션을수행하며여기서는 1만회의반복 (iteration) 적인추정을통해손실분포를추정 3) 실증분석결과 가. 단일충격시나리오하의분석결과 아파트가격이 30% 정도하락하는경우에도다른조건이일정하다면 국내일반은행권의전반적건전성을훼손하지는않는것으로분석 - x -

23 국내일반은행권 BIS 자기자본비율을 8% 이하로하락시키는고정이하여신비율이 2010 년말기준으로 8.86% 로추정됨에따라, 이를기준으로추산한결과, 아파트가격이 30% 정도하락하더라도일반은행권의평균 BIS 비율은 8% 이하로하락하지않는것으로분석됨. 아파트가격이 10%, 20%, 30% 하락하는경우고정이하여신비율분포의평균값은각각 2.42%, 3.00%. 4.04% 이고, 이에상응하는 BIS 자기자본비율은각각 14.32%, 13.90%, 13.16% 로추정됨. 아파트가격단일충격발생이후평균부실자산비율및 BIS 비율추정치 단일충격시나리오 고정이하여신비율분포의평균 분포상 1% 확률로발생할수있는고정이하여신및 BIS 비율 아파트가격 10% 하락 2.417%(14.32%) 3.437%(13.59%) 아파트가격 20% 하락 3.002%(13.90%) 4.950%(12.50%) 아파트가격 30% 하락 4.040%(13.16%) 8.330%(8.92%) 주 : ( ) 안은평균손실률 67% 를가정하고계산한 BIS 자기자본비율 1% 의확률로발생할수있는예외적상황에서는아파트가격이 30% 하락할경우에도국내일반은행권의평균 BIS 비율이여전히 8% 를초과하여자본적정성이안정을유지하는것으로추정 아파트가격이 10%, 20%, 30% 하락할때극단치고정이하여신비율추정치는각각 3.44%, 4.95%, 8.33% 이며이에상응하는 BIS 자기자본비율은각각 13.59%, 12.50%, 8.92% 로나타남. - xi -

24 나. 복합충격시나리오하의분석결과 일반적으로대부분의위기상황에서는다수의거시경제변수가동시에악화되는경우가많아, 실물경기침체뿐만아니라금리상승, 아파트가격하락등의충격이동시에진행되는복합충격발생의경우에대한분석이반드시필요 본절의복합충격시나리오분석에서는실업률상승, 금리상승, 아파트가격하락의충격이동시에발생하는경우를가정하여거시경제에미치는스트레스정도에따라시나리오를구성하여분석 세가지거시경제충격변수의표준편차를기준으로스트레스정도에따라약한스트레스상황 (S1) 과강한스트레스상황 (S2) 의 2가지시나리오를구성 복합충격스트레스시나리오 경제상황금리주택시장복합충격시나리오실업률 CD금리주택가격지수약한스트레스상황 (S1) ( 현재수준-0.5 σ) * 1.2%p 1.1%p 8.2% 강한스트레스상황 (S2) ( 현재수준 -1.0 σ) 2.5%p 2.3%p 16.4% 주 : * 는 2010 년말수준에비해 -0.5 σ 수준의불리한충격발생을의미 상위 2 가지시나리오하에서감독당국이나은행권이충격발생에도불구 하고추가적인자본확충이나포트폴리오조정등과같은어떠한 2 차 대응도하지않는다는가정하에서스트레스테스트를시행 - xii -

25 분석결과, 약한스트레스상황 (S1) 과강한스트레스상황 (S2) 두경우모두국내일반은행권의추정 BIS 비율이 8% 를상회하면서국내일반은행시스템전반이평균적으로안정적인상황을유지하는것으로분석 S1, S2 상황하에서고정이하여신비율은각각 3.41%, 6.99% 로상승하였고, 이에상응하는 BIS 비율은각각 13.56% 와 10.78% 로추정 복합충격발생에따른시나리오별고정이하여신비율및 BIS 비율추정치 복합충격시나리오 고정이하여신비율분포의평균 분포상 1% 확률로발생할수있는고정이하여신및 BIS 비율 약한스트레스 (S1) ( 현재수준 -0.5 σ) 강한스트레스 (S2) ( 현재수준 -1.0 σ) 3.41% (13.56%) 4.95% (12.39%) 6.99% (10.78%) 16.90% (1.84%) 주 : ( ) 안은평균손실률 (S1: 60.7%, S2: 63.3%) 을가정하고계산한 BIS 자기자본비율 한편 1% 확률로발생할수있는예외적상황하에서는강한스트레스 (S2) 하에서일반은행권의 BIS 비율은 8% 이하로하락하여부분적인자본부족상태로진입하는것으로추정 예외적상황하에서고정이하여신비율은약한스트레스 (S1) 와강한스트레스상황 (S2) 하에서각각 4.95%, 16.90% 였으며, 이에상응하는 BIS 비율은각각 12.39% 와 1.84% 였음. 실업률상승, 금리상승, 아파트가격하락의충격이동시에발생하는복합충격시나리오하의분석결과에따르면, 거시경제변수가동시에악화되는경우국내금융시스템의안정성이상대적으로크게훼손될수있음을확인 - xiii -

26 예외적이기는하지만위기상황에서는거시경제변수가동시에악화될수있으므로충격발생의초기단계에서부터금융회사및감독당국의자본확충등부실확산방지를위한적극적인 2차적대응이필요할것으로판단 2. VAR 모형을이용한逆스트레스테스트 VAR 모형 (unrestricted VAR model) 을이용한逆스트레스테스트 (reverse stress test) 는충격-반응함수및누적반응함수를통해금융시스템이위기로전이되기위해어떠한거시경제충격이얼마만한규모로발생해야하는지를역으로추정 국내금융시스템을심각한위기상황에빠뜨릴수있는실물경기침체, 부동산가격하락, 금리급등, 환율의급변동등거시경제충격수준을逆스트레스테스트를통해도출 1) 모형설정 본절에서는일반은행권을대상으로한逆스트레스테스트 (reverse stress test) 를실시하여금융시스템을위기로전이시키는거시경제충격수준을역으로추정 분석에사용된변수는일반은행권의총여신대비고정이하여신비율, CD금리, 계절조정실질GDP, 실질실효환율, 전국및수도권아파트매매가격지수등 5개의변수이며, 분석기간은 1999년 4/4분기부터 2010년 2/4분기까지임. - xiv -

27 국내외부문에충격이발생하면먼저금리와환율이먼저반응하고실물변수인아파트가격과실질생산은시차를두고반응하며, 부실여신비율은다른변수들로부터영향을받기만하는것으로가정 거시경제충격이발생하면보유유가증권가치가급락하는직접효과와가계 기업의부실확대로인한대출의부실화, 이자수익의감소와같은간접효과가금융회사의 BIS 비율을하락시켜금융안정성을훼손시키는금융위기발전시나리오를상정 은행시스템이위기국면에진입하는임계기준을 BIS 자기자본비율이 8% 이하로하락하는경우와 tier 1 비율이 6% 이하로하락하는경우로각각 가정하고분석을실시 2) 실증분석결과 VAR 모형을이용한逆스트레스테스트는개별변수에표준편차만큼의충격을주고, 이에대한부실여신비율의반응을나타낸것으로충격이발생한이후최종적으로은행시스템안정성에어떻게영향을미치는지를누적반응을통해분석 VAR 충격 - 반응함수추정결과, 각각의거시경제충격이발생한이후 평균 6 분기정도경과하면부실여신비율이정상수준으로복귀하였으며 충격에대한반응의폭도 ±0.45 이내로제한적 가. BIS 비율 8% 기준 BIS 자기자본비율이일반은행권의평균적부실단계인 8% 까지하락할 - xv -

28 수있는임계수준의부실여신비율은 8.86% 로서 2010 년말수준보다 60.1 조원의부실이발생하여현재 1.85% 의부실여신비율이 8.86% 까지상승하면일반은행시스템의 BIS 비율이 8% 까지하락하면서업권전반이부실상황의임계수준에직면하는것으로가정 분석결과, 충격발생이후은행이추가적자본확충또는자금회수등의 2차적인대응조치를취하지않고, 특정단일거시경제충격변수이외의다른거시경제변수는불변이라는전제하에, 2010 년말수준보다각각 CD금리가 7.88%p 상승, 원화환율 35.6% 절상, 전국 ( 수도권 ) 아파트가격 30.2%(42.7%) 하락또는실질GDP 18.4% 감소하는단일충격이발생하면일반은행권전반의 BIS 비율이 8% 까지하락하는것으로추정 일반은행시스템안정성이훼손되는임계수준의거시경제충격 (BIS 비율 8% 기준 ) CD 금리원화환율아파트가격실질 GDP 7.88%p 35.6% 전국 30.2% 수도권 42.7% 18.4% 나. Tier 1 비율 6% 기준 Tier 1 비율이일반은행권의평균적부실단계인 6% 까지하락할수있는임계수준의부실여신비율은 7.93% 로 2010년말수준보다 52.1조원의부실이발생하여부실여신비율이 2010년말현재 1.85% 수준에서 7.93% 까지상승하면국내은행시스템전반이평균적부실의임계수준에직면하는것으로가정 - xvi -

29 분석결과, 충격발생이후은행이추가적자본확충또는자금회수등의 2차적인대응조치를취하지않고, 또한특정단일거시충격이외의다른거시경제변수는불변이라는전제하에 2010 년말수준보다각각 CD금리가 6.83%p 상승, 원화환율 30.9% 하락, 전국 ( 수도권 ) 아파트가격 26.2%(37.1%) 하락또는실질GDP 16.0% 감소의단일충격이발생하면국내일반은행권의평균적인 BIS 비율이 8% 수준까지하락하는것으로추정 일반은행시스템안정성이훼손되는임계수준의거시경제충격 (tier 1 비율 6% 기준 ) CD 금리원화환율아파트가격실질 GDP 6.83%p 30.9% 전국 26.2% 수도권 37.1% 16.0% 3. VAR 모형을이용한복합충격시나리오스트레스테스트 다수의거시경제충격이동시에진행되는복합충격발생의경우, 금융 시스템의안정성에미치는영향을통합적접근방식에의해분석 시나리오별분석결과, 강한복합충격스트레스상황 (S2) 하에서도 BIS 자기자본비율은 8% 를상회하며은행권전반이위기상황으로진입하지는않는것으로분석 약한스트레스상황 (S1) 과강한스트레스상황 (S2) 하에서일반은행권고정이하여신비율은각각 3.34%, 6.11% 로상승하고, BIS 자기자본비율은각각 12.6% 와 10.6% 로하락 - xvii -

30 국내금융시스템이두번의커다란금융위기를거치면서상당한건전화 노력을진행한결과, 상당한정도의복합충격이발생하는경우에라도 위기에직면할가능성은상대적으로낮은것으로분석 Ⅴ. 결론 1. 잠재리스크별정책대응방안 ( 위기상황분석종합평가 ) 본고에서시행되었던다양한위기상황분석결과, 국내금융시스템은상당한정도의충격이발생하더라도은행부문까지리스크가확산되어금융권전반의시스템위기로전이될가능성은낮은것으로분석 국내은행권의양호한자본적정성및자산건전성과낮은수준의 LTV 및 DTI 수준을고려한다면금리상승또는주택가격하락등의충격으로인해급격한가계파산증가, 금융회사부실화등의위기국면으로전이될가능성은낮다고할수있음. 저축은행권문제도저축은행권의전체자산규모가금융권전체에서차지하는비중이크지않아금융시스템전반의위기로전이될가능성도크지않을것으로예상 그럼에도불구하고주택담보대출을비롯한가계부문의부채조정문제, 저축은행의구조조정문제, 외국자본의급격한유출입으로인한자산버블 붕괴및환율급변동가능성등과같은대내외구조적리스크에대해서는선제적인대비가필요 - xviii -

31 ( 가계부채관련 ) 과도한가계부채문제의해결을위해서는상황능력이상의대출및주택과수요를축소하려는정책당국의노력이필수 2011 년이후정부의주택관련규제완화가주택대출관련쏠림현상으로확산되지않도록관련정보공개와감시를강화 규제완화이후신규로주택에투자한사람들이향후구조적인주택가격하락으로위험을떠안지않도록시장감시를강화 중장기적으로는소득대비가계부채비율을일정수준이하로유지하는총량목표를운용하여가계대출이실물경제증가속도를넘어서지않도록관리 더불어 DTI 및 LTV 와같은비율규제는건전성감독기준으로서의기본틀을유지하도록하여, 동규제가주택경기조절수단으로동원되는것을근본적으로차단할필요 고금리 고위험대출에노출되어있는저소득계층의부실확대가능성을 사전적으로완화하기위해신용카드사및상호금융기관의가계신용대출 증가속도를적정범위내에서관리 한편금리변동에대한위험을차단하기위해, 장기고정금리대출자에 대한세제혜택확대와변동금리대출자에대한세제불이익을통해금리 변동위험을차단할수있는건전대출구조를점진적으로유도 - xix -

32 ( 급격한자본유출입관련 ) 글로벌화의진전으로대외충격에대한국내금융시스템안정성의민감도 가과거에비해크게확대되었다는측면에서급격한자본유출입에대해 서는보다근본적인차원에서의건전성감독시스템의구축이필요 외국인자금의대규모유출입에따른부작용을최소화할수있도록먼저외국자본의유입속도를조절할수있는정책이필요 최근금융회사의비예금외화부채에대한거시건전성부담금부과, 선물환포지션한도규제강화, 외화레버리지비율규제등이도입되었거나도입이고려되고있는상황 그러나각각의규제수단이미치는영향및파급경로, 나아가규제간의중복또는보완관계를규명하여, 이에따른탄력적인규제적용이필요 상위규제들의도입이외국자본유출입에따른부작용을예방하기에충분한지, 아니면자유로운자본이동을과잉으로제약하는지에대한사전적점검이반드시필요 자본통제를위한규제수단은복수로하되, 이의운영에있어서는외환수급및유동성상황을고려하여탄력적운영이가능한방식으로설계 한편해외증권투자확대를통해유사시외화공급의원천으로활용하는방법을고려할필요 환헤지가대부분이루어지는채권투자보다는환헤지필요성이낮은주식투자를확대시켜, 환헤지로인해외채구조가악화되는것을최소화 - xx -

