은행의 위험수용능력 격차가 성과에 미치는 영향

Effects of the different Risk Taking Capacity

on the Bank Performance

본 논문은 은행이 정상적인 목표 이익을 달성하기 위해 적정한 수준의 위험관리가 필수적인 상황에서, 주어진 명목NIM(Net Interest Margin) 수준에 대응하여 수용 가능한 위험비용의 정도가 위험수용부담으로서 정의될 수 있는가를 논의하였다.

이를 바탕으로 명목NIM 대비 대손충당금 순전입비율로 정의된 위험수용부담 및 위험수용능력이 대출이나 세전 ROA(Returns On Assets)와 어떤 관계를 갖고 있는가를 논의하였다.

이러한 논의를 통해 은행의 위험수용전략에 대한 시사점, 은행산업을 통한 신용경색의 해소와 은행산업의 경쟁력 제고를 위한 시사점을 찾고자 하였다.

김장희(kimjh60@www.kookmin.co.kr) 국민은행 경제경영연구소

강경훈(kkh3701@www.kookmin.co.kr) 국민은행 경제경영연구소

김인기(ecokim@www.cau.ac.kr) 중앙대학교 경제학과

Ⅰ. 서론

한국은 97년 외환위기 이후 급격히 증대된 신용위험으로 인해 많은 금융기관이 도산되었고 대대적인 구조조정이 추진되었다. 이러한 여파로 인해 자금시장에서의 신용경색현상이 지속되고 있는 상황이다. 따라서 신용경색의 해소 및 금융산업의 경쟁력 회복을 위해 신용위험의 관리는 한국의 금융산업에 있어서 최대의 현안 과제가 되고 있다.

그러나 어느 정도의 신용위험을 수용할 수 있으며, 수용해야 하는지에 대한 정보와 지식은 그리 많지 않은 상황이고 특히, 신용위험관련 정보의 축적과 활용기반 취약으로 인해 이러한 현실적인 문제는 많은 난관에 직면하고 있다.

따라서 본 연구에서는 합리적이고 정상적인 은행이 목표이익을 달성하여 은행기업의 동태적 가치를 극대화하기 위해서는 신용위험을 어떠한 준칙에 의해 수용해야 하는가의 문제에 착안하였다.

이를 위해 우선 이론적으로 위험이 감안된 수익성의 관리(Risk Adjusted Profitability Management)에 관한 산식체계에서 명목 NIM에 대한 대손충당금 순전입비율로부터 위험수용부담과 위험수용능력이란 지표를 정의하고, 이러한 지표가 은행의 신용위험수용에 관한 특성을 설명할 수 있는가를 논의하였다. 또한 이와 같은 위험수용부담 및 위험수용능력이 대출이나 세전 NIM부문 ROA와 어떤 관계를 갖는가에 대해 이론적으로 논의하였다.

이하에서는 이를 간단히 줄여 RAPM이라고 하기로 한다.

이러한 논의를 바탕으로 OECD국가의 은행산업에 관한 자료를 이용하여 다음과 같은 관점에서 실증분석을 실시하였다.

OECD, Bank Profitability : Financial Statements of Banks, 2000

첫째, 명목 NIM에 대한 대손충당금 순전입비율이 위험수용부담과 위험수용능력에 관한 지표로 정의될 수 있는가를 분석하였다.

둘째, 위험수용부담 및 위험수용능력이 대출 및 세전 NIM부문 ROA와 어떤 관계를 갖는가에 대해 분석하였다.

특히, 이러한 분석은 명목 NIM이 높은 군과 낮은 군에 대해, 세전 ROA가 플러스인 군과 마이너스인 군에 대해, 그리고 90년에서 95년까지의 군과 96년에서 99년까지의 군에 대해 각각의 특성 더미변수(dummy variables)을 부과하는 방식으로 차별화하여 분석함으로써 보다 다양하고 다면적으로 접근하였다.

따라서 이러한 분석을 통해 정상적이고 합리적인 은행이 대출을 지속하고 플러스의 ROA를 시현하기 위해서 수용가능한 평균적인 위험수용부담이 어느 정도나 되는지에 대한 시사점을 도출하고자 하였다.

또한 신용경색을 해소하고 은행산업의 정상화를 위한 위험수용부담이나 신용위험의 관리에 관한 준칙적 시사점을 도출하고자 하였다.

