코퓰라를 활용한 위험 결합 및 신지급여력제도 내부모형 요구자본 산출
Risk Aggregation for Measuring Required Capital via Copula-based Internal Models under K-ICS
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신지급여력제도 (K-ICS)와 국제회계기준 (IFRS 17)의 도입을 준비하며 보험회사의 요구자본 평가를 위한 개별위험들의 측정에 관한 연구가 활발히 이루어져 왔음에도, 내부모형을 활용한 위험 결합에 관한 연구는 상대적으로 부족했다. 따라서 이번 연구는 위험 결합을 통한 요구자본 평가에 활용 가능한 코퓰라 기반의 내부모형을 제안하고 그 적정성 및 위험관리 실무에서의 의의를 논의하였다. 또한, 가상 시나리오를 통하여 생성된 위험 측정 자료를 통한 실증분석을 시행하였고, 이를 통해 어떠한 조건 아래에서 위험 결합을 위한 표준모형 또는 코퓰라 기반 내부모형의 사용이 적절한지를 확인하였다. 구체적으로는 개별위험들의 분포에 정규성이 보장되지 않거나, 위험상관계수가 표준모형에서 제시된 것에 비해 상당히 작거나 클 때 제안된 코퓰라 기반의 내부모형들이 표준모형보다 더 나은 예측성과를 보일 수 있음을 알 수 있었다.
Abstract
Although there have been active studies on the measurement of individual risks for the evaluation of the required capital of insurance companies in preparation for the introduction of K-ICS and the International Financial Reporting Standards, research on risk aggregation via internal models has been relatively scarce. Therefore, this study proposed copula-based internal models that can be used to evaluate the required capital through risk aggregation and discussed their validity and implications in risk management practice. In addition, an empirical analysis was performed using risk measurement data generated through hypothetical scenarios to investigate in what scenarios the standard model or copula-based internal models could be more useful for risk aggregation. More specifically, it was shown that if normality of individual risks are not assured or correlation between the risks deviates from the level suggested in the standard model, then the proposed copula based internal models can have better predictive performance than the standard model.
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