33 특히수익다각화차원에서해외시장진출필요성이확대되고있는 국민연금을활용하면국민연금의장기수익률뿐만아니라국가외화 유동성관리에도도움이될것으로판단 외국인증권거래, 외환시장의거래자정보공개를더욱확대하여시장이특정주체에의해주도되거나불필요한우려의확산으로인해발생할수있는쏠림현상을완화 외국인거래자의국적별유형 ( 중앙은행, 은행, 펀드등 ), 주체별보유채권종목현황, 주체별외환거래규모및용도등세부정보를현재보다짧은주기로공개하는방법을고려 2. 국민경제차원의위기상황분석시스템효율화 글로벌금융위기발발이후, 각국정부및글로벌차원에서위기재발방지를위한다양한노력들이진행되고있음에도불구하고, 국내에서는아직거시건전성차원의위기상황분석의유용성에대해진지하게수용하지않는분위기 이는위기상황분석이주로예외적인상황을가정하고있다는점과단기실적을최우선으로하는금융회사의생리상그과정과결과를수용하고, 이를활용할동기가부족할수밖에없기때문 감독당국역시분석결과에따라어떤사전적조취를취해야할지에대한입장이정립되어있지않은상태 짧게는평균 5 년길게는 10 년마다대규모금융위기를경험한바있는 우리나라의입장에서는한번도제대로작동하지않았던미시적리스크 관리수단의한계를반드시보완할필요 - xxi -

34 거시건전성차원에서시행되는거시금융시스템안정성분석은미시적 리스크관리수단의약점을보완해줄수있는거의유일한사전적 수단이라는점에서의의가크다할수있음. 먼저형식적인위기상황분석모형의구축자체보다는개별금융회사의이사회와경영진, 나아가감독기관이이를적극활용할수있는리스크관리문화를개선하는것이필요 개별금융회사차원에서이사회내에 CEO의간섭에서독립된리스크관리위원회를구축하고, 이를통해정기적으로경영실태및리스크를평가하여이사회와경영진에보고하는등이들의이해도와활용도를높여나가는시스템구축 감독기관차원에서는체계적인 bottom-up 방식의금융시스템위기상황분석시스템을구축하여, 이를감독정책에적극적으로반영 국민경제차원의효율적위기상황분석시스템구축과관련하여반드시필요한사항중하나는거시안정및건전성감독관련당국자들간의정보공유확대 한국은행과감독당국은보유하고있는전체금융회사의건전성관련핵심정보들을공유하여금융시스템안정성전반에관한정책판단에활용 또한각자진행하고있는위기상황분석결과를정례적으로교환하고토론의장을마련하는등정책공조를강화 - xxii -

35 Ⅰ. 서론 1 Ⅰ. 서론 1. 연구의배경및목적 2008년리먼브라더스파산사태이후전세계를휩쓴미국발글로벌금융위기는 OECD 국가들중가장빠른회복과정을밟았다고하는우리경제에도많은숙제를남겨놓았다. 위기발발이후 G20 국가들을중심으로대규모양적완화, 재정자금투입, 통화스왑등의긴밀한정책공조가이루어지면서각국금융시장은빠르게안정을찾아가고있으나, 그과정에서발생한대규모글로벌유동성이세계곳곳에서자산인플레와자본의급격한유출입으로인한외화유동성및환율불안에대한우려를다시야기하고있다. 또한금번글로벌금융위기의근본원인으로지적되고있는세계무역불균형을해소하기위한당사국들간의협의과정에서대표적인적자국인미국과흑자국인중국등을대표로하는신흥시장국간의대립이첨예화되면서환율갈등및신보호주의확산에대한우려도불거지고있다. 글로벌금융위기와같은외부충격은우리경제의시스템위기로전이될수있다. 미국발글로벌금융위기의발발은글로벌유동성의흐름을한꺼번에바꾸어버렸으며, 그과정에서우리경제는펀더멘털과상관없이외화조달상의문제, 환율급등, 대외신인도하락이라는경험을한바있다. 또한세계경제둔화로인한수출및실물경제의침체는금융시스템붕괴로까지연결될수있다는우려를낳기도하였다. 최근에는전세계적으로풀려있는글로벌유동성이국내로급격히유입되면서원화가치가급등하고수출경쟁력을하락시키고있을뿐만아니라국내채권시장및주식시장에서자산인플레우려도커지고있는상황이다. 이와같은상황들이모두우리경제의리스크로작동할수있다. 무엇보다심각

36 2 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 한것은글로벌화의진척으로대외부문의충격에따른금융시스템의불안정성이과거에비해훨씬커지고있다는점이다. 외환위기와미국발금융위기를통해드러난바와같이금융시스템의불안정은외부시스템에대한취약점을노정시켜금융불안을유발할뿐만아니라실물경제에도엄중한손실을초래할수있다. 이와같은대외부문의리스크뿐만아니라대내적으로도가계부채급증, 주택시장침체, 중소기업및 PF 대출부실문제등다양한리스크가상존하고있다고할수있다. 인구고령화가급속도로진전되고있고베이비붐세대의은퇴가본격화되면서주택시장이구조적인장기조정국면에진입할수있다는인식이과거어느때보다도설득력있게제기되고있다. 또한가계부채수준이사상최고치를갱신하고있는가운데가계의채무부담능력이악화되는현상이나타나고있다. 이런상황하에서무엇보다우려되는점은높은수준의가계부채가주택시장의침체와금리상승기조등과맞물려부실화가빠르게진행되는것이다. 이는결국거시경제및금융시스템안정성분석에대한필요성이커지고있음을의미한다. 이와같은문제의식에서글로벌차원에서는 G20이글로벌금융안정망 (FSN, Financial Safety Net) 을구축하려는노력을시도하고있으며, 바젤은행감독위원회 (BCBS) 와금융안정위원회 (FSB) 등은 Basel Ⅲ와같은국제금융협정을추진하고있다. 한편각국의감독당국도개별금융회사의건전성뿐만아니라국민경제차원의금융시스템안정성을강화하기위한방안들을모색하고있다. 이중에서도예외적이지만발생가능성이있는거시경제충격발생을상정하여금융시스템의안정을평가하는위기상황분석, 즉스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 가주목받고있다. 이는이미외국에서는 1990년대부터대형금융회사를중심으로광범위하게시행되어왔으며, 글로벌금융위기이후에는미국과 EU, 2010년들어서는중국이자국또는회원국의금융시스템안정성에대한위기상황분석을실시하였거나하고있는상황이다.

37 Ⅰ. 서론 3 국내에서도 2008년미국발금융위기가발생한이후리스크관리의중요성이재차부각되면서개별금융회사에대해서뿐만아니라거시경제및금융시스템의안정성차원에서위기상황분석이다양한방법으로이루어지고있는것으로알려져있다. 특히금융감독원은은행들로하여금유동성리스크관리강화차원의위기상황분석모형구축을의무화 1) 하고, 위기상황분석전반에걸친모범규준 (best practice) 2) 을제정하여이를은행내규에반영하도록하였다. 그러나최근에는미시건전성감독 (micro-prudential approach) 차원에서이루어지는개별금융회사에대한분석뿐만아니라거시건전성감독 (macro-prudential approach) 차원에서거시경제및금융시스템안정성을평가하는거시위기상황분석의필요성이더욱크게부각되고있다. 한편최근영국금융감독청 FSA는각금융회사및금융시스템이심각한위험에빠질수있는대외적충격을도출하는역 ( 逆 ) 스트레스테스트 (reverse stress test) 를의무화하였는데, 이는적기시정조치발효등금융회사가위기에빠지는부실채권비율이나 BIS비율하락수준, 지급불능과같은상황을먼저설정하고이러한결과가초래될수있는임계수준의거시경제충격 ( 예 : 임계수준의실물경제침체, 환율하락, 금리상승, 주택가격하락등 ) 을역으로추산하도록하고있다. 본보고서에서는이러한측면에서거시경제및금융안정성위기상황분석을시도하고있다. 먼저위기상황분석의방법론을소개하고, 이에따라통상적인스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 를실시하여한국의거시경제및금융시스템의안정성을진단하고, 이에따른정책적시사점을제공하고자한다. 1) 금융감독원, 은행권유동성리스크관리기준 도입, ) 금융감독원, 위기상황분석모범규준,

38 4 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 2. 논문의구성 본논문은총 5장으로구성되어있으며각장의구성은다음과같다. 먼저제Ⅰ장은서론으로연구의배경과목적및논문의구성에대해기술하고있다. 제Ⅱ장은위기상황분석의방법론및해외사례를정리하고있으며, 제Ⅲ장에서는현존하는국내외주요잠재리스크의위기전이메커니즘및금융업권별건전성현황을분석하고있다. 제Ⅳ장에서는제Ⅱ장에서소개한諸모형을활용한스트레스테스트 (stress test) 와逆스트레스테스트 (reverse stress test) 를각각시행하여국내거시경제및금융시스템상의위기발발가능성과안정성을분석하였다. 제Ⅴ장은본보고서의결론부분으로상위분석에근거한정책적시사점을제공하고있는바, 주로금융시스템의안정성제고를위한정책대응방안과거시건전성및금융시스템의안정성확보차원에서위기상황분석을보다유효하게시행하기위해갖추어야할합리적인위기상황분석체계구축방안을제시하고있다.

39 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 5 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 1. 개요 본래스트레스테스트는각각의금융회사가보유하고있는포트폴리오의리스크관리를위한리스크측정수단으로널리알려진 VaR(Value at Risk) 모형의보완수단으로도입되었다. VaR 모형은정상적상황을전제로하여일정신뢰수준하에서발생할수있는잠재적손실을측정한다. 그러나리스크요인이역사적경험치보다극단적으로변동할경우실제위험을과소평가할소지가존재한다. 즉 VaR은특정신뢰수준에서정상상태의시장 (normal market) 을가정하고주어진기간동안발생할수있는최대손실을측정하는반면에, 스트레스테스트는비정상시장 (abnormal market) 에서의예외적인손실을측정한다는점에차이가있다. 국제결제은행 (BIS, Bank for International Settlement) 국제금융시스템위원회 (CGFS, Committee on the Global Financial System) 의 2000년보고서에따르면, 스트레스테스트는예외적이기는하나개연성이충분히있는사건에대한금융회사의잠재적취약성을측정하는다양한기법을통칭하는용어이다. 일반적으로사용되는스트레스테스트기법으로는단순민감도분석 (simple sensitivity test), 시나리오분석 (scenario analysis), 최대손실접근법 (maximum loss approach), 그리고극단치이론 (extreme value theory) 을활용한방법등이있다. 3) 1990년대말아시아금융위기는그동안개별금융회사차원에서이루어졌던스트레스테스트가국가단위의거시경제또는금융시스템차원에서집중적관심 3) 김주철, 금융시스템의스트레스테스트방안 : 신용위험을중심으로, 한국은행, 2003.

40 6 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 을끄는계기가되었다고한다면, 2008년에발발한글로벌금융위기는국가차원의스트레스테스트에대한중요성을전세계적으로재인식시키는계기가되었다고할수있다. 즉, 금융부실및외환부문의충격등을통한금융시스템의불안정성이실물경제에끼친막대한피해를배경으로국민경제내금융시스템의안정성을평가하는거시스트레스테스트 (macro stress test) 가전세계적으로본격적인주목을받고있다. 국제통화기금 (IMF) 등국제기구뿐만아니라미국, EU 등각경제권의감독당국주도로국가경제차원에서금융시스템의불안정성여부를측정하기위한여러가지방안이모색되었으며, 이과정에서스트레스테스트는거시경제지표와금융시스템간인과적연결고리를모형화하여예상치못한충격에대한금융시스템의안정성을평가하는주요수단으로주목받게된다. 이러한거시스트레스테스트는감독당국이시스템의구조적취약점과금융시장의붕괴로이어질수있는전체리스크노출규모를파악하여금융시스템의안정성을측정하는데그목적이있다. 특히거시스트레스테스트는유동성증발, 안전자산선호현상등외부성 (externality) 또는시장실패 (market failure) 로인한금융시스템의불안정성을측정하는데유용하다. 예를들면많은금융회사가동시에위험노출 (exposure) 을축소시킬때개별금융회사가수행한포트폴리오차원의스트레스테스트결과는시장유동성에대한충격을과소평가할수있다. 왜냐하면포트폴리오차원의스트레스시나리오로는안전자산선호현상으로부터발생한시장유동성에대한외부불경제 (negative externality) 를고려할수없기때문이다. 이처럼거시스트레스테스트는개별금융회사차원에서수행한포트폴리오수준의스트레스테스트가고려하지못하는 2차적인파급효과를분석할수있는이점이있다. 한편최근영국금융감독청 FSA는각금융회사및금융시스템이심각한위험에빠질수있는대외적충격을도출하는역 ( 逆 ) 스트레스테스트 (reverse stress test) 를의무화하였는데, 이는 BIS비율하락에의한적정시정조치발효, 지급불능