Ⅱ. 이론적 논의

1. 은행경영관련 주요지표의 정의와 측정

은행은 텔러․심사역․외환딜러 등 단순직무에서부터 전문직무에 이르는 다양한 유형의 노동력, 점포․ATM기․인터넷 등과 같은 다양한 채널(delivery channel), 고객정보․시장정보․전산기기․여신평가시스템․경영성과 평가보상시스템 등과 같은 다양한 금융정보기술(Financial Information & Technology) 등의 경영자원을 투입하여 지급결제서비스, 신용공여서비스, 자산관리서비스, 정보제공서비스 등의 다양한 금융서비스를 생산하는 「다수생산요소투입-다수산출물생산 기업(multi-inputs & multi-outputs firm)」이다.

그러나 이와 같이 복잡다양한 은행의 투입․산출과정을 통해 창출되는 은행이익은 크게 이자부문에서 발생하는 NIM 관련 이익(Profits based on Net Interest Margin)과 비이자부문에서 발생하는 NFM 관련 이익(Profits based on Net Fee Margin)으로 대별할 수 있다.

그런데 은행기업은 정보의 비대칭성 문제, 거래관계 청산완료의 시차성 문제 등에 있어서 비금융기업과는 다른 금융기업적 특성을 갖고 있어 상대적으로 더 많은 위험에 노출되어 있다.

따라서 이러한 차원에서 은행경영의 최종 목표라고 할 수 있는 동태적 기업가치의 극대화를 위해서는 위험이 감안된 수익성의 관리(RAPM)가 강조되고 있다.

이와 같은 위험이 감안된 수익성의 관리는 다음과 같은 산식 체계에 근거를 두고 있다.

이러한 공식은 종합수익(이익)관리시스템이 구축된 경우 은행 전체뿐만 아니라 조직단위별, 상품별, 고객별, 직원개인별 등에도 적용될 수 있다.

Π = ΠNIM + ΠNFM ------------------------------------------- (식 1)

여기서, Π : 세전 순이익

세전 순이익이란 법인세 차감 전 순이익을 말한다. 그런데 법인세는 차감 전 순이익의 규모에 따라 비례적으로 부과되는 것이므로 은행의 이익창출 또는 가치창출에 직접적인 세금효과는 작용되지 않는다.

ΠNIM : 세전 NIM 순이익

ΠNFM : 세전 NFM 순이익

ΠNIM =｛ ( r - i - k ) x EA ｝- CNIM --------------------------- (식 2)

= 〔｛ ( r - i* - k ) + ( i* x f ) ｝x EA 〕 - CNIM ----------- (식 3)

여기서, 실질 NIM : 실질 순이자마진(Net Interest Margin) = (r - i - k)

= (이자부수익-이자부비용-대손충당금 순전입액)/이자부자산평균잔액

명목 NIM : 명목 순이자마진(Net Interest Margin) = (r - i)

= (이자부수익 - 이자부비용) / 이자부자산 평균잔액

r : 이자부자산의 명목수익률 = 이자부수익 / 이자부자산 평균잔액

i : 이자부자산 평균잔액 대비 이자부부채의 명목비용률

= 이자부비용 / 이자부자산 평균잔액

k : 이자부자산 평균잔액 대비 대손충당금 순전입액 비율 = (대손충당                 금 전입액 - 대손충당금 환입액) / 이자부자산 평균잔액

이하에서는 이를 이자부자산의 신용위험비용률 또는 간단히 위험비용률이라고 하기로 한다.

EA : 이자부자산 평균잔액

CNIM : NIM과 관련된 운영비용 = NIM 관련 (인건비 + 물건비 + 퇴직                   급여충당금 + 감가상각충당금 + 제세공과금)

i* : 이자부부채의 지급이자율 = 이자부비용 / 이자부부채의 평균잔액

여기서 (r - i*)은 명목NIS(Net Interest Spread)이다.

f : 이자부자산 평균잔액에 대한 비이자부부채 및 자기자본 평균잔액의

비중 = (비이자부부채+자기자본 평균잔액) / 이자부자산 평균잔액

ΠNFM = RNFM - KNFM - CNFM ------------------------------------ (식 4)

= ｛(RNFM - KNFM) / A*｝- CNFM --------------------------- (식 5)

= (rNFM - kNFM) - CNFM ---------------------------------- (식 6)

여기서, 실질 NFM : 실질 순수수료마진(Net Fee Margin) = (rNFM - kNFM)

