은행 재량적 대손충당금 전입의 동태적 요인 분석
A Study on the Dynamic Factors of Bank’s Discretionary Loan Loss Provisions
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초록
본 연구에서는 패널 벡터자기상관(Panel Vector Autoregression, PVAR)모형 기반 은행의 재량적 대손충당금, 은행 경영지표 및 거시경제지표 간 동태적 관계를 분석하고 그 요인을 고찰하였다. 2007년도 1분기부터 2020년도 3분기까지 총11개의 국내 시중 은행의 분기 별 회계 자료를 활용하여 대손충당금 계정 중 대출 부실 기여도를 제외한 재량적 대손충당금 전입액을 추정하였다. 실증 분석 결과 재량적 대손충당금은 한 시점 이전의 자신과 음의 상관관계를 보이며 일정적인 적립 추세를 유지하려는 경향을 확인하였다. 나아가 재량적 대손충당금은 고정 이하 여신 비율과는 양의 상관관계를, BIS기준 자기 자본 적립률과는 음의 상관관계를 보여 국내 평균적인 은행 경영에서 재량적 대손충당금이 은행 대출 부실에 선제적으로 대비하는데 활용되고 있음을 확인하였다. VAR모형으로 재량적 대손충당금의 동태적 요인을 분석하기전에, 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)을 이용하여 은행 산업 전반의 재량적 대손충당금에 대한 거시적인 추세에 대하여도 고찰해 보았다. 또한 추가로 타 모형과의 비교를 통해 VAR모형 사용의 당위성과 모형 강건성을 확인하였다. 재량적 대손충당금과 은행 경영지표, 거시 경제적 지표와의 동태적 관련성에 따르면, 채권의 예상 부실 정도에따라 은행 경영을 감독하는 기계적 접근보다는 경제적 충격을 반영한 적정 대손충당금 관리·감독의 필요성을 시사한다.
Abstract
In this study, we estimate discretionary loan-loss provisions by excluding the part explained by bad loan of banks and analyze how the discretionary loan-loss provisions are dynamically related to other variables of bank-management and macroeconomic indicators. We use the panel Vector Autoregressive (panel VAR) model by using 11 commercial banks’ quarterly data from the first quarter of 2007 to the third quarter of 2020. According to our empirical analysis, discretionary loan-loss provisions showed their strong autocorrelation with data 1-quarter ago. The provisions are positively correlated with non profit loan, and negatively related with the BIS-based equity reserves. The results from this dynamical system confirmed the relationship between discretionary loan-loss provisions, bank management and macroeconomic indicators, suggesting supervisory guidelines of banking industiries, which have focused on the expected degree of default for controlling the provisions. This study contributes to developing the relevant methodology in empirical analysis on accounting variables by suggesting panel VAR model in dealing with endogenous variables that are also dynamically related.
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