41 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 7 과같은상황을먼저설정하고이러한결과가초래될수있는임계수준의거시경제충격 ( 예 : 임계수준의실물경제침체, 환율상승, 금리상승, 주택가격하락등 ) 을역으로추산하도록하고있다. 이러한逆스트레스테스트가중요한이유는한국민경제의금융시스템을위기에빠뜨릴수있는여러가지시나리오를역으로추론해내어이에대한사전적대응을가능하게하기때문이다. 2. 금융위기 (systemic financial crises) 의정의 금융위기는다양한형태로나타나는현상이라서하나의금융변수나수치로정의하기는곤란하며, 위기의지속기간을규정하는것도명확히하기어려워어느정도주관적인판단이개입될수밖에없다. 4) 그러나일반적으로는금융위기는역사적으로잘알려진사례를나열하거나명확한금융사건을위기로명시적으로정의하는이분법적정의방식과현재의금융시장상황을나타내는금융스트레스지수 (FSI, Financial Stress Index) 가극단치를갖는경우를금융위기로정의하는연속적정의방식이있다. 이분법적정의방식은최근은행위기를명확한기준없이주관적인판단에의존하여사례를나열하는방식보다는다음과같은경우를은행위기로명시적으로정의하는방향으로전환하고있다. 예를들어 Demirgüç-Kunt and Detragiache (2005) 는금융위기 (financial crisis) 또는은행위기 (banking crisis) 를 1 총자산대비부실여신비율의 10% 초과, 2 GDP 2% 가넘는공적자금의투입, 3 대규모은행국유화, 4 뱅크런혹은긴급정부개입의현재화등 4개의기준중 1개이상에해당하는경우를은행위기로정의하고있다. 또한 Bordo(1986) 는뱅크런이나은행의채무이행중지로이어지는상황, Caprio and Klingebiel(1996) 은 4) Davis E. P. and D. Karim(2008), Comparing Early Warning Systems for Banking Crises" 를참조

42 8 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 은행자본의일부혹은전부가소진되는상황, Kaminsky and Reinhart(1999) 는뱅크런에의한은행폐쇄, 은행의국유화, 대규모정부개입, 연쇄적인은행합병등을은행위기로정의하고있다. 한편 Kaminsky(2000) 는외환위기 (currency crises) 를외환보유액이고갈되고환율시스템에중대한변화가발생하는경우로기술하고있다. 연속적정의방식의대표적인경우는 IMF의정의를들수있다. 글로벌금융위기발발시점인 2008 년에 IMF 는전통적인방식인이분법적정의방식의한계를지적하면서현재의금융시장상황을나타내는금융스트레스지수 (FSI, Financial Stress Index) 가극단적인값을갖는경우를금융위기로정의하고있다. IMF는이러한방법이금융시장의스트레스가높았으나실물경제에미친영향이미미하였던경우를분석할수있도록해주는동시에금융스트레스의시작과끝, 최고점을정의하기가용이하다고주장한다. IMF(2008) 는금융스트레스상황을금융변수의추세치를 Hodrick-Prescott 필터링방식을이용하여추출하고, 이로부터표준편차이상으로이탈하는경우로규정하고있다. < 그림 1> 금융스트레스개요 자료 : Illing & Liu(2006) 를재구성

43 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 9 한편 Gramlich et al.(2010) 은금융상황을이분법적으로정의하는전통적인위기정의방식이위기상황에다소못미치는스트레스상황을간과하게되고, 스트레스상황이발생하였으나정부의적절한대처로금융위기로발전하지않은경우를제외하게되는문제점이있다고지적하며, 금융스트레스는연속적개념이며금융위기는이런금융스트레스가극단적인상황에이르렀을때로정의하고있다. Illing and Liu(2006) 는이런금융스트레스의규모가외생적인충격과금융시스템의취약성의조합에의해결정된다고본다. 한편금융스트레스지수가특정임계치를초과하는경우를금융위기로정의하는방식을따르는경우에도임계치를얼마로할것인가에대한엄밀한이론은존재하지않는것이현실이다. 일반적으로금융위기상황으로인식되는과거사례가포함되는수준에서임계치가정해지게되므로실제로는위기에대한이분법적정의가가지는임의성에서완전히벗어날수는없다는것이다. 가령캐나다중앙은행의경우과거위기상황에대한전문가설문조사를실시하여, 그결과를기준으로금융스트레스지수가주요한스트레스상황을적절하게포착하고있는지확인한바가있다. 이에따르면, 금융스트레스지수의극단적인값을기준으로금융위기를정의하는현행방식이최근의국제적인연구방향과부합하기는하지만, 위기를정의하기위한임계치를정하는데따르는모호성은상존하므로산정한금융스트레스지수가우리나라의주요금융위기상황을반영하는지확인하는작업이필요하게된다. 3. 기존연구사례 외환위기이후금융시스템안정의중요성이부각되면서스트레스테스트에관 한관심이늘고있지만, 이에대한학술적연구는아직초기단계에있는것으로 보인다. 이는은행의포트폴리오자산구성, 내부신용등급체계등에대한접근성

44 10 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이떨어지는데다도산율과같은기초통계자료가충분히축적되지않은데주로기인한다. 서정의 김좌겸 (2005) 은벡터자기회귀모형을이용하여우리나라은행부문에대한거시스트레스테스트를시도했다. 이들은은행산업전체의부실여신비율 소비자물가 CD유통수익률 실질GDP 실질실효환율등 5개변수로기본모형을구성하였으며, 개별거시경제변수의충격에대한부실여신비율의누적반응을외환위기이전과이후로구분하여분석하였다. 이지언 (2005) 은호주금융감독청 (APRA, Australian Prudential Regulation Authority) 에서개발한스트레스테스트모형에기초하여우리나라은행의주택대출에대한스트레스테스트를시도하였다. 전흥배 이정진 최운열 (2008) 은거시경제변수를이용하여부도및신용등급전이의조건부결합확률분포를측정하는방식을이용하여거시경제변수들이이례적으로악화되었을때를가정하여일반은행가계대출부문의안정성에대한스트레스테스트를시행한바있으며, 정중호 (2006) 는기업대출에대해서동일한방법론을바탕으로해서스트레스테스트를실시하였다. 두논문에서사용한방법론은손실분포의구성요소중의하나인부도확률과경제변수간의상호관계를고려하는 Wilson(1997b) 의관점을바탕으로하는것으로, 특정리스크에대한손실분포와경제변수간의관계를계량적으로모형화한다음, 그모형을사용해서 Monte Carlo 시뮬레이션방법을적용하여손실분포를유도하였다. 이를바탕으로해서경제변수에인위적인충격을주고, 그에따른손실분포의이동을사용해서스트레스테스트를실시하였다. 한편, 스트레스테스트에관한해외의연구도대출자산포트폴리오등기초데이터에대한접근성, 실무적필요등의이유로금융안정업무를수행하는 IMF, BIS 등국제금융기구나각국의금융감독당국등에서주로이루어지고있다. BIS(2005) 는 16개국가의중앙은행이선정한 62개은행과증권사의스트레스테스트에관한서베이를실시하였다. 동서베이를통해서이들금융회사들은총

45 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 가지의스트레스테스트와 5,000가지의리스크요인들을고려하고있음을밝혔다. 선진국의경우는대부분금리상승에초점을두고있는반면, 신흥시장국들은주로선진국의예기치못한경기침체로인한국가신용등급의하락, 외국인투자의급격한유출등을시나리오로고려하였다. 오스트리아중앙은행 (OeNB, Oesterreichische National Bank) 는 2002 년은행, 보험회사, 기타금융회사가제출한신용에관한자료를바탕으로오스트리아전체신용자산에관한스트레스테스트를신용포트폴리오분석기법 (CPV, Credit Portfolio View) 을이용하여시행하였다. 이를위해연간기업부도율을로짓함수로역변환한거시경제지표와경기지수, 가격변수등 7개부문, 31개거시경제변수를분석에이용하였다. Sorge(2004) 가발표한논문은스트레스테스트의기본개념및 2004년도까지연구된스트레스테스트를방법론관점에서개별요인접근방법과통합적접근방법두가지분야로나누어서각분야별로어떠한연구가실시되었고앞으로어떤과제가있는지를정리하였다. 한편, 핀란드중앙은행 (2004) 은오스트리아와같이신용포트폴리오분석기법 (CPV) 을이용하여핀란드은행의기업대출부문의안정성에대한스트레스테스트를실시한바있다. 동연구는오스트리아와달리기업부도율대신산업별부도율을이용하여거시경제변수에대한민감도가상이한산업별특성을반영하였다. 글로벌금융위기이후스트레스테스트에관한연구가계속진행되어왔으며, Foglia(2008) 는최근까지실시된각국가별거시스트레스테스트에대한연구결과를정리하였다. 이에따르면, 최근거시스트레스테스트는통합적방법론관점에서신용손실을추정하는데초점을맞추고있다. 즉최근거시스트레스테스트방법론의주요흐름은기대신용손실분포를유도한다음, 이를바탕으로정상상황을기준으로스트레스상황때의 VaR값이얼마나바뀌는지를비교한다. 신용손실분포유도에는 Wilson(1997a) 이제시한 CPV가주로이용되고있다. 5) Wong et al.(2006) 은 Wilson 등의연구를기반으로하여 CPV 기법을이용,

46 12 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 외부충격에대한홍콩소매금융부문의안정성을분석하였다. 이를위해소매금융전담은행의전체대출포트폴리오와주택담보대출에대해각각스트레스테스트를실시하였다. 또한 Jiménez and Mencía(2009) 은스페인의산업별, 기업별및가계부문의손실분포를도출해서스트레스테스트를실시하였다. 이논문에따르면, 지금까지실시한스트레스테스트는부도확률과거시경제변수들간의관계를고려할때, 거시경제변수에발생한충격이시간이지나면서연쇄적으로상호영향을끼치는전이효과 (contagion effect) 를제대로고려하지않고있음을지적하고있다. 이효과를고려하지않을경우외부경제의충격이부도확률에미치는효과가실제보다과소평가될수있음을보여줬으며, 전이효과를고려하는데있어기존부도확률과경제변수관계식에추가로잠재변수 (latent variable) 를고려해야한다고하였다. 이는잠재변수 (latent variable) 가통계적으로유의할뿐만아니라이를추가적으로고려했을때, 발생하는부도확률이커지게되고그에따라 VaR값도더크게추정됨을보여주었다. 국내은행을대상으로는 Karasulu(2008) 가국내은행의가계금융부채 (Household Debts) 를통한스트레스테스트를실시하였다. 2009년연방준비제도이사회 (FRB) 는자산규모 1,000억달러를상회하는 19개은행지주회사를대상으로스트레스테스트를실시하였으며, 이중 10개은행지주회사가총 746억달러의자본확충이필요한것으로나타났다. 유럽은행감독위원회 (CEBS) 는 2010년 7월유럽연합 (EU) 20개국 91개은행에대해서스트레스테스트를실시했으며, 이중 7개은행이기준을통과하지못하였다. 6) 5) CPV 방법론적관점을바탕으로손실분포를유도해서스트레스테스트를실시한국가들은다음과같다 : 오스트리아 : Boss(2002), 핀란드 : Virolainen(2004), 스페인 : Jiménez & Mencía (2009), 홍콩 : Wong & Fong(2006) 이외에캐나다, 이태리, 일본, 영국, 네덜란드역시스트레스테스트실시에기대손실분포유도관점에서접근하였다. 보다자세한사항은 Fogila(2008) 의 <Table 1> 을참조하시오. 6) 2009 년및 2010 년에실시한 FRB 및 CEBS 의스트레스테스트의자세한내용은본보고서말미의 < 부록 > 을참조하시오.

47 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 스트레스테스트및逆스트레스테스트모형 1) 스트레스테스트의절차 스트레스테스트의절차중가장먼저결정되어야할부분은시행범위의정의이다. 시행범위의정의란스트레스테스트에포함될자산의종류및고려할리스크요인의선정을의미한다. 스트레스테스트의시행범위가결정되면거시경제스트레스시나리오설계를시작할수있다. 스트레스시나리오설계의고려대상이되는여러요인중특히중요한것은스트레스의강도이다. 너무큰스트레스를주거나반대로너무작은스트레스를주는것은스트레스테스트전체를무의미하게만들수있다. 적절한정도의스트레스강도를선택할수있는기준으로는대상기간중의과거데이터에근거하여리스크요인의최고점과최저점간의차이를이용하거나추세로부터의변동정도에기반을두어스트레스테스트강도를조절하는방법을이용할수있다. < 그림 2> 스트레스테스트절차 시행범위의정의 스트레스시나리오설계 스트레스영향분석 - 자산종류의선정 - 리스크요인의선정 -단일요인또는다요인 -가격, 변동성, 상관관계 -스트레스의강도 - 재무건전성지표 - 손실분포측정 -VAR 모형 - 분석기간

48 14 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 시행범위가정의되고스트레스시나리오가설계되면여러가지지표로대표되는주요리스크요인에대한스트레스영향분석이행하여질수있다. 지표로자주활용되는것이재무건전성지표, 즉 FSI(Financial Soundness Indicator) 이다. FSI를사용하는경우주의하여야할점으로는, 비록각지표를개별적으로해석할때각개별지표는의미있고중요한정보를제공하여주고있지만어느하나의지표도전체의리스크를대변하고있지못하다는점이다. 그러므로개별지표사이에는상관관계가있고서로배타적이지못하므로여러지표들이종합적으로이해되어야만한다. 스트레스테스트는가상의거시경제시나리오에대한선정된포트폴리오손실분포의변화 ( 통합적접근방식의경우 ) 나 FSI( 개별요인접근방식의경우 ) 를수치적으로표현한것이다. 따라서그결과를해석하는데있어서주의를기울여야하는데, 특히현재까지의포트폴리오차원의스트레스테스트는 2차효과 (feedback effect) 를고려하지못하고있다는점에특별한주의를기울여야한다. 즉, 현재까지의스트레스테스트방법론에서사용되는기본가정중하나는금융회사가일정한기간동안동일한포트폴리오를가지고있으며, 스트레스상황에서도이를변화시키지않는다는점이다. 하지만상식적으로생각하여보면, 스트레스상황에반응하여개별금융회사들은자신의포트폴리오를변화시키고자할것이고결과적으로스트레스테스트모형이예측하는손실과는다른결과를가져올것이다. 이점이현재까지개발된스트레스테스트방법론의한계점이라할수있다. 2) 스트레스테스트시행범위 스트레스테스트절차의첫단계는스트레스테스트의대상이되는자산종류 의선정이다. 이는다음에언급될리스크요인의선정과밀접한연관이있는데,

49 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 15 특정자산군 ( 포트폴리오 ) 을스트레스테스트에포함시키게되면그자산군에영향을주는리스크요인을선정하는것과마찬가지이기때문이다. 따라서자산의선정과리스크요인의선정은분리되어고려되기보다는동시에고려하여스트레스테스트의시행범위를결정하는것이바람직하다. 스트레스테스트에흔히포함되는리스크요인으로는크게시장리스크, 신용리스크및유동성리스크가있다. 시장리스크는다시이자율, 환율, 주식, 상품, 부동산등의리스크로세분화될수있다. 이에반하여신용리스크는아직세분화된구분은없으나 BIS 내부등급법의주요요인인부도율, 손실률등을리스크요인으로구분할수있을것이다. 스트레스테스트방법론에대한기존의많은연구들은가상적포트폴리오를대상으로연구를수행하였다. 여기서가상적포트폴리오는실제포트폴리오의자산종류및리스크요인을잘모방할수있는실험용포트폴리오인데, 기존연구가이러한방법을채택할수밖에없었던주요원인은데이터의제약이다. 즉, 실제포트폴리오를대상으로하기에는데이터가부족한경우가너무많으므로자산및리스크요인선정에한계가있을수밖에없다. 3) 스트레스테스트모형 가. 민감도분석과시나리오분석 스트레스테스트는기본적으로민감도분석 (sensitivity analysis) 과시나리오분석 (scenario analysis) 으로구분할수있다. BIS의 CGFS(Committee on the Global Financial System) 는금융회사들이수행하고있는스트레스테스트와이때주로사용되는리스크요인을파악하기위해서 2004년도에세계 16개국주요은행및증권사에서수행된바있는스트레스테스트시나리오의내용및결과들을조사한보고서를발표했다.