RNFM : 비이자부수익

KNFM : 비이자부수익 관련 위험비용

CNFM  : NFM과 관련된 운영비용 = NFM 관련 (인건비 + 물건비 + 퇴                   직급여충당금 + 감가상각충당금 + 제세공과금)

A* : NFM관련 금융서비스의 량

rNFM : 비이자부수익률 = RNFM / A*

kNFM : 비이자부수익 관련 위험비용률 = KNFM / A*

이때 은행이 NIM부문에서 플러스의 이익을 발생시키려면 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 순이익이 플러스가 되어야 하고, 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 순이익이 플러스가 되기 위해서는 명목NIM에서 이자부자산 평균잔액 대비 대손충당금 순전입비율을 차감한 실질NIM이 플러스가 되어야 한다.

법인세는 순이익에 비례하여 사후적으로 부과되는 것이므로 법인세의 감안여부는 은행의 가치창출 또는 이익창출에 사전적으로 영향을 미치지 못한다.

그러므로 이러한 관계로부터 은행이 NIM부문에서 정상적으로 플러스의 순이익을 발생시키기 위해서는 명목NIM에 대한 이자부자산 평균잔액 대비 대손충당금 순전입비율 즉 「k / (r - i)」가 일정 수준 이내에서 관리되어야 함을 알 수 있다. 다시 말하면 「k / (r - i)」는 은행이 NIM부문에서 정상적인 순이익을 발생시키기 위해서 부담할 수 있는 위험수준을 나타내는 지표가 될 수 있음을 알 수 있다.

예를 들어 NIM부문에서 Π*NIM 규모의 세전 순이익을 시현하고자 하는 은행이 있다고 해보자. 그러면 이 은행은 (식 7)에 의거하여 경영을 해야 한다.

Π*NIM = ｛(r - i - k) x EA｝- CNIM ---------------------------- (식 7)

여기서, Π*NIM : NIM부문의 세전 목표 순이익

나머지는 (식 1)과 동일

이 때 NIM관련 운영비용을 C*NIM에서 통제 가능하다면 Π*NIM 규모의 세전 순이익을 시현하기 위해서는 (식 8) 또는 (식 9)과 같은 수준으로 「k / (r - i)」을 유지할 수 있도록 자산과 부채 및 자본의 총량(volume), 포트폴리오 믹스(portfolio mix), 가격 및 비율지표(rate) 등을 관리해야 한다.

「k / (r - i)」 = 1 - ｛(Π*NIM + C*NIM) / (명목NIM x EA)｝--------- (식 8)

= 1 - ｛(Π*NIM + C*NIM) / (R - I)｝----------------  (식 9)

여기서, Π*NIM : NIM부문의 세전 목표 순이익

C*NIM : NIM부문의 통제가능 운영비용 규모

R : 이자수입

I : 이자비용

나머지는 (식 1)과 동일

또한  『「k / (r - i)」 = δ』라고 하면 (식 8)과 (식 9)은 (식 10)과 (식 11)과 같이 다시 정의될 수 있다.

(1 - δ) = ｛(Π*NIM + C*NIM) / (명목NIM x EA)｝----------------- (식 10)

= ｛(Π*NIM + C*NIM) / (R - I)｝------------------------  (식 11)

여기서 「k / (r - i)」은 은행이 주어진 운영비용수준에서 NIM부문의 목표 ROA를 달성하기 위해 관리해야 명목NIM 수준 대비 대손충당금 순전입액비율이므로 이를 다른 말로 표현하면 은행이 각각의 자산과 부채 및 자본의 총량(volume), 포트폴리오 믹스(portfolio mix), 가격 및 비율지표(rate)에 대응할 위험수용부담(risk taking burden)이라고 할 수 있다. 또한 (1 - δ)은 위험수용능력(risk taking capacity)이라고 할 수 있다.

한편 이와 같은 RAPM관점에서 은행의 자산과 부채의 총량(volume), 포트폴리오 믹스(portfolio mix), 가격 및 비율지표(rate)를 관리하기 위해서는 기존의 은행 평균잔액표와 손익계산서로부터 다음과 같은 『RAPM Sheet』의 작성이 필요하다.

여기서는 간단히 전체적인 약식 이자부자산관련 RAPM Sheet만을 작성하기로 한다.

