SRISK 모형을 이용한 은행부문 시스템적 리스크 분석: 데이터빈도별 성과 분석
Performance Analysis of the Systemic Risk Measures with Different Data Frequencies
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초록
본 연구는 Brownlees and Engle(2012)이 제안한 SRISK 모형을 이용하여 우리나라 은행의 시스템적 리스크를 분석하였다. 본 모형은 주가수익률 등 시장정보를 바탕으로 Engle(2002)의 DCC(dynamic conditional correlation) 모형을 이용하여 개별 은행과 전체 은행시스템의 동태적시스템적 관계를 분석한 모형이다. 본 연구는 조기경보변수로써의 활용을 목적으로 개별 은행의시스템적 리스크 기여도인 SRISK를 합산한 전체 시스템의 SRISK 지표를 주가수익률 데이터빈도에 따라 일별, 주별, 월별 모형으로 구분하여 분석하였다. 분석결과 일별 주가수익률을 사용하는SRISK 모형이 가장 우수한 것으로 나타났다. 아울러 개별 은행의 시스템적 리스크 기여도를 분석한결과 개별 은행의 규모(총자본)에 대해 볼록한 비선형적인 관계를 갖는다는 사실을 발견하였다.
Abstract
We study systemic risks in the Korean banking sector via the SRISK model (Brownlees and Engle, 2012). The model reveals a dynamic relationship between an individual bank and the banking system by help of the DCC (dynamic conditional correlation) model using equity returns‘ data. As an early warning index, we propose the SRISK indices for the banking system. Among the indices from different data frequencies, we find that the index using daily frequency is the most informative, and furthermore that the systemic risk contribution of an individual bank has a nonlinear relationship with the size of the bank.
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