50 16 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 < 그림 3> CGFS 의스트레스테스트시나리오분류 (2004 년 ) 역사적시나리오분석 : 97 년아시아금융위기, 98 년러시아금융위기, 01 년 9.11 테러및 87 년블랙먼데이상황을통한분석이다수를차지 시나리오분석 전세계 16 개국 64 개주요은행및증권사의스트레스테스트 가상적시나리오분석 : 미국통화정책변화, 세계경제전망, 신흥시장의경제상황변화, 유가급등등이많이활용되고있음 민감도분석 금리상승에대한민감도테스트가주류를이루고, 그이외에신용, 주식, 환율등에대한테스트가부분적으로시행됨 자료 : BIS CGFS Publications No.24. Stress testing at major financial institutions: survey results and practice(2004) 조사결과에따르면, 개별금융회사의스트레스테스트시나리오는보유포트폴리오의성격에따라서로다른형태를나타냈다. 하지만 < 그림 3> 에서보여주듯이개별금융회사의스트레스테스트시나리오는크게미국의금리인상및신흥시장의금융위기등을가정한시나리오분석과리스크요인의변화만을고려하는단순한형태의민감도분석으로구분될수있다. (1) 민감도분석 (sensitivity test) 민감도분석은여타경제변수가변하지않는다고가정할때특정한거시경제변수의변화가야기하는충격이개별금융회사의안정성에미치는영향을파악하는기법이다. 많이활용되는민감도분석은금리변동의영향을분석하는민감도테스트이며, 주로금리상승에따른결과분석이주류를이루었다. 이와함께신용, 환율및주식가격변동등의거시가격변수의변화가민감도분석의대상으로활용되고있다.

51 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 17 그러나민감도분석은단순한가정과분석의편의성이라는장점에도불구하고특정한거시경제변수의변화를통해충격이발생하면어떠한형태로든여러파급경로를통해여타거시경제변수들도변화하게되는데, 이를파악할수없다는단점이있다. 따라서보다정교하면서현실적인스트레스테스트를위해서는최초에발생하는거시경제충격과더불어그로인한여타거시경제변수에서발생하는충격들의연쇄작용을동시에고려할필요가있다. < 표 1> 민감도분석을위한거시경제변수의활용정도 지역이자율신용환율주식상품부동산기타다변수계 국제 북미 유럽 일 본 아시아 ( 일본제외 ) 기타신흥국 기타 합계 주 : 각수치는지역별주요금융회사에서시행한민감도테스트의개수자료 : BIS CGFS Publications No.24. Stress testing at major financial institutions: survey results and practice(2004) (2) 시나리오분석 (scenario analysis) 시나리오분석방법은위와같은점을고려하여여러경제변수들이일정한기간동안서로영향을주고받으면서변화할때, 금융회사의안정성에미치는영향을측정하려는것이다. 시나리오분석은과거에심각한경제적충격을발생시킨사건들을되살린역사적시나리오 (historical scenario) 와향후시장에큰영향을줄잠재적위험을고려하는가상적시나리오 (hypothetical scenario) 로구분될수있다.

52 18 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 역사적시나리오 (historical scenario) 금융회사가수행하는역사적시나리오로는블랙먼데이 (1987), 미국채권시장붕괴 (1994), LTCM 파산과러시아금융위기 (1998) 가연계된시장혼란등이사용되었고, 최근에는아시아시장의참여가확대되면서아시아금융위기 (1997) 시나리오와글로벌금융위기를촉발한서브프라임모기지사태 (2008) 시나리오의활용이크게높아졌다. 특이할만한점은과거미국의 9.11 테러로인한금융시장의급격한충격이역사적시나리오와가상적시나리오모형의근거를이룬다는점이다. 가상적시나리오 (hypothetical scenario) 가상적시나리오는주로금리상승에초점을맞추고있다. 그리고고유가와이로인해나타나는경제전반적인영향을거시적측면에서다룬시나리오도다수존재한다. 이런시나리오들은중동지역의지정학적긴장또는오일쇼크, 걸프전등의역사적사건에그배경을두고있다. 이는역사적사건에기반을둔가상적시나리오로서혼합적성격 (hybrid scenario) 을갖고있다. 신흥시장과관련된시나리오의대부분은실물경제의예상치않은성장의둔화이며, 국가신용스프레드의확대나주식가격의하락과같은금융시장의충격과동시에고려된다. 이외에신흥시장과관련된시나리오는통화가치의변동, 신흥국가의부도, 중국시장의성장등이다.

53 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 19 < 표 2> 자산유형에따른시나리오분류 구분역사적시나리오가상적시나리오 이자율 (173) 주식 (86) 환율 (56) 상품 (22) 신용 (104) 기타 (45) 1994 채권시장붕괴 1997 아시아금융위기 1998 LTCM, Russia, Japan 테러 2003 채권시장붕괴 1987 블랙먼데이 1997 아시아금융위기 2000 IT 버블붕괴 테러 1992 유럽 EMS 위기 1997 아시아금융위기 1998 러시아금융위기 1997 아시아금융위기 1998 러시아금융위기 테러 통화정책을포함한미국의경제전망 (21) 세계경제전망 (11) 인플레이션예상증가 (8) 중국금리인상 (6) 일본통화정책 (6) 지정학적불안 (5) 테러공격 (5) 세계경제전망 (4) 통화등급붕괴 (7) 유가시나리오 (11) 중동지정학적불안 (6) 신흥시장경제전망및디폴트위기 (10) 유럽경제전망 (7) 세계경제전망 (6) 자연재해 (4) 중국 (4) 테러공격 (4) 은행의자금조달 (23) 국제경제 (4) 주 : ( ) 안의수치는 CGFS 가 2004 년에조사한 16 개국은행및증권사가실시한스트레스횟수임. 자료 : BIS CGFS Publications No.24. Stress testing at major financial institutions: survey results and practice(2004) 나. 개별요인접근방식과통합적접근방식 (1) 개별요인접근방식 (piecewise approach) 개별요인접근방식 (piecewise approach) 은다양한거시경제스트레스시나리 오하에서다수의재무건전성지표 (FSI; financial soundness indicator) 의변화

54 20 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 를예측함으로써단일리스크요인에대한금융회사의잠재적취약성을평가하는방법이다. 개별요인접근방식의경우, 가령무수익여신비율과같이금융회사의리스크수준을잘나타낼것으로판단되는지표적성격의변수들을거시경제변수들로추정한다. 이를통해서거시경제상황의악화를가정한스트레스테스트를할수있다. 또한향후기대되는경제상황의예측치를무수익여신의추정과정에반영하여미래에발생할리스크수준을예측할수도있다. 주로재무건전성지표 (FSI) 들을추정, 예측하기위한모형인개별요인접근방식의특징은거시경제변수들사이의상관관계를거의고려하지않는다는것이다. 현실세계에서는금리가변동할때이와밀접한관련이있는다른경제변수들에영향을미치므로일정한시차를두고변화한다. 그러나개별요인접근방식은거시경제변수들간의상관관계를고려하지않으므로여러경제변수들사이에나타나는상관관계를통해시간적흐름에따라동태적으로나타나는전체적인변동을감안하지않는다. 그리고무수익여신비율과같이금융시스템내지는개별적인금융회사가안게되는리스크의크기를나타내는지표들을추정하게되므로 VaR기법을사용하여얻을수있는포트폴리오의전체적인손실분포도보여줄수없다는단점이있다. 개별요인접근방식구조의대표적인예로서은행부문의무수익여신에대한다음과같은선형회귀모형을들수있다. NPL Total Assets it, = α + β r + γ π + δ Δ GDP + λ Δ ToT + ε it, it, it, it, it, 여기서 은무수익여신, 은명목이자율, 는인플레이션율, 는 실질 GDP 증가율, 은교역조건변화율을각각의미한다. Blaschke, et. al (2001) 은금융부문의무수익여신비율이금융회사가갖는리스크를잘반영하고

55 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 21 있다는것을전제로위와같이거시경제변수로구성된모형을추정하였다. 위의 모형이정확히식별되면, 이에근거하여무수익여신비율에대한단순한리스크 측정지표로서다음과같은표준편차를계산할수있다. σ = β σ + γ σ ρ σ σ NPL r π r, π r π TotalAsset 위의관계식을통해특정거시경제변수 (single risk factors) 의표준편차에급격한변동을가정하여스트레스테스트를실행하면, 각경제변수들에대한무수익여신비중의증가폭을파악할수있게된다. 즉, 무수익여신비율의변동폭을통해금융시스템에대한스트레스테스트를수행할수있다. (2) 통합적접근방식 (integrated approach) 통합적접근방식 (integrated approach) 은주어진시나리오하에서다수의리스크요인에대한금융회사의민감도를하나의손실분포로매핑 (mapping) 하는방법이다. 통합적접근방식 (integrated approach) 의경우거시경제변수들사이의상관관계를고려하여부도율 (PD), 부도시손실률 (LGD) 등을거시경제변수들의함수로추정한다. 이렇게추정된부도율 (PD), 부도시손실률 (LGD) 등은다시금융회사가보유한포트폴리오의손실분포를추정하는함수의독립변수가된다. 이를정리하면다음과같다. : 시뮬레이트한거시경제스트레스시나리오하에서, 즉 인경우에금융시스템의전체긴장도의미래실현치

56 22 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 : 현재시점 t 기의경제상황에대한거시경제변수의값 : 경제와관련한 t 기의여타변수 : 현재시점 t 기의부도시익스포저 이를스트레스테스트의개념적표현인식 로 설명하면, 는통합적접근방식에서손실분포로전환되므로 로바뀌고, 우변인함수 에서독립변수이자거시경제 변수들인 는부도율 (PD) 및부도시손실률 (LGD) 등의크기를결정한다. 는리스크측량단위 (risk matrix) 를지칭하며, 는손실함수를의미 한다. 개별요인접근방식과달리 의크기는 를통해직접 결정되지않는다. 여기서, EXP 예를들어, 상위의식에서와같이부도율 ( ) 은통계적기법을통해추정된일종의경제지표인 에의해결정된다. 위식에서 는개별경제변수를의미한다. 부도율 ( ) 이나부도시손실률 ( ) 등의값이결정되면함수 를통해보유포트폴리오의손실분포를나타낼수있다. 다시말하면, 거시경제변수들의값에따라결정된부도율, 부도시손실률등이전체손실분포의평균및분산을결정한다. 만일, 거시경제환경의악화로인해부도율등이상승할경우손실분포의평균과분산은크게달라질수있다. 이를그림으로나타내면 < 그림 4> 와같다.

57 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 23 < 그림 4> 거시경제환경이크게악화될경우의손실분포이동 스트레스테스트과정에서손실분포를알기위해가장우선되는것은현재시점의거시경제변수들인 의값을아는것이다. 하지만일반적으로거시경제변수들 는현재시점에서모두가알려져있지는않다. 금리수준은바로알수있으나경제성장률과같은일부거시경제변수들의경우는한국은행에서분기별로발표되기때문이다. 여기서는 의값을알수있는두가지방법을제시한다. 첫번째는거시경제계량모형을이용하여현재시점 에서유가나이자율등이미알려진변수의값을통해여타경제변수들의크기를계산하는방법이다. 만일현재금리가 4% 이며일정기간동안유지될것으로예상된다면거시경제계량모형을통해알려지지않은경제성장률이나수출입증가율등의크기를가령각각 4%, 6% 등으로직접추정할수있다. 이러한경우손실분포를구하는하나의방법은 BIS의내부등급법 (IRB) 에서제시된필요자기자본을구하는식을통해예상치못한손실을산출하고, 예상된손실 (EL) 의크기는부도시익스포저

58 24 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 (EAD) 와부도시손실률 (LGD) 의곱으로구하는것이다. 7) 다른방법으로는몬테카를로시뮬레이션을통해서부도율의분포를구한후, 이를통해손실분포를도출하는것이다. 이는이하두번째방법에서살펴볼것이다. 두번째는거시경제변수들의상관관계를계산하는것이다. 이는뒤에서살펴보게될오스트리아및핀란드중앙은행의스트레스테스트의사례에서활용되었다. 우선현재시점 기의경제상황에대한거시경제변수의값은과거의여러기의값에영향을받는경우를고려해서 를시계열분석기법인 AR(p) 등을통해추정한다. 위의식과더불어앞서추정된 식을통해 와 로구성된연립방정식을 세우면다음과같은분산 - 공분산행렬을얻을수있다., 상위의식이의미하는바는가령경제성장률과금리, 실업률만이존재할때각각의변수들간의상관관계를알수있다면, 금리가일정한크기로변동하면 ( 즉, 금리의 에충격을주면 ) 실업률과경제성장률이가장높은확률로실현될값들을알수있다. 즉, 상관관계를이용하면현재시점, 혹은스트레스테스트를하려는시점에서실현될개별경제변수들의분포를각시점별로모두구할수있다. 이와더불어부도율등도시점별로동시에계산된다. 이때주로사용되는기법은몬테카를로시뮬레이션이다. 7) 김주철, 금융시스템의스트레스테스트방안 : 신용위험을중심으로, 한국은행, 2003.

