재무변수와 주가를 결합한 상호저축은행의 부실예측모형 (Expected Probability of Default Model for Mutual Savings Banks Combining Financial Data and Stock Prices)

Abstract

Korean Abstract: 부실예측시 과거의 재무제표를 이용한 로지스틱 회귀모형 또는 주가를 이용한 옵션모형이 많이 사용되나 자료의 제약으로 모형의 유용성이 제약된다. 특히 국내의 경우 부도시점이 IMF사태 직후로 편중되어 부실예측모형의 모수 추정시 어려움이 존재한다. 본 논문은 이에 대한 대안으로 기존의 두 모형이 모두 부도확률을 제공한다는 점에 착안하여, 먼저 상장된 상호저축은행의 주가자료를 이용하여 해당은행의 부도확률을 옵션모형을 이용하여 주기적으로 구한 후, 재무자료의 주기에 맞게 단순(가중)평균값을 구함으로써 관측오차를 줄여줌과 동시에 재무건전성을 신속히 반영하는 부도확률을 구할 수 있었다. 결합모형을 실제 자료에 적용한 결과, CAMEL 관련 변수 중에서 자본적정성(C)과 자산건전성(A)관련 변수가 부도를 예측하는 유용한 변수일뿐더러, 추정시기가 변함에 따라 선택되는 설명변수는 변함이 없어 부도를 예측하는 조기경보시스템을 구축함에 매우 유용함을 알 수 있고, 실제 도산한 저축은행에 적용한 실증분석에서도 효과적임을 알 수 있었다.

English Abstract: The logistic regression model based on the historical finance data and option model based on the stock prices are used as probability of default(PD) models for the mutual savings banks, but there are some problems on the usefulness of model and accessibility of data. As an alternative, we propose a new methodology combining both models: the option model provides PDs for the exchang-traded S&L banks, which is used as a dependent variable in the logistic model, and multivariate regression with the corresponding S&L bank's financial data are used. The empirical results show that 1) variables of Capital adequacy and Asset quality in CAMEL index are of significance, 2) selection of these variable are consistent, although the estimation period changes, hence, this method will be very effective for the implementation of early-warning model, 3) it is very effective for the forecast of default in case of real defaulted S&L banks.

Note: Downloadable document is available in Korean.

Keywords: 상호저축은행도산, 부도확률, EDF, 로지스틱 회귀모형, 결합모형, Mutual Savings Banks Default, Probability of Default, EDF, Logistic Regression Model, Combination Model

JEL Classification: G12, G21