<표 1> ‘가상적인 NIM관련 RAPM Sheet’ 작성 사례

2. 대손충당금 순적립비율과 사전․사후 대손위험비용률의 관계

(식 2)에서 정의된 NIM관련 대손충당금 순적립비율은 재무회계방식에 의해 계상 된 대출자산의 평균잔액에 대한 대출자산관련 대손충당금 순적립액의 비율(이는 앞서 정의된 k이다)을 의미한다. 따라서 이는 대출가격의 책정에 있어서 예상되는 대손위험에 대한 신용위험프레미엄 비율(이를 이하에서는 kE라고 한다)과 최종적으로 대출이 완제된 이후의 대출자산 평균잔액 대비 실현된 신용위험률(이를 이하에서는 kA라고 한다)과는 예측치 못한 위험에 의해 차이가 발생할 수 있다.

논의의 간단성을 위해 이자부자산이 모두 대출자산만으로 구성되어 있다고 전제한다.

이러한 관계를 대출 및 신용위험 관리 및 처리 절차에 따라 살펴보기로 한다.

우선 스프레드방식에 의해 대출가격을 결정하는 은행이라고 한다면 다음과 같은 방식에 의해 고객별 대출금리를 결정할 것이다. 이때 rjt를 고객 j에 대한 시점 t에서의 대출금리라고 한다면 kEjj는 고객 j에 대한 담보율을 반영한 신용등급 평가결과에 따른 신용위험프레미엄률이다. 따라서 은행 전체적으로 보면 kE는 사전적으로 예상되는 대출자산 평균잔액 대비 신용위험의 비율이 된다.

rjt = r + kEjj + Tt - Dj --------------------------------------- (식 12)

여기서, rjt : 고객 j에 대한 시점 t에서의 대출금리

r : 기준금리

kEjj : 고객 j에 대한 신용등급 평가결과에 따른 신용위험프레미엄비율

Tt : t시점에서의 대출자산에 대한 기간위험프레미엄비율

Dj : 고객 j에 대한 기여도에 따른 차감 금리

한편 대출실행 이후 원금상환과 이자납입이 제대로 이루어지지 않아 연체문제가 발생하는 경우 은행은 자산의 건전성분류기준에 의해 대손충당금을 적립하게 되는데 이때, 대출자산 평균잔액 대비 대손충당금 순적립액의 관점에서 평가한 비율이 k가 된다. 그리고 문제 여신에 대한 담보물의 매각, 문제여신에 대한 매각 및 상각 등을 거쳐 최종적으로 발생한 대손을 대출자산 평균잔액 대비 평가하면 kA가 된다.

<그림 1> 신용위험의 관리 및 처리 체계도

그런데 어떤 은행 갑이 자신의 대출자산에 대하여 『 kE > k > kA』의 상황으로 신용위험을 관리했다고 가정하면 이 은행은 (k - kA)에 대출자산 평균잔액을 곱한 만큼 대손충당금환입이 발생하나, (kE - kA)에 대출자산 평균잔액을 곱한 만큼 신용위험 프레미엄 과다책정에 따른 기회비용이 발생할 것이다.

반대로 어떤 은행 을이 자신의 대출자산에 대하여 『kA > k > kE』의 상황으로 신용위험을 관리했다고 가정하면 이 은행은 (kA - kE)에 대출자산 평균잔액을 곱한 만큼 신용위험 프레미엄 과소책정에 따른 기회비용이 발생할 것이고, 이 중 (kE - k)에 대출자산 평균잔액을 곱한 만큼은 대출금리 책정시의 신용위험프레미엄을 초과하는 추가적인 대손충당금의 적립이 필요하다.

<그림 2> 『 kE ․ k ․ kA』간의 관계 예시

따라서 이는 곧 신용위험의 관리에 있어서 최적의 방안은 사전적으로 예상되는 신용위험 프레미엄, 대손충당금 적립액, 그리고 부실대출자산의 매각 및 상각 등을 포함한 대출자산으로부터의 최종적인 손실액이 일치하도록 하는 것이라는 것을 시사한다. 그러므로 합리적이고 정상적이며 기업가치를 극대화하고자 하는 은행이라면 신용위험의 궁극적인 관리의 목표를 『 kE = k = kA』에 두고자 할 것이고, 이를 위해 노력할 것이다.

이러한 논의를 전제로 할 때 위험수용부담지표 『「k / (r - i)」 = δ』의 분석에 있어서 k를 사용하는 것은 결과적으로 kE나  kA를 사용하는 것과 동질적인 결과를 의미할 수 있을 것으로 기대된다.