59 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 25 예상된손실 (EL) 의크기는부도시익스포저 (EAD) 와부도시손실률 (LGD) 의곱으로나타낼수있다. 일단몬테카를로시뮬레이션을통해서리스크의크기를알고자하는각대상, 즉산업별내지는차주들에대한각시점별로부도율 (PD) 의분포가산출되면, 부도시익스포저와부도시손실률을이미알고있으므로 ( 가정에서 ) 예상된손실 ( ) 을구할수있다. 부도율이다수존재하므로예상된손실 ( ) 도또한분포로나타나게된다. 이를예를들어설명하면다음과같다. 만일하나의차주, 하나의대출건만이있고전체기간을 3개로나눈다면각기간별로부도율 P1, P2, P3를몬테카를로시뮬레이션을통해구할수있다. 만기시점에서보면 1기, 2기, 또는 3기에서부도가나거나아니면회수가이루어질것이다. 이를수학적사건으로표시하면 2 3 =8가지사건의수가된다. 전체 8가지사건에대한각각의확률과그때마다발생할손실금액즉, 예상된손실 ( ) 이최종결과로서나타나게될것이다. 다시말해서예상된손실별로확률값들이존재하는분포가만들어진다. 몬테카를로시뮬레이션은이러한과정을수만번내지수십만번시행할수있다. 이를통해얻은분포들을다시평균하면최종적인포트폴리오의손실분포를얻게된다. 다. Bottom-up 방식과 Top-down 방식 Bottom-up 방식의경우정책당국이거시경제충격을정의하고, 이러한충격이개별금융회사에미치는영향을회사들이스스로추정하게한후, 이를취합하여금융시스템에미치는영향을파악하는방식이다. 반면에 top-down 방식의경우에는정책당국이자체모형을활용하여전체금융시스템에미치는영향을산출한다. 두가지방식의장단점을비교해보면, bottom-up 방식은각각의금융회사들

60 26 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이서로다른방법론과가정을사용하게되므로비교가능성이떨어지고금융회사상호간의연계성도반영하기어렵지만개별회사가자신의포트폴리오에미치는영향을보다정확히평가할수있다는장점이있다. 하지만 top-down 방식의경우에는정책당국의모형을사용하므로비교가능성이좋기때문에금융회사상호간의연계성을반영하기쉬우나개별회사가자체포트폴리오에미치는영향을정확히평가하기가쉽지않다는단점이있다. 라. 벡터자기회귀 (VAR) 모형을이용한逆스트레스테스트 (reverse stress test) 금융시스템위기상황분석은벡터자기회귀 (VAR, Vector Autoregression) 모형을이용한逆스트레스테스트 (reverse stress test) 를통해서도실시할수있다. 그러나 VAR 모형을활용할경우에는단순민감도분석이큰의미를지닐수없게되는단점을가지게된다. 이는추정된개별계수의의미를해석하기보다는충격반응을통해변수사이에존재하는동태적인상호관계를파악하는데근본목적이있는 VAR 모형의특성에기인한다. 그러나한편으로는 VAR 모형을활용할경우앞서의방법들과달리거시경제예측모형에의존할필요가없어손쉽게금융시스템위기상황분석을실시할수있는이점을가질수있다. 구조모형이나 VAR 모형등의계량경제모형을바탕으로할때의장점은모든금융회사에일관된기준을적용해금융시스템전체의손실액을추정할수있다는데있다. 하지만단점도존재하는데과거의데이터를바탕으로거시경제변수의변화에따른금융시스템의손실액을도출해내므로금융시스템이현재시점에서보유하고있는포트폴리오의위험도를정교하게포착할수없는단점을지니고있다. 또한모형의구성이정책적인목적등에의해크게영향을받을경우필요한변수가누락되고, 그에따라오차항의자기상관이심화되는등계량경제학의관점에서볼때여러가지문제점이제기될수있다는한계도지니고있다. 다만

61 Ⅱ. 위기상황분석의이론적고찰 27 금융시스템스트레스테스트의기본취지가특정한경제이론을검증하는것이아니라정책당국의필요에따라금융시스템의안정성을파악하고자하는데있기때문에이러한문제점은현재까지불가피한것으로수용되고있는상황이다. 또한 2차효과 (second-round effects) 를포착할수없다는단점도내포하고있다. 이는기본적으로금융시스템스트레스테스트는단기를대상으로하고있다는한계에서비롯된다. 분석기간을단기로한다는것은개별금융회사가거시경제측면의특정충격에대하여해당금융회사의포트폴리오를조정하지못하는기간을대상으로하게됨을의미한다. 즉, 금융시스템스트레스테스트는특정충격이발생하였음에도불구하고개별금융회사가이전의포트폴리오를그대로유지하고있다는가정하에이루어진다. 그러나실제로는특정충격이발생할경우개별금융회사는시간을두고포트폴리오를재조정하게될것이며, 이에따라동충격의여파는점차다른모습으로나타날수있을것이다. 따라서금융시스템스트레스테스트의결과를해석하고, 이를실제정책에반영함에있어서는세심한주의가요구된다.

62 28 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 우리나라는 2008년글로벌금융위기로촉발된전세계적인경기둔화와금융불안정으로부터가장빠른회복세를보인국가들중하나로인식되고있다. 하지만아직도글로벌금융위기로부터파생된잠재적불안요인들이국내외에산재해있는실정이다. 이러한불안요인들로인해실물 금융부문에또다시충격이발생한다면우리경제의안전성이크게훼손될수있다. 따라서향후국내거시경제및금융시스템에대해충격으로작용할수있는잠재적하방리스크들을살펴보고그에따른대책을마련하는것은매우중요하다. 향후우리경제의잠재적불안요인으로작용할수있는잠재리스크는크게국내요인과해외요인으로구분할수있다. 국내요인으로는저축은행및 PF대출부실문제가최대금융현안으로부상하고있는상황에서과다한가계부채가금리인상기조및주택시장의흐름과맞물려금융회사의부실을초래하고금융시스템의안정성을훼손할가능성을들수있다. 한편해외요인으로는선진국양적완화정책으로인해급증한글로벌유동성이우리나라를비롯한신흥시장국으로유입되면서주식, 채권, 통화등자산가격의급등을유발하는한편, 시장상황에따라급속히유출되면서외환시장에충격을줄가능성이그하나이며, 다른하나는 PIIGS 국가로부터시작된재정위기가글로벌금융위기로확산되면서국내외금융시장및실물경제에충격을야기할가능성이다. 본장에서는이와같은국내거시경제및금융시스템의안정성을훼손할가능성이있는국내외잠재리스크현황과위기로발전하는경우의예상파급경로를점검해보고자한다.

63 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 과도한가계부채 1) 가계부채현황 참여정부출범이후부동산가격상승및부동산거래증가와함께전세계적인자산가치상승세가지속되면서주택관련대출을증가시키는주된요인으로작용하였다. 이에따라가계부문의부채수준을보여주는금융권전체의가계신용 ( 가계대출+판매신용 ) 잔액은 2008년말 688.2조원규모로확대되었다. 글로벌금융위기발발이후미국, 유럽을비롯한대부분의선진국등에서는주택가격하락으로인해가계부채의건전성이큰폭으로저하되었으며, 이로인해가계부문의디레버리징이진행되었다. 그러나우리나라가계부문에서는글로벌금융위기이후에도 < 표 3> 가계신용의규모 ( 단위 : 조원 ) 가계신용 가계대출 예금취급기관 예금은행 ( 주택대출 1) ) ( 주택담보대출 ) 판매신용 2) 주 : 1) 주택담보대출 ( 주택관련대출및주택관련집단대출중주택담보분도포함 )+ 주택관련집단대출중주택담보이외의대출 2) 신용카드사, 할부금융사등여신전문기관및백화점, 자동차등판매회사제공신용포함자료 : 한국은행

64 30 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 증가세는다소둔화되었지만부채규모자체의증가세는꾸준히지속되어 2010 년말현재가계신용은가계대출과판매신용을합해 795.4조원수준으로 2008년말대비약 조원 ( 잔액기준 15.6%) 증가한것으로나타났다. 이가운데가계대출이 93.8% 인 조원을차지하고있으며, 전체가계대출중시중은행, 지방은행, 특수은행등을포함한예금은행이차지하는비중은 54.2% 인 431.5조원수준이며, 특히 7개시중은행가계대출이 325.2조원으로가장큰비중을차지하고있는반면, 지방은행의경우중소기업대출의무비율제도등으로인해가계대출규모가 18.6조원으로상대적으로작은상황이며, 특수은행의비중은 20% 미만에그치고있어, 결국 7개시중은행이전체은행권가계대출을좌우하고있다고말할수있다. 일반적으로은행이취급하는가계대출은주택담보대출, 중도금대출등을포함한주택자금대출과신용카드대출및일반신용대출등으로구분되는데, 2008년 < 그림 5> 우리나라소득대비부채비율추이및국가별비교 ( 단위 : %) ( 단위 : 배 ) 주 : 1) 2009 년기준 2) IT: 이탈리아, FR: 프랑스, GER: 독일, FN: 핀란드, USA: 미국, JP: 일본, SP: 스페인, CN: 캐나다, KOR: 한국, AU: 호주, UK: 영국, SD: 스웨덴, NW: 노르웨이자료 : 한국은행, OECD

65 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 31 이후시중은행가계자금은주택담보대출등주택관련대출을중심으로꾸준히증가한것으로나타나주택담보대출이가계부채증가의주요요인으로작용한것으로판단된다. 실제로예금은행의가계대출중주택담보대출의비중은 2008년말 61.7% 인 239.7조원정도였으나, 2010년말현재는 65.9% 수준인 284.5조원으로증가하였다. 이는정부의저금리정책으로인해기준금리가상당기간 2% 대에머물러있으면서차입자들의이자부담이낮아졌으며, 예금은행을비롯한금융회사들역시금융위기로인해신용위험이높아진중소기업대출보다는담보확보가용이한주택담보대출위주의영업을전개한데기인한것으로보인다. 한편자금순환표상의개인부문금융부채및국민계정상의개인부문순처분가능소득을기준으로해서작성한소득대비가계부채비율은 2004년말 100% 정도를저점으로빠른속도로상승하여 2009년말현재 153% 정도에달하여세계적으로가장높은수준인영국 (161%), 호주 (155%) 에거의필적하고있다. 노르웨이, 스웨덴등북유럽국가들도동비율이우리나라보다높지만이는사회보장을위한높은세금부과로인해가계의가처분소득비중이크게낮은데에주로기인한다. < 표 4> 2000 년대주요국의가계부채 / 가처분소득비율변동폭비교 한국스웨덴호주스페인노르웨이영국핀란드 56.8 (49.9) 59.7 (53.7) 59.4 (60.4) 56.0 (61.9) 54.7 (59.9) 49.9 (61.2) 47.3 (45.0) 캐나다이탈리아미국프랑스일본독일평균 36.2 (24.9) 32.5 (30.5) 27.5 (36.9) 24.0 (19.5) -9.0 (-9.0) (-12.5) 36.7 (37.0) 주 : 1) 2000 년대비 2009 년상승폭. 다만 ( ) 안은 2000 년대비 2007 년상승폭자료 : 한국은행

66 32 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 동비율의수준도문제지만더욱주의해야할것은증가속도이다. 지난 2000~ 2009 년기간동안의동비율의상승폭을비교해보면, 분석가능한 OECD 13개국평균상승폭보다 1.5배이상빠른것으로나타났다. 이러한상승속도는 OECD 국가들의소득대비평균가계부채비율상승속도를크게능가하는것으로서, 글로벌금융위기이후대부분의 OECD 국가에서가계부채의디레버리징이진행되면서동비율이큰폭으로조정을받았던반면에우리나라는위기이후에도가계부채비율이주택담보대출을중심으로상승세를지속한데주로기인한다. 특히글로벌금융위기이전 (2000~2007년) 기간중에는가계부채비율상승폭이 50%p대중반을상회했던영국, 스페인, 노르웨이등과같은국가들조차도금융위기이후에는가계부채가큰폭의조정을나타낸반면에우리나라는오히려상승폭이확대되었다. 이러한소득대비가계부채비율의지속적상승은다른국가들에비해우리나라가계의채무부담능력의저하를불가피하게한다고할수있다. 한편최근통계청, 금융감독원, 한국은행이함께조사한 2010년가계금융조사 의우리나라부채보유가구를소득 5분위별로살펴보면, 가장저소득층군에속하는소득 1분위계층은 28.8% 가부채를보유하고있으며, 소득이높을수록부채도증가하여소득 5분위계층은 75.3% 가부채를보유하고있는것으로나타났다. 또한동조사의처분가능소득과금융부채를기초로계산한소득대비가계부채비율은 2010년 2월말현재 147% 로서상위의수치보다는낮은수준이지만여전히높은수준임을알수있다. 특히소득1분위계층의동비율이 375% 로전체평균 (147%) 의 2.4배수준에달하는등소득수준이낮을수록소득대비가계부채수준이높을뿐만아니라금리수준이높은고위험대출가구가집중되어있어향후금리상승기조와맞물려저소득층중심으로부실이발생할가능성이높은것으로판단된다.

