부도업체 수 예측을 위한 모형 개발 연구

Study of Model Development for Number of Default

최근에 금융기관에서는 신용위험 관리의 중요성이 큰 이슈로 대두되고 있다. 각 금융기관의 신용위험을 측정하는데 있어서 가장 핵심이 되는 부분은 금융기관과 거래하는 기업들의 부도확률을 측정하는 문제이다. 각종 거시경제지표를 이용하여 개별기업의 부도확률을 측정하는 문제는 매우 어려운 문제로서 본 연구에서는 부도확률 대신 년 간 부도업체 수를 측정하는 모형을 구축하였다. 부도업체 수와 같은 범주형 자료에 대한 모형으로 포아송 회귀모형을 이용하여 모형 구축을 수행하였고 포아송 회귀모형이 가지는 과대산포 문제를 해결하기 위하여 최종적으로 음이항 모형과 로버스트 근사분산을 가지는 포아송 회귀모형을 이용하였다. 이와 함께 관찰된 부도업체수가 가지는 구조적 변화를 비교하기 위한 연구도 함께 진행하였다. 년도별로 관찰된 실제 부도업체 수와 각종 거시경제변수들을 이용한 자료분석을 수행하여 그 결과를 함께 제시하였다.

Recently, every financial institution considers credit risk management as a most important business key factor. The core process for managing credit risk is to estimate probability of default(PD) of the firms that have relation with the financial institution. But it is not easy to estimate PD of a firm individually using macroeconomic variables. Instead, we use the Poisson regression model so that how many companies will default given macroeconomic variables. However the Poission regression model have over-dispersion problem and we use robust asymptotic variance for the Poisson regression model and negative binomial model to solve over-dispersion problem. Furthermore, we investigate the structural changes of firm s defaults trend due to economy crisis using dummy variables and we use marginal effect analysis of each variable to identify how these variables affect the number of firm s default.