3. 명목 NIM과 k간의 관계

앞의 (식 2)에서 은행의 세전 실질 NIM 이익은 명목NIM에서 k를 차감한 실질NIM에 이자부자산의 평균잔액을 곱한 위험비용 차감 후 수익에서 NIM관련 운영비용을 차감한 것이라고 정의하였다. 이러한 정의는 기본적으로 실질NIM과 NIM관련 운영비용이 적어도 동질적(homogeneous)이지는 않다는 것을 전제로 한 것이다. 이에 비해 명목NIM과 k간에는 비례적인 관계가 성립한다. 이는 대출가격의 설정 시 신용위험프레미엄이 포함되는 등 위험과 대출금리는 비례하기 때문이다.

이제 구체적으로 (식 8)로부터 명목NIM과 k간의 관계를 도출해 보기로 한다. 이때 (식 13)는 명목NIM과 k간의 관계를 나타내는 식이고, (식 14)은 명목NIM과 k간의 관계에 있어서 기울기를 나타내는 식이다.

이러한 결과로부터 알 수 있는 것은 운영비용 및 법인세 차감전 NIM부문 순이익이 제로인 상태에서는 명목NIM과 k간의 관계를 나타내는 선이 45도의 원점을 지나는 우상향의 모습을 띠게 된다는 점이다.

「k / (r - i)」 = 1 - ｛(Π*NIM + C*NIM) / (명목NIM x EA)｝--------- (식 8)

k = (r - i) - (Π* + C*) / EA --------------------------------- (식 13)

dk = d(r-i) + (Π* + C*) / EA2 dEA ---------------------------- (식 14)

<그림 3>은 운영비용 및 법인세 차감전 NIM부문 순이익이 제로인 상태에서 명목NIM과 k간의 관계를 나타내고 있다.

운영비용이 제로가 아니라는 보다 현실적인 상황에서 운영비용과 명목NIM 및 k간에 동질적인 관계가 성립한다면 명목NIM과 위험비용률 k간의 관계를 나타내는 선은 X축 상에서 운영비용률만큼 우측으로 평행이동해야 한다. 한편 운영비용과 명목NIM 및 k간에 동질적인 관계가 성립하지 않는다면 명목NIM과 위험비용률 k간의 관계를 나타내는 선은 X축 상에서 운영비용이 명목NIM과 k에 연관된 만큼 상부와 우측으로 이동해야 한다. 그러나 운영비용을 고려한다고 해서 명목NIM과 위험비용률 k간의 기본적인 관계가 변화하는 것은 아니다.

<그림 3> 명목NIM과 k간의 관계(운영비용이 제로인 경우)

<그림 3>에서 어떤 은행의 명목NIM이 OA1이고 세전 ROA 목표가 제로라면 이 은행은 OB1까지 위험비용률을 수용할 수 있고, 명목NIM이 OA2이고 세전 ROA 목표가 제로라면 이 은행은 OB2까지 위험비용률을 수용할 수 있다. 즉 원점을 지나는 45도 대각선은 세전 ROA 목표가 제로인 경우 각각의 명목NIM 수준에서 수용할 수 있는 최대의 위험비용률 수준을 나타낸다. 따라서 이때는 「(k / (r - i)) = 1」이 된다.

그런데 만약 이 은행이 명목NIM OA1에서 OB2의 위험비용률을 수용하고자 한다면 세전 ROA가 C1C2만큼의 마이너스를 보이게 될 것이다. 이러한 관계로부터 원점을 통과하는 45도의 직선 즉, 「k / (r - i)」의 기울기는 세전 ROA목표가 제로인 상황에서 가치창조와 가치파괴의 경계점이 된다. 그러므로 정상적이고 합리적인 은행의 경우 대출실행 및 관리에 있어서 45도선 하방에서 신용위험을 관리하고자 할 것이다.

한편 명목NIM이 OA1인 상황에서 C1C3만큼의 세전 ROA를 달성하고자 목표를 설정한다면 이 은행이 수용할 수 있는 최대의 위험비용률은 OB3가 된다. 따라서 이때는 「(k / (r - i)) < 1」이 된다. 이러한 관계로부터 「k / (r - i)」의 기울기는 세전 ROA 목표가 플러스인 상황에서 가치창조와 가치파괴의 경계점이며 선상의 점들은 각각의 명목NIM 수준과 세전 목표 ROA 수준에서 수용할 수 있는 최대의 위험비용률이 된다.