67 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 33 < 표 5> 소득분위별부채구조개요 가구특성 부채가구분포 총부채 (A) 금융부채 (B) 총자산 (C) 금융자산 (D) 저축액 (D') 처분가능소득 (E) 전체 ,165 4,846 33,706 6,416 4,506 3, 분위 ,081 1,884 16,901 2,056 1, 분위 ,649 2,457 17,239 2,820 1,638 1, 분위 ,865 3,268 21,533 4,460 2,691 2, 분위 ,509 4,489 30,914 6,402 4,151 3, 분위 ,986 9,482 65,711 12,494 9,730 6, 주 : A/C 는총자산대비총부채비율, B/D 는금융자산대비금융부채비율, B/D' 는가계저축대비금융부채비율, B/E 는가처분소득대비금융부채비율을각각의미자료 : 2010 년가계금융조사 ( ), 통계청 금융감독원 한국은행 A/C B/D B/D' B/E < 그림 6> 소득분위별소득대비대출액및연체율 ( 단위 : %) ( 단위 : %) 주 : 1) 분위가낮을수록소득수준이낮음. 2) 4 대시중은행의수도권주택담보대출기준 (2010 년말현재 ) 자료 : 한국은행

68 34 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 한편가계대출의대부분이변동금리대출이라는것도상황에따라커다란리스크로작용할수있다. 일반적으로가계대출은고정금리대출과변동금리대출로구분할수있는데, 우리나라가계대출은주로변동금리부로이루어지고있다. 2010년말현재 COFIX 나 CD금리와같은특정금리에연동되는변동금리대출이전체가계대출중에서 89.4% 를차지하고있어금리가상승하는경우에는가계부문의이자부담이빠르게증가할수밖에없는구조이다. < 표 6> 가계대출중변동금리비중 ( 단위 : %) 구분 가계-고정금리대출 가계-변동금리대출 자료 : 한국은행 최근금융통화위원회는 2010년 7월과 11월에기준금리를각각 0.25%p 인상하였으며, 2011년 1월과 3월중에도다시기준금리를 0.25%p 씩인상하는등정책금리인상기조를유지하고있어향후가계부문의이자비용이지속적으로증가하고있다. 또한소비자물가의상승추세가꺾이지않고있어향후에도점진적으로나마정책금리를지속적으로인상할가능성이높아, 변동금리대출비중이높은가계들을중심으로부담이가중되고, 그만큼부실화의요인으로작용할수있을것이다. 앞에서도언급하였듯이글로벌금융위기에도불구하고우리나라가계의금융부채가증가세를지속한데에는주택담보대출증가가큰몫을차지하고있다. 특히주택담보대출은향후주택가격의향방과도밀접하게관련되어있다는점에서주의깊게살펴볼필요가있다.

69 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 35 < 그림 7> 개인부채잔액및증가율 < 그림 8> 주택담보대출증가액 : 조원 ) ( 단위 : 조원 ) ( 단위 : 전분기대비 ( 전분기대비, %), ( 단위 : 조원 ) : 조원 ) 1, 개인금융부채 증가율 / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / /4 자료 : 한국은행 자료 : 한국은행 < 표 7> 금융업권별주택담보대출현황 ( 단위 : 조원, %) 민간금융권 은행 비은행 1) 공적부문 국민주택기금 한국주택금융공사 합계 명목 GDP 대비비중 (%) 2) 주 : 1) 보험, 상호금융, 저축은행, 여전사, 새마을금고포함자료 : 한국은행경제통계시스템, 금융감독원각보도자료

70 36 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 2009년말현재국내금융권전체의주택담보대출규모는 351.2조원수준이며이중 75.2% 인 264.2조원이은행권대출이고나머지 24.8% 인 87.0조원이비은행권대출이다. 이와같은국내금융권전체의주택담보대출규모는 2010년말에는약 379.3조원수준까지확대된것으로추정되고있다. 한편금융업권별주택담보대출증가율을비교해보면, 과거 2004~2009 년기간중비은행권주택담보대출은연평균 12.2% 씩증가하며은행권주택담보대출의연평균증가율 9.4% 를상회하고있다. 이와같이주택담보대출이지속해서실물경제성장속도보다빠르게증가함에따라명목 GDP 대비주택담보대출비중이 2001년말 15.1% 에서 2009년말에는 36.3% 까지확대되었다. 특히예금은행의경우글로벌금융위기이후신용리스크에대한민감도가높아지면서상대적으로위험도가높은중소기업대출보다는주택담보대출을선호하면서주택담보대출을위주로대출을확대시켰고, 이에따라가계대출에서주택담보대출이차지하는비중도빠르게상승하여 2008년 6월말 60.9% 였던가계대출대비주택담보대출비중이 2010년 8월말 65.2% 인 275.1조원까지확대되었다. < 그림 9> 주택담보대출중변동금리대출비중의국가별비교 (%) ( 단위 : %) 한국 영국 프랑스 미국 일본 독일 주 : 2008년말기준

71 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 37 또한은행권주택담보대출중변동금리대출비중도 2009년말현재 92.5% 인 245조원수준에달하고있어, 금리상승시가계의이자부담이급증할수있는위험을지니고있다. 특히소득대비부채비율이높은저소득층 (1~2분위 ) 에게상대적으로큰충격을줄가능성이높다고할수있다. 8) 한편변동금리부주택담보대출의금리변동주기도주요선진국들에비해짧아금리변동에따른영향을직접적으로받는구조이다. 우리나라의경우동주기가 3개월인대출비중이 89%( 월기준 ) 에달해통상금리변동주기가대부분 1년인미국이나 6개월수준인일본에비해짧다고할수있다. < 그림 10> 최근변동금리대출기준금리추이 잔액기준 COFIX 신규취급액기준 COFIX CD 금리 / / / / /12 자료 : 은행연합회, 한국은행 8) 소득계층별부채현황을살펴보면, 저신용등급대출비중이낮은데다최근감소추세를보이고있어가계부채의전반적인부실가능성은낮은것으로판단된다. 다만, 저소득층에고위험대출가구가집중되어있어향후저소득층중심으로부실이발생할가능성이높을것으로보인다.

72 38 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 또한우리나라의경우최근 COFIX 를도입하면서 6개월주기의주택담보대출비율이증가추세에있으나아직미흡한상황이라고할수있다. 특히 COFIX 도입이후변동성이큰신규취급액기준 COFIX 대출에편중되면서금리변동성이더욱확대되었다. 예를들어, 특정금리의표준편차로측정한금리변동성은 2010년 1 9월기간중 CD금리 0.17%p 이었던반면에신규취급액기준 COFIX 는 0.38%p, 잔액기준 COFIX 0.11%p 로신규취급액기준변동금리의변동성이훨씬크게나타남을알수있다. 2) 가계부실의위기전이메커니즘 최근의가계대출연체율, 주택담보대출의 LTV 수준등을고려하면국내가계의건전성은아직양호한수준인것으로판단된다. 2010년하반기들어국내은행들의가계대출연체율이소폭상승하고있기는하나여전히낮은 0.61%(2010 년 12월기준 ) 수준에서유지되고있어가계건전성은양호한수준인것으로평가할수있다. 또한 2000년이후의주택담보대출은상환능력이높은고소득층의부동산구입자금으로주로활용되었다는점과주택담보대출에대한강한 DTI 와 LTV 규제등으로인해평균 LTV 비율은 40% 대중반수준 ( 미국 79.4%, 2007년평균 ) 으로낮게유지되고있다는점도대규모부실발생가능성을낮추어주고있다고할수있다. 그러나현재소득대비가계대출비중이높은상태에서가계대출증가세가확대되고있는데다고위험군과다차입가계가저소득층에상대적으로집중되고있어거시경제적또는금융시장에서충격이발생하는경우, 저소득층을중심으로부실이확대될가능성은여전하다고할수있다.

73 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 39 < 표 8> 국내은행원화대출부문별연체율추이 07 년 08 년 09 년 10 년 ( 단위 : %, %p) 9 말 12 말 9 말 12 말 9 말 12 말 6 말 9 말 12 말 기업대출 대기업 중소기업 가계대출 주택담보대출 원화대출계 주 : 은행계정원화대출금및신탁대출금의 1 일이상원금연체기준자료 : 금융감독원 또한주택담보대출의대부분이변동금리부대출이기때문에금리상승국면에서고위험군과다차입가계의이자부담이가중될수밖에없는구조이다. 특히높은변동금리대출비중은부동산가격의변동성을높일수있으며, 충격발생시상호작용을통해주택시장과부동산담보대출시장이급격히어려워질가능성도배제할수없다. 결국금리상승국면에서주택가격하락이장기적으로구조화되는경우에는가계부실의문제가시스템리스크로전이될수있다는것이다. 예를들어, 주택가격급락및금리상승 담보가치하락및이자부담증가 채무불이행증가 가계부실확대 주택가격추가하락의악순환고리가발생할수있다. < 그림 11> 가계부실의시스템리스크전이경로 금리상승 이자부담가중 주택가격하락 차환압력증가 채무불이행증가 주택경매증가 주택가격하락 금융시스템불안정

74 40 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 2. PF 대출및저축은행부실 1) PF 대출부실현황 2010년말현재예금취급기관산업대출중건설업, 부동산및임대업대출비중은 22.3% 로제조업에대한대출비중 (31.2%) 의 2/3를조금넘는수준이다. 글로벌금융위기를겪으면서은행들은산업대출중건설업, 부동산및임대업대출비중을큰폭으로줄이기시작하면서동비중은감소하고있으나, 비은행예금취급기관들은반대로동부문의대출을빠르게증가시키면서건설업, 부동산및임대업대출에서비은행예금취급기관의비중은소폭이나마상승하고있는상황이다. < 그림 12> 예금취급기관산업대출중건설업 부동산 임대업대출비중추이 ( 단위 : %, 산업대출대비비중 ) ( 단위 : %, 각산업대출금대비 ) (%, 산업대출대비비중 ) 26 (%, 각산업대출금대비 ) 예금은행 비은행예급취급기관 건설, 부동산및임대업 제조업 자료 : 한국은행

75 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 41 이와같이부동산및건설관련대출이감소하고있는데에는부동산경기침체와밀접한관련이있다. 특히 PF대출은 2000년대중반이후부동산경기호황과함께급격히확대되어 2008년말 83.1조원까지증가하였다가글로벌금융위기와함께닥쳐온부동산경기의침체로인해 2010년말에는 66.5조원으로감소하였다. PF대출을업권별로살펴보면, 2010년말은행권및저축은행 PF대출이각각 38.7조원및 12.2조원으로전체 PF대출의 58.2% 및 18.3% 를차지하고있는상황이다. 한편보험권및증권권의 PF대출규모 ( 잔액기준 ) 은 2010년말각각 4.9 조원및 2.2조원으로합해서전체 PF대출의 10% 정도에그치고있다. < 표 9> 업권별 PF 대출금현황 ( 단위 : 조원 ) 08.12말 09.6말 09.12말 10.6말 10.12말 금융권전체 n.a 은 행 저축은행 보 험 증 권 자료 : 금융감독원 부동산경기침체로 PF대출이감소세로전환된가운데, 건설사구조조정이본격화되면서건설업및 PF대출에대한부실채권이큰폭으로확대되고있다. 산업별고정이하여신비율의변화추이를살펴보면, 2010년 6월말현재건설업의고정이하여신비율은 9.54% 로, 최근주된구조조정대상산업으로분류되고있는부동산업 3.48%, 조선업 5.38%, 해운업 2.12% 보다월등히높은수준이며 2008 년말기준으로업체별고정이하여신비율상승폭을비교하더라도여타산업보다월등히높은 5.34%p 를기록하고있다.

76 42 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 < 표 10> 예금은행주요구조조정대상산업별고정이하여신비율추이 ( 단위 : %, %p) (A) (B) 증감 (B-A) 건 설 업 부 동 산 업 조 선 업 해 운 업 자료 : 한국은행 이와같이건설업부문의대출부실이급증한데에는부동산관련 PF대출부실증가가크게기여하였다. 2010년들어부동산경기침체, 기업구조조정등과함께은행들이잠재부실을적극적으로조기인식하려는노력으로부동산 PF대출에서의부실채권이크게증가하였는데, 2007년말 0.3조원에그쳤던은행권의부동산 PF 부실채권규모가 2009년말 1.2조원으로증가하고 2010년들어서는 3월말에 1.7조원, 6월말에 4.3조원, 9월말에는 7.7조원까지급증했으며, 12월말에 6.4조원을기록했다. < 표 11> 은행권 PF 대출고정이하여신추이 ( 단위 : %, 조원 ) 구분 08 말 09 년 10 년 3 말 6 말 9 말 12 말 3 말 6 말 9 말 12 말 부동산 PF 대출고정이하여신비율 ( 고정이하여신금액 ) (1.4) (1.8) (2.2) (3.8) (1.2) (1.7) (4.3) (7.7) (6.4) 자료 : 금융감독원

77 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 43 이와더불어금융권의 PF대출연체율도상승하였는데, 은행권의 PF대출연체율은 2009년말 1.67% 에서 2010년 6월말에는 2.94%, 12월말에는 4.25% 로상승세가가속화되고있다. 반면에 2010년 6월말현재저축은행의 PF대출연체율역시부실 PF대출의대규모매각등에따른착시현상으로연체율이전년말에비해하락한것처럼나타나고있으나부동산시장침체장기화및지속적인건설회사구조조정등으로 2010년말 PF대출연체율이 25.10로상승하였다. 한편보험권및증권권의 PF대출연체율은 2010년말기준으로각각 8.33% 및 29.80% 수준으로매우높은수준을유지하고있다. < 표 12> PF 대출연체율추이 ( 단위 : %) 08.6말 08.12말 09.6말 09.12말 10.6말 10.12말 금융권전체 은 행 저축은행 보 험 증 권 자료 : 금융감독원 2) 저축은행권부실현황 2010년 12월말현재저축은행전체의대출채권규모는총 64.6조원으로이중기업대출이전체대출의 85.1% 정도인 55.0조원을차지하고있다. 또한기업대출중에서 60% 정도가건설 / 부동산관련대출로운용되고있으며, 이중에서 PF대출은총 12조원규모로총대출금의 19% 가량을차지하고있다.

