우리 나라 은행산업의 상호연계도 측정
A Measure of Inter-Connectedness of Banking Industry in Korea
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초록
본 연구에서는 채권채무, 자산보유, 파생상품 거래 등으로 연결된 은행들의 상호연계관계를 직접적으로 측정하기 위해 은행의 재무제표상에 나타난 영업수익(revenue)과 영업이익(profit) 자료를 이용하여 상호연계도를 분석하였다. 분석방법으로는 주성분분석과 그레인저 인과관계를 이용하였으며 2000년 2분기부터 2015년 1분기까지의 자료를 이용하였다. 분석결과 우리 나라 은행들은 상당히 높은 상호연계도를 보이고 있으며 세계 금융위기 이후 상호연계도는 더욱 높아지고 있다. 은행과 보험 그리고 증권의 세 개 업종별 자료를 이용한 분석에서는 은행이 가장 중요한 역할을 하고 있는 것으로 나타났으며 개별은행의 자료를 이용한 분석에서는 전체적으로 은행의 영업수익이나 영업이익의 변화 중 약 50%~80% 정도가 하나의 주성분으로 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 다른 대부분의 연구들이 사용하고 있는 주식수익률을 이용하면 영업수익이나 영업이익 자료를 이용하는 경우보다 상호연계도가 다소 높게 평가되는 것으로 나타났다.
Abstract
Banks are inter-connected with each other through various channels such as borrowing or lending, derivative trading, and investment to similar assets. The inter-connectedness is crucial for the transmission of shocks or for the susceptibility to systemic risk. This paper measures the inter-connectedness with data for revenues and profits of banks. Principal component analysis and Granger causality are used. Quarterly data from 2000 to 2015 show the existence of quite high connectedness in Korean banking industry. This connectedness shows an increasing pattern after the global financial crisis. Industry level data show that the banking sector plays the most important role among banking, insurance and security sectors. From the analysis with individual bank data, the first principal component explains about 50 to 80 percent of the variations of revenues or profits. When we use stock return data, the inter-connectedness is estimated slightly higher than when we use revenues or profits.
참고문헌 (16)
- 김명석, "금융기관 신용리스크의 파급효과와 시스템 리스크 측정", 금융연구, 27(2), pp.1~41 (2013), 한국금융학회
- 김진호, "CoVaR를 이용한 금융권역 간 리스크 전이 분석", 사회과학연구논총, 23, pp.75~102 (2010), 이화사회과학원
- 그레인저 인과관계 네트워클르 이용한 금융기관간 상호연계성 추정, "서현덕", 자본시장연구원, ~
- 이근영, "주성분분석을 이용한 시스템적 리스크 측정", 금융연구, 29(1), pp.31~61 (2015), 한국금융학회
- 이명활, "Copula를 이용한 은행부문의 시스템적 리스크 측정", 금융연구, 27(2), pp.81~123 (2013), 한국금융학회
- 이승환, "조건부 도산확률을 이용한 은행부문의 시스템리스크 측정", 재무연구, 24(3), pp.819~847 (2011), 한국재무학회
- 최필선, "한국 은행산업의 CoVaR 추정", KDI Journal of Economic Policy, 32(3), pp.71~99 (2010), 한국개발연구원
- Measuring systemic risk, "Acharya, V.", Department of Finance, New York University, ~ (2011)
- CoVaR, "Adrian, T.", Federal Reserve Bank of New York Staff, 348~, pp.Federal Reserve Bank of New York Staff Report No. 348 (2011)
- Billio, M., "Econometric measures of connectedness and systemic risk in the finance and insurance sectors", Journal of Financial Economics, 104, pp.535~559 (2012)
- Volatility, correlation and tails for systemic risk measurement, "Brownlees, C. T.", Department of Finance, New York University, ~ (2012)
- ECB, "The concept of systemic risk", European Central Bank Financial Stability Review, ~ (2009)
- Granger, C. W. J., "Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods", Econometrica, 37(3), pp.424~438 (1969)
- Huang, X., "Systemic risk contributions", Finance and Economics Discussion Series 2011-08, Federal Reserve Board, ~ (2011)
- Kritzman, M., "Principa components as a measure of systemic risk", Journal of Portfolio Management, 37(4), pp.312~325 (2011)
- Yun, J., "Measuring systemic risk in the Korean banking sector via dynamic conditional correlation models", MPRG Seminar Paper (2013), Bank of Korea