그러므로 동일한 명목NIM 수준에서 세전 ROA 목표가 커질수록 「k / (r - i)」의 기울기는 점점 줄어들게 되고, 이는 곧 다른 조건이 일정하다면 수용가능한 위험비용률이 축소되어야 함을 알 수 있다.

이러한 논의로부터 명목NIM과 위험비용률 k간에는 정(正)의 관계가 성립하고 위험수용부담「k / (r - i)」는 명목NIM과 위험비용률간의 기울기임을 알 수 있다.

또한 이러한 결과로부터 위험수용부담 「k / (r - i)」는 NIM부문의 세전 목표 순이익 규모 또는 세전 목표 ROA 수준, NIM부문의 운영비용 규모 및 운영비용 효율성, 이자수입 및 이자비용의 규모 및 명목NIM 수준, 이자부자산 및 이자부부채의 평균잔액 규모 등에 의해 결정됨을 알 수 있다.

4. 위험수용부담 및 위험수용눙력과 경영성과간의 관계

(1) 위험수용부담 및 위험수용눙력과 대출간의 관계

합리적이고 정상적인 은행의 경우 위험부담수준이 증가하면 대출의 규모를 축소조정하고, 위험부담수준이 감소하면 대출의 규모를 증대시키려고 할 것이다.

이와 같이 위험수용부담 및 위험수용능력과 대출간의 관계를 구체적으로 살펴보기 위해 (식 8)로부터 (식 15)와 (식 16)를 도출할 수 있다.

「k / (r - i)」 = 1 - ｛(Π*NIM + C*NIM) / (명목NIM x EA) / ｝------ (식 8)

L = 〔(Π* + C*) / ｛(r - i)․(1 - δ)｝〕 --------------------- (식 15)

본 논문에서는 이자부자산이 모두 대출만으로 구성되어 있다고 전제하였음으로 「EA = L」이 된다. 그러나 EA를 모두 포괄하는 경우에도 동일한 결과를 얻을 수 있다.

dL =  (Π*+C*)/(1-δ)․(r-i)-2 d(r-i)-{(Π*+C*)/(r-i)｝․(1-δ)-2dδ-----(식 16)

(식 15)는 대출과 위험수용부담간의 관계를 나타내는 식이고, (식 16)은 대출과 위험수용부담간의 관계에 있어서 기울기를 나타내는 식이다. 이러한 결과로부터 알 수 있는 것은 위험수용부담이 1인 경우 즉 (「k / (r - i)」=1)에서는 대출이 제로가 되고, 위험수용부담이 제로인 경우 즉 (「k / (r - i)」=0)에서는 대출이 NIM부문 목표(기대) 순이익규모, NIM부문 운영비용규모, 명목 NIM 수준간의 관계에 따라 결정됨을 알 수 있다. 또한 위험수용부담과 대출간의 관계는 명목 NIM에 있어서 역마진이 발생하지 않는 한 부(負)의 관계를 갖고 그 기울기는 〔 -｛(Π* + C*) / (r - i)｝․(1 - δ)-2〕임을 알 수 있다.

<그림 4>는 위험수용부담과 대출간의 관계를 나타내고 있다. 만약 어떤 은행의 위험수용부담이 「OA = 1」라면 이 은행의 적정대출규모는 제로일 것이다. 또한 위험수용부담이 OB라면 이 은행의 위험수용능력은 AB가 되고, 이 때 위험관점에서의 적정 대출규모는 OD가 될 것이다. 만약 위험수용부담이 제로라면, 이 때 위험관점에서의 적정 또는 최대 대출규모는 OC가 될 것이다. 물론 이러한 결과는 금융업의 특성상 현실적으로 존재하지 않는다. 그러나 여기서 시사하는 바는 위험이 제로라고 하더라도 대출이 무한대로 증가하지는 않고 NIM부문 기대 순이익규모, NIM부문 운영비용규모, 명목 NIM 수준간의 관계에 따라 결정된다는 점이다.

<그림 4> 위험수용부담과 대출간의 관계

그러나 동일한 위험수용부담 수준이고 NIM부문 목표(기대) 순이익규모, NIM부문 운영비용규모, 명목 NIM 수준이 같은 은행이라고 하더라도 대출규모는 은행별로 다르게 나타날 수 있다.