78 44 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 < 표 13> 저축은행전체대출금구성현황 ( 단위 : 억원, %) 구분 [ 용도별대출금 ] 548, , , , ,278 기업자금 470,574 (85.8) 486,161 (86.2) 541,488 (85.6) 534,756 (85.7) 550,023 (85.1) 가계자금 70,555 (12.9) 68,147 (12.1) 73,806 (11.7) 73,653 (11.8) 85,150 (13.2) 공공및기타 7,054 (1.3) 9,749 (1.7) 16,996 (2.7) 15,329 (2.5) 10,890 (1.7) [ 담보형태별대출금 ] 548, , , , ,278 담 보 439,638 (80.2) 455,599 (80.8) 510,336 (80.7) 503,104 (80.7) 524,302 (81.1) 신 용 107,487 (19.6) 106,961 (19.0) 121,724 (19.3) 120,454 (19.3) 121,177 (18.8) 보 증 1,058 (0.2) 1,498 (0.2) 229 (0.0) 180 (0.0) 80 (0.1) 자료 : 금융감독원 2009 년 6월말에서 2010 년말까지의저축은행자산증가액약 12.0조원중상위 5대저축은행의자산증가액이 8.3조원에달하는등최근저축은행성장은대형저축은행을중심으로이루어지고있다. 상위 5대저축은행을포함하여 2010년말기준, 자산 1조원이상인대형저축은행 29개사의자산은 61.59조원으로전체업계자산규모의 70.9% 를차지하고있다. 이는저축은행산업이소수의대형저축은행과다수의중소저축은행으로양분되어있음을의미한다.

79 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 45 < 표 14> 저축은행자산규모별현황 (2010 년말 ) ( 단위 : 개, 억원 ) 자산규모 1 조원이상 3 천억원 ~1 조원 3 천억원미만전체 저축은행수 총자산규모 615, ,572 67, ,666 평균자산규모 ( 총자산 / 업체수 ) 21,237 5,015 1,724 8,273 자료 : 금융감독원 < 그림 13> 상위 5 대계열저축은행자산성장추이 저축은행계 상위 5 대계열 ( 단위 ( 단위 : 조원 : ) 주 : 부산, 한국, 솔로몬, 토마토, 현대스위스등 5 대계열저축은행합산기준자료 : 금융감독원

80 46 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이런상황에서건설경기침체, 대내외경제여건변화에따른신용리스크확대등으로건설사부도가지속되면서 PF대출을중심으로저축은행의건설및부동산업관련대출부실이급증하였다. 이에따라저축은행의 2010 년말현재고정이하여신은총여신 65.4조원의 10.6% 수준인 6.9조원수준에이르고있다. 고정이하여신비율 10.6% 는전년동기말 9.7% 보다 1.3%p 상승한것으로부실채권의자산관리공사 (KAMCO) 매각등의건전화노력에도불구하고부동산시장침체가장기화됨에따라건설및부동산업관련대출부실이확대되면서저축은행의건전성악화가현실화되고있음을보여주고있다. 한편 2010년말현재전체대출에대한연체율도전년동기대비 4.7%p 상승한 17.9% 를기록중이며, PF대출연체율도전년동기대비 14.5%p 상승한 25.1% 를기록하고있다. 한편그동안의실적악화및 KMCO에매각한환매또는사후정산조건부의 PF 부실채권을고려하면향후재평가과정에서추가적인부실의발생이불가피할것으로예상된다. < 표 15> 저축은행권주요건전성지표 ( 단위 : %, %p) 구분 09.6월말 09.12월말 (A) 10.6월말 10.12월말(B) 증감 (B-A) 연 체 율 P F 대출 고정이하여신비율 BIS 자기자본비율 자료 : 금융감독원 한편저축은행들을자산규모별로나누어부실현황및자본적정성을살펴보면, 자산규모가큰대형저축은행일수록부실수준은낮은반면, 자본적정성은나쁜 것으로나타났다 년말현재고정이하여신비율은대형저축은행 ( 자산규모

81 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 47 1 조원이상 ), 중형저축은행 (3 천억 ~1 조원 ), 소형저축은행 (3 천억원미만 ) 이각각 10.19%, 11.67%, 11.87% 로조사된반면, BIS 비율은각각 8.66%, 9.84%, 12.54% 로나타나이를뒷받침하고있다. < 표 16> 저축은행자산규모별주요지표현황 (2010 년말기준 ) ( 단위 : 억원 ) 자산규모 1조원이상 3천억원 ~1조원 3천억원미만 전체 총여신 460, ,563 49, ,331 고정이하여신 46,910 16,434 5,841 69,186 고정이하여신비율 (%) 10.19% 11.67% 11.87% 10.57% BIS 자기자본 55,099 14,221 6,342 75,663 tier 1 기본자본 35,241 11,068 5,025 51,334 위험가중자산 636, ,563 50, ,293 BIS 자기자본비율 (%) 8.66% 9.84% 12.54% 9.10% tier 1 기본자본비율 (%) 5.54% 7.66% 9.93% 6.18% 자료 : 금융감독원 글로벌금융위기이후국내건설경기가급격히위축되면서저축은행권은향후추가로발생할잠재부실에대비하여대규모의부실자산매각및자본확충노력을기울였으나여전히상황은개선되고있지않고있다. 실제로저축은행권은 09회계년도( ~ ) 기간중대손충당금을 3.2조원추가로전입하고 8,672억원규모의신규자본을확충하는등의자본건전성개선을위한노력을기울였다. 또한저축은행권은 2008년 12월부터 2011년 4월까지한국자산관리공사 (KAMCO) 에 6.2조원규모의 PF관련부실채권을매각하는등부실자산정리에도적극적인노력을기울였다. 그럼에도불구하고숨겨진 PF대출의부실이지속적

82 48 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 으로확대되고있는데다, KAMCO에매각한부실채권도환매및사후정산조건이붙어있어향후정산과정에서추가적인손실발생이불가피한상황이다. 9) 그러나손실발생에따른자본적정성보완차원에서자본확충과구조조정노력이진행되고있어, 향후저축은행권이전반적인부실단계에서벗어나는가의최종적인판단은이러한노력의결과여부에의해결정될것으로판단된다. 다만높은부실화가능성에도불구하고저축은행권부실화가금융권전반의시스템리스크로확산될가능성은높지않은것으로판단된다. 이와같은판단의근거는금융산업전체에서저축은행업이차지하는비중이상대적으로크지않은데다국민경제금융시스템의핵심이라할수있는은행권과의연관관계가아직까지는적절히차단되어있기때문이다. 3) PF 대출및저축은행부실의위기전이메커니즘 이와같이모든금융업권에서 PF대출관련부실이빠른속도로증가하고있으나은행, 증권, 보험등의경우에는동업권의대손충당금및당기순이익규모등을감안한다면대출연체및부실채권규모가동업권의건전성을크게훼손하지는않을것으로판단된다. 특히 PF대출규모가가장큰은행권의경우에도상대적으로우량한 PF대출이다수이며착공 분양이전단계로부실화위험이높은브리지론비중은낮은반면, 대부분의대출이착공 분양이후단계의대출이기때문에상당부분회수가가능할것으로전망된다. 또한보험권이나증권권의경우에는 PF대출규모자체가작아당기순이익에도못미치는등건전성에미치는영향이제한적일것으로판단된다. 9) KAMCO 는동 PF 부실채권을정리하기위해노력하되 3 년이지나도해결되지않는경우에는다시저축은행에환매할수있는환매또는사후정산조건부계약을맺어놓은상태이다. 동계약조건에의해저축은행권의 PF 부실채권환매가 2011 년 12 월이후본격화될것으로알려져있다.

83 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 49 < 표 17> 금융업권별 PF 대출잔액과대손충당금및당기순이익비교 ( 단위 : 조원, %) 국내은행 1) 저축보험증권 총대출잔액 (A) 1, PF 대출잔액 (B) 총대출대비비중 (B/A) (3.2) (18.9) (5.6) - 대손충당금적립액 당기순이익 (FY09) 주 : 1) 총대출 : 무수익여신산정대상여신중확정지급보증을제외한총대출채권기준 2) 월말기준자료 : 금융감독원 그러나저축은행의경우에는총대출금대비 PF대출비중뿐만아니라브리지론 ( 착공 분양전단계 ) 비중도높아향후추가부실이발생할가능성이높은상황이라고할수있다. 비록최근연체율이하락하고있지만이는신규로취급하는대출이감소하고부실우려 PF대출채권매각이대규모로이루어진데주로기인하는바가크다. 그러나자산관리공사에매각된부동산 PF 대출채권은환매또는사후정산조건이부여되어있어향후신용위험증가요인으로작용할수있음에유의할필요가있다. 이와같이 PF대출부실이급증한데에는철저한리스크관리가이루어지지않은가운데대출이이루어질당시의부동산경기호황, 건설사지급보증등에의존하여대출을결정한데에주로기인한다. 원래 PF대출은독립된프로젝트에서발생하는미래현금흐름에기반하여제공하는여신임에도불구하고국내 PF 대출은미래보다는당시의부동산경기호황에기초하여이루어졌으며독립적인프로젝트로인식하기보다는시공사의지급보증등에의존한기업금융성격으로이루어졌다.

84 50 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이에따라 PF대출위험이시공사에과도하게집중되었으며, 부동산경기가침체되자사업성악화와함께부실이크게확대되었다. 특히시행사는대부분이자본구조가열악한영세회사로서시행능력이취약한반면, 시공사는시공권확보에대한대가로서과도한수준까지지급보증을하는관행이존재하는등구조적인취약성을갖고있어, 영세한시행사는토지매입등초기투자비용을고금리의 PF대출 ( 브리지론 ) 로조달함에따라사업성악화시쉽게부실화되는경향이강하다. < 그림 14> PF 대출및저축은행부실의시스템리스크전이경로 주택가격하락 경기위축 PF대출부실확대 저축은행부실확대 은행권으로의부실확산 금융시스템불안정 3. 외국자본의급격한유출입 1) 외국자본유입현황 글로벌금융위기극복과정에서선진각국이집행한저금리및양적완화정책으로인해글로벌유동성이급증하였다. 위기발생이후미연준은정책금리인연방기금금리 (FFR) 를 0~0.25% 수준으로낮추어사실상제로금리정책을시행하고있으며, 최근에는이미실시한양적완화조치 (QE 1) 만기도래분 2,500억 ~3,000억달러를국채로재매입하기로하였으며추가적인양적완화조치 (QE 2) 를시행하여 2011년 6월까지매월 750억달러, 총 6,000억달러규모의국채를추가로매입하는방식으로민간에대규모유동성을공급하고있다.

85 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 51 일본중앙은행도일본의경기회복세에대한판단을하향조정하면서정책금리를인하 (0.1% 0 0.1%) 하는한편, 2010년 10월에는 35조엔규모의 자산매입기금 을설립하는추가적인양적완화조치를발표한바있다. 또한유로존에서는아일랜드를비롯한일부회원국의재정위기가재발하면서 ECB 차원에서진행될예정이던출구전략시행이지체될것이라는예상이제기되고있는실정이다. < 표 18> 신흥국자금흐름동향및전망 ( 단위 : 억달러 ) f 2011f 경상수지 ( 가 ) 5,415 5,910 3,863 2,892 1,450 해외로부터의순자금유입 ( 나 + 다 ) 13,310 6,564 6,442 8,782 8,760 민간자금 ( 나 =a+b) 12,845 5,944 5,814 8,250 8,335 지분투자자금 (a) 5,966 4,223 4,904 5,530 5,495 직집투자자금 4,994 5,085 3,418 3,665 4,065 포트폴리오투자자금 ,487 1,865 1,430 신용공여 (b) 6,879 1, ,720 2,839 상업은행 4, ,116 비은행 2,366 1,430 1,353 1,871 1,723 공공자금 ( 다 =c+d) 국제금융기구 (c) 개별국가간여신 (d) 신흥시장국으로부터의순자금유출 ( 라 + 마 ) -7,723-4,941-6,495-6,725 지분투자자금 ( 라 ) 2,772-2,287-2,610-3,004-3,178 신용공여등 ( 마 ) 5,472-5,436-2,331-3,491-3,547 준비자산증감 ( 가 + 나 + 다 + 라 + 마 ) (- = 증가 ) -10,481-4,751-5,365-5,152-3,455 주 : 1) 한국, 브라질, 멕시코, 러시아등 30 개국자료 : IIF

86 52 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이와같이선진각국의양적완화조치로인해확대된유동성이자국내의자산가격을상승시키는한편, 추가적인수익률을쫓아해외투자확대로연결되고있다. 이렇게형성된대규모글로벌유동성은상대적으로양호한성장세를보이고있는신흥국에주로유입되고있으며, 향후이러한추세는확대될것으로예상되고있다. 이러한분위기를반영하여 IIF는 2010년한국등 30개신흥시장으로유입되는해외민간자금이당초예상치인 7,086억달러를크게상회하여 8,250억달러에달한것으로보고있으며 2011년에는이보다많은 8,335억달러에이를것으로전망하고있다. 특히전체해외민간자금유입액의 40% 에해당하는 3,429 억달러 (2010년 ) 및 3,173억달러 (2011년 ) 가아시아신흥국으로순유입되었거나될것으로보고있다. 2) 외국자본유출입으로인한위기전이메커니즘 글로벌금융위기이후신흥국으로유입되는자금은주로포트폴리오투자 ( 주식및채권 ) 자금이대세를이루고있다. 선진국은행은여전히디레버리징과정을지속하고있어상업은행의신용공여를통한자금공급증가세가둔화된반면에양적완화정책을통해급증한글로벌유동성이신흥국의주식시장및채권시장으로유입되어자산가격을높이고있는것이특징이다. 즉, 상당기간낮은금리수준이유지되고있는선진국의경우에는국내투자만으로최소기대수익률 (hurdle rate) 을달성하기어려워짐에따라보험, 연기금등전통적인채권투자자들이회사채, 신흥국국채등위험자산의투자비중을확대하는과정에서상대적으로금융시장발전정도와자본자유화정도가높은일부신흥국자본시장을중심으로투자를늘리고있다. 특히우리나라는자본유출입여건이매우양호한것으로평가되고있어글로벌유동성흐름에많은영향을받고있는것으로판단된다. 미국 Milken 연구소