이러한 관계를 구체적으로 <그림 5>에서 보면, 갑이라는 은행은 OD라는 위험수용부담에 대하여 OE만큼의 대출을 실행하는데 비해, 을이라는 은행은 OD라는 위험수용부담에 대하여 OF만큼의 대출을 실행시키고 있다고 해보자. 이러한 논의를 연장하는 경우 갑이라는 은행은 OA상의 위험수용부담수준에 대하여 AC선상에서 대출실행을 결정하려고 하고, 을이라는 은행은 OA상의 위험부담수준에 대하여 AB선상에서 대출실행을 결정하려고 할 것이다. 이러한 대출수준의 격차는 은행의 위험수용태도의 차이에 따라 다르게 나타날 수 있는 것이다.

따라서 갑이라는 은행의 경우 「OC/OA」, 을이라는 은행의 경우 「OB/OA」는 위험수용부담 또는 위험수용능력에 대한 위험수용태도(risk taking behavior)가 된다. 이는 곧 점 A에서의 직선 AC와 직선 AB에 대한 기울기가 각각의 은행에 있어서 위험수용태도가 된다는 것을 나타낸다.

그러므로 <그림 5>로부터 은행의 위험수용태도에 대한 지표는 (식 17)으로 정리될 수 있다.

RTB = L / δ --------------------------------------------- (식 17)

여기서, RTB : 은행의 위험수용태도

L : 대출자산의 평균잔액 규모

δ : 은행의 위험수용부담 = δ = 「k / (r - i)」

<그림 5> 위험수용부담과 위험부담태도간의 관계

한편 은행간의 위험수용태도가 격차를 보이는 원인은 위험을 관리할 수 있는 인적 및 시스템적 능력, 위험관리에 대한 조직 문화적 특성, 나라별 위험관리정책 방향 등에 의해 영향을 받을 것으로 예상된다.

(2) 위험수용부담 및 위험수용눙력과 ROA간의 관계

위험수용부담 및 위험수용능력과 운영비용 및 법인세 차감전 NIM부문 ROA간의 관계는 (식 8)로부터 (식 18) 및 (식 19)과 같이 도출할 수 있다.

「k / (r - i)」 = 1 - ｛(Π*NIM + C*NIM) / (명목NIM x EA)｝--------- (식 8)

π = (Π + C) / EA = ｛(r - i) / (1 - δ)｝---------------------- (식 18)

dπ = -｛(r - i)․(1 - δ)-2｝ dδ -----------------------------  (식 19)

여기서, π : 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA

(식 18)은 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA와 위험수용부담 및 위험수용능력간의 관계를 나타내는 식이고, (식 19)는 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA와 위험수용부담간의 관계에 있어서 기울기를 나타내는 식이다.

이러한 결과로부터 알 수 있는 것은 위험수용부담이 1인 경우 즉 (「k / (r - i)」=1)에서는 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA는 제로가 되고, 위험수용부담이 제로인 경우 즉 (「k / (r - i)」=0)에서는 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA는 명목 NIM이 된다. 그런데 과도한 위험의 수용으로 인해 위험수용부담이 1보다 크거나 즉 (「k / (r - i)」> 1)이거나, 명목 NIM에서 역마진이 발생하는 경우 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA는 마이너스가 된다.

또한 위험수용부담과 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA간의 관계는 명목 NIM에 있어서 역마진이 발생하지 않는 한 부(負)의 관계를 갖고 그 기울기는 〔-｛(r - i)․(1 - δ)-2｝〕임을 알 수 있다.

<그림 6>는 위험수용부담과 운영비용 및 법인세 차감전 NIM 부문 ROA간의 관계를 나타내고 있다. 이를 통해 보다 자세히 살펴보면, 위험수용부담이 1인 점 즉 「δ = 1」에서 은행의 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA는 제로가 되고, 위험수용부담이 1보다 큰 구간 즉 「δ > 1」에서 은행의 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA는 마이너스가 되며, 위험수용부담이 1보다 작은 구간 즉 「δ < 1」에서 은행의 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA는 플러스가 된다.

예컨대, 어떤 은행의 위험수용부담이 δ1이라면 이 은행의 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA는 플러스인 π1가 될 것이며, 위험수용부담이 δ2이라면 이 은행의 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA는 마이너스인 π2가 될 것이다. 이와 같이 위험수용부담과 운영비용 및 법인세 차감 전 NIM부문 ROA간에는 부(負)의 관계를 갖고 있다. 이러한 관계는 운영비용을 감안하는 경우에도 선이 우측 상향 이동할 뿐 성립한다.