87 베네주터키폴란드칠레채 멕시코인도네인도아르헨러시아한국중국체코라질Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 53 의자본접근성지수 (Capital Access Index) 에따르면, 2009년작성대상 122개국중우리나라는 12위로자본시장투자여건이양호한것으로나타났으며주식및채권시장규모도신흥국중상당히높은편에속해선진국의보험, 연기금이선호하는투자대상국으로부상하고있다. 실제로 분기 ~ 분기기간중주요신흥국으로의포트폴리오자금순유입규모를살펴보면, 우리나라가브라질에이어 2위를차지하고있으며, 특히채권자금은가장큰순유입규모를기록하고있다. < 그림 15> 주요신흥국포트폴리오자금순유입규모 ( 09.2/4~ 10.2/4) ( 단위 : 억달러 ) ( 억달러 ) 브권주식 필리핀태국주 : 1) 09.2/4~ 10.2/4 중분기평균자료 : IMF, 각국중앙은행 이러한이유로국내로유입된글로벌유동성은자산버블, 통화정책유효성저하, 수출경쟁력약화등의부작용을야기할수있다는우려를낳고있다. 특히단기간에대규모의자금이유입될경우에는더욱더그렇다. 왜냐하면과거의경험상포트폴리오자금은상대적으로변동성이크고시장여건의변화에민감하게

88 54 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 반응하기때문에최근처럼유입규모가크게늘어나있는상황에서경제여건의변화에따라자금의흐름이갑자기역전되는경우, 자산가격및환율의급변동을확대시킬위험을수반할가능성이높다. 또한최근에는외국인채권투자자금이급증하면서한국은행의정책금리조정에도불구하고국채금리가상승하지않는이른바 그린스펀의수수께끼 현상 10) 이나타나는등통화정책의유효성저하가능성에대한우려도제기되고있다. 나아가최근중국을비롯한외국중앙은행및연기금등이환헤지없이국내채권에투자하는경우가많아지면서원화강세압력으로작용하고있는데, 이는국내수출제품의가격경쟁력을약화시켜결국우리수출산업의경쟁력을약화시키는부작용을가져올수있다. < 그림 16> 외국자본의급격한유출입으로인한시스템리스크전이경로 자산가격급등 글로벌출구전략실행 자산가격급락 외국자본의급격한유입 환율상승 수출경쟁력하락 경기둔화 금융시스템불안정 채권금리하락 통화정책유효성저하 자산버블확대 10) 미국은지난 2004 년이후부동산가격이지속적으로상승하자, 이에대한대응차원에서정책금리인연방기금금리 (FFR, Federal Fund Rate) 를인상하였다. 그럼에도불구하고중국의미국국채매입이지속되면서장기금리가상승하지않는현상이나타났는데, 이를 그린스펀의수수께끼 현상이라고한다. 이는결국주택시장의버블을지속시켜글로벌금융위기의근본원인으로작용한것으로평가되고있다.

89 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 유럽의재정위기확산 1) 유럽의재정위기현황 글로벌금융위기이후 PIIGS 국가를중심으로급속히확대되었던유럽재정위기는그리스구제금융등을계기로 2010년 6월이후완화되는듯보였으나, 2010년 11월말아일랜드, 2011년 5월포르투갈의구제금융이공식적으로확정되면서유럽재정위기에대한우려가다시부각되고있다. 2010년 5월 EU와 IMF는그리스에대해 3년간총 1,100억유로규모의구제금융을결정하였으며, 실제로 2010년 5~10월중에유럽중앙은행 (ECB) 은 640억유로상당의 PIIGS 국가국채를매입하기도하였다. 그러나아일랜드와포르투갈에대한구제금융이확정되면서유럽재정위기에대한우려가다시부각되었으며, 스페인등유로지역여타국가로의전염가능성에대한우려가확대되었다. 이로인해 EU 및 IMF는 < 그림 17> PIIGS 국 CDS 프리미엄 (5 년물 ) 추이 ( 단위 (bps) : bps) ( 단위 : %p) (%p) 포르투갈 그리스 아일랜드 이탈리아 스페인 < 그림 18> 독일국채대비 PIIGS 국국채 (10 년물 ) 스프레드추이 10 8 포르투갈 그리스 아일랜드 이탈리아 스페인 자료 : Bloomberg 자료 : Bloomberg

90 56 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 총 850억유로규모의구제금융을아일랜드에지원하는안을승인하였으나그리스, 아일랜드이외에포르투갈의 CDS 프리미엄및국채스프레드가최고치를경신하는등위기가확산되면서 2011년 5월구제금융지원이공식확정되었다. 이와같이 PIIGS 국가들이재정위기에직면하게된것은무엇보다이들국가들의성장세가둔화되면서향후재정긴축목표달성에대한의구심이증폭된것이직접적인원인이다. < 표 19> EU 및주요회원국의실질 GDP 증가율 1) 추이 ( 단위 : %) 구분 -0.5 EU 27 (0.3) 유로지역 -0.5 (0.1) 독일 -0.5 (0.5) 프랑스 -0.3 (-0.2) 영국 -0.9 (-0.4) PIIGS 0.1 그리스 (1.9) 스페인 -0.8 (0.3) 포르투갈 -0.7 (0.3) 이탈리아 -1.1 (-1.4) 아일랜드 -0.3 (-1.6) 2008 년 2009 년 2010 년 3/4 4/4 1/4 2/4 3/4 4/4 1/4 2/4 3/4 4/4-1.9 (-2.1) -1.8 (-2.1) -2.2 (-2.0) -1.5 (-1.9) -2.1 (-2.7) -0.7 (0.7) -1.1 (-1.4) -1.4 (-2.0) -2.0 (-3.3) -4.6 (-9.1) -2.5 (-5.1) -2.5 (-5.2) -3.4 (-6.6) -1.5 (-3.8) -2.3 (-5.5) -1.0 (-1.0) -1.6 (-3.5) -1.8 (-3.8) -2.9 (-6.5) -2.8 (-9.2) -0.3 (-5.1) -0.1 (-4.9) 0.5 (-5.5) 0.1 (-3.1) -0.8 (-6.0) -0.3 (-1.9) -1.1 (-4.4) 0.6 (-3.1) -0.3 (-6.2) -0.1 (-7.7) 0.3 (-4.3) 0.4 (-4.0) 0.7 (-4.4) 0.2 (-2.7) -0.3 (-5.4) -0.5 (-2.5) -0.3 (-3.9) 0.3 (-2.3) 0.4 (-4.7) -0.3 (-7.7) 0.2 (-2.2) 0.2 (-2.0) 0.3 (-2.0) 0.6 (-0.5) 0.4 (-3.0) -0.8 (-2.5) -0.2 (-3.0) -0.1 (-1.0) -0.1 (-2.8) -2.5 (-5.6) 0.4 (0.7) 0.3 (0.8) 0.6 (2.1) 0.3 (1.2) 0.4 (-0.3) -0.8 (-2.3) 0.1 (-1.4) 1.1 (1.8) 0.4 (0.5) 2.2 (-0.7) 1.0 (2.0) 1.0 (1.9) 2.3 (3.9) 0.6 (1.6) 1.2 (1.7) -1.8 (-3.7) 0.3 (0.0) 0.3 (1.5) 0.5 (1.5) -1.2 (-1.8) 주 : 전기대비 ( 계절조정 ) 이며, ( ) 안은전년동기대비 (working-day adjusted) 기준자료 : EU 통계청 (Eurostat), Bloomberg 0.4 (2.1) 0.4 (1.9) 0.7 (3.9) 0.2 (1.7) 0.8 (2.8) -1.1 (-4.5) 0.0 (0.2) 0.4 (1.5) 0.3 (1.4) 0.6 (-0.3) 0.2 (2.2) 0.3 (2.0) 0.4 (4.0) 0.4 (1.5) -0.5 (1.5) -1.4 (-6.6) 0.2 (0.6) -0.3 (1.2) 0.1 (1.5) -1.6 (0.7)

91 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 년 4/4분기중 EU 경제는 0.3% 의성장률을기록하면서 6분기연속전기대비플러스성장세를이어나가고있으나주로독일을비롯한 EU지역주요국의높은경제성장에기인한바가크다. 반면에재정위기를겪고있는남유럽국가들의경기회복정도는여전히미약한상황이다. 특히그리스는 2010년 4/4분기중 -1.4% 성장률을기록하며 9분기연속마이너스성장, 스페인은 0.2% 성장, 이탈리아는전기대비 0.2%p 하락한 0.1% 성장에그쳤으며포르투갈은전기대비 0.7%p 하락하여 -0.3% 의마이너스성장률로전환되었다. 이들국가들의경제성장률둔화는높은실업률을유발하고있으며, 나아가금융산업의수익성을크게약화시킬수있다는우려를증폭시켰다. 그리스은행들은대규모부실상각에도불구하고 2011년부실여신비율이 10% 까지상승할것으로예상되고있으며스페인은행들도 2011년 2월현재 6.2% 로전월 6.1% 보다 0.1%p 상승했다. 이런추세가지속될경우정부가공적자금투입을통해은행에대한자본지원규모를늘릴가능성이있으며, 이는다시이들국가들에게상당한정도의재정부담으로작용할것으로예상된다. < 표 20> 유로지역은행들의부실여신비율전망 ( 단위 : %) 2009년 2010년 2011년 유 럽 전 체 그 리 스 포 르 투갈 스 페 인 아 일 랜 드 이 탈 리 아 자료 : Deutsche bank( 10.08)

92 58 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 이와같은우려로인해일부 PIIGS 국가들의신용등급이 부정적관찰대상 또는 부정적 전망등으로하락하였으며향후추가조정가능성도상존하고있는상황이다. 2011년 3월 ~6월그리스, 스페인그리고포르투갈의신용등급이몇차례하향조정되면서동국가들에대한재정위기우려가재차부각되고있으며, 특히그리스는 EU 탈퇴논의와 2011년 6월중 S&P의신용등급하향조정이이어지면서디폴트에대한우려도부각되고있다. < 표 21> 2010 년 ~2011 년 PIIGS 국가국가신용등급조정 S&P Moody's Fitch 그리스 BBB+ CCC(10) A2 B1(8) BBB+ BB+(3) 포르투갈 A+ BBB-(5) Aa2 Baa1(5) AA BBB-(7) 스페인 AA+ AA(1) Aaa Aa2(2) AAA AA+(1) 아일랜드 AA BBB+(5) Aa1 Baa1(6) AA- BBB+(4) 이탈리아 A+ Aa2 AA- 주 : 2010 년부터 월까지의변화. ( ) 안은하향단계수자료 : 국제금융센터 2) 유럽재정위기의위기전이메커니즘 유럽재정위기상황이장기간지속될경우우리나라의대EU 수출에부정적인영향을미칠것으로예상된다. 대 EU 수출이우리나라수출에서차지하는비중은 11.5% 로중국 25.1% 에이어두번째로큰규모이다. 2010년말기준으로중국, 미국, 일본으로의수출은전년동월대비 30% 내외증가하였으나 EU로의수출은 14.8% 증가에그친것도유럽재정위기상황과무관치않은것으로판단된다.

93 Ⅲ. 국내외주요잠재리스크와위기전이메커니즘 59 < 표 22> 우리나라의주요지역별수출증가율 ( 단위 : 전년동월대비, %) ` 06 년 ` 07 년 08 년 ` 09 년 ` 10 년 한국총수출 중 국 12.2 (21.3) 18.0 (22.1) 11.5 (21.7) -5.1 (23.9) 34.8 (25.1) 미 국 4.5 (13.3) 6.0 (12.3) 1.3 (11.0) (10.4) 32.3 (10.7) 일 본 10.4 (8.2) -0.6 (7.1) 7.1 (6.7) (6.0) 29.4 (6.0) E U 11.0 (15.1) 15.5 (15.1) 4.3 (13.8) (12.8) 14.8 (11.5) 주 : ( ) 안은한국총수출액대비비중, EU 는 2007 년 1 월부터 25 개국에서 27 개국으로변경자료 : 무역협회, 지식경제부 한편 PIIGS 국가들에대한외채의대부분을서유럽은행들이보유하고있어이를통해국내금융시장에영향을줄수도있을것이다. 외국계은행들이 PIIGS 국가들에대해보유하고있는외채의비중이 80% 내외를차지하고있어채무위기시유럽금융권에미치는파급효과가클것으로전망된다. 더불어우리나라총외채의상당부분이서유럽금융기관에의존하고있어유럽재정위기가서유럽금융기관의부실로이어질경우급격한자금유출가능성을배제할수없다. 다만 EU가 2010년 5월에유럽금융안정기구 (EFSF) 설치등을통해유럽재정위기에따른시장불안을적극적으로해소하려는공동노력을기울이고있다는것은긍정적인측면이라할수있다.

94 60 스트레스테스트에기초한국내금융시스템안정성분석 < 그림 19> 유럽의역내부채연결망 (2009 년말기준 ) 주 : 화살표는채무의방향, 숫자는채무규모 ( 단위 : 억달러 ) 를나타냄. 자료 : BIS < 그림 20> 유럽재정위기로인한시스템리스크전이경로 유럽경기둔화 수출둔화 경기둔화 유럽재정위기확산 서유럽은행부실화 국내자금회수 외화유동성경색 금융시스템불안정