<그림 6> 위험수용부담과 운영비용 및 법인세 차감전 NIM부문 ROA간의 관계

따라서 합리적이고 정상적인 은행으로써 플러스의 NIM부문 ROA를 시현하기 위해서는 위험수용부담에 대한 정확한 파악이 중요함을 알 수 있다. 또한 현실에 있어서 NIM부문의 ROA가 마이너스를 시현하는 은행은 운용비용의 비효율성에 의한 적자요인이 없거나, 명목NIM에서 역마진이 발생하지 않는다고 하더라도 위험수용부담을 초과하는 위험을 수용하기 때문이라는 것도 시사 받을 수 있다.

Ⅲ. 실증적 논의

앞서 이론적 논의를 통하여 은행의 “RAP sheet"로 부터 신용위험률(k), 명목NIM(r-i)을 정의하고, 이들간의 관계를 통하여 위험수용부담률(δ=k/(r-i))이 정의될 수 있음을 살펴보았다.

이하에서는 OECD 29개국의 은행산업에 대한 통계자료를 이용하여 위에서 정의된 변수들간의 관계와 위험수용능력 또는 위험수용태도의 격차가 은행의 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서 실증적으로 분석하였다.

1. 분석자료

실증분석에는 <표 2>에서 보는 바와 같이 OECD 29개국 은행산업에 대한 10개년(1990～1999년) 통계로 구성된 pooled data를 이용하였다. <표 2>의 상단은 29개 국가별로 각 변수의 표본구간에서의 평균을 나타내며, 중단은 각 연도별로 본 29개 OECD 국가에 대한 표본평균을 의미하며, 하단은 cross section data와 time series data를 stack한 표본에 대한 평균을 의미한다.

<표 2>의 상단에서 각 변수에 대한 국별 평균에서는 다음의 몇 가지 특성이 발견된다.

첫째, 그리스, 헝가리, 아이슬랜드, 멕시코, 폴란드, 터기 등이 상대적으로 높은 금리에 조달하여 높은 금리로 운용하는 특성을 보이고 있으며, 이중 그리스를 제외한 5개국의 명목 NIM이 4%를 상회하는 등 국별로 조달/운용구조(r, i, r-i)에 있어 큰 편차를 보이고 있다.

둘째, 총자산대비 경비률(c)의 비교해 보면 체코, 핀랜드, 헝가리, 아이슬랜드, 멕시코, 폴란드, 터키 등이 상대적으로 높은 특성을 보여, 고금리조달-고금리운용구조하에서 상대적으로 명목NIM이 높은 국가와 대개 중복되고 있음을 알 수 있다.

셋째, 수익성자산대비 대손충당금적립비율(k)에서도 체코, 아이슬랜드, 한국, 멕시코, 터키 등 금융 및 외환위기 경험국이 선진 G7국가들에 비해 상대적으로 높은 특성을 보이고 있다.

넷째, 위험수용부담비율(k/(r-i))은 충당금환입이 발생한 스웨덴, 헝가리등이 부(-)의 값을 보이고 있으며, 체코, 한국, 멕시코, 스위스 등이 상대적으로 높은 수준을 보이고 있다. 우리나라의 경우 명목NIM이 상대적으로 크지 않은 상황에서 90년말 신용위험의 급증으로 위험비용이 크게 증가함에 따라 위험수용부담비율이 53.76%로 스위스를 제외하고 가장 높은 수준을 보이고 있다.

한편, 각 변수들의 추세적 변화에서는 다음의 몇 가지 특징적 양상이 주목된다.

첫째, 평균적으로 OECD국가들의 명목 NIM이 1993년 3.0%에서 지속적인 하락추세를 보여 1999년 2.5%에 이르고 있다.

둘째, 총자산대비 운영경비율은 평균적으로 BPR(Business Process Reengineering)등의 영향으로 90년 초반이후 중반까지 하락하는 추세를 보였으나, 90년말로 갈수록 디지털화의 영향에 따른 막대한 IT 투자비용에 대한 부담으로 인해 다시 반증되는 양상을 보이고 있다.

셋째, 수익성자산대비 대손충당금 적립비율(k)이 96년까지는 하락하는 추세를 보였으나 97년 이후 다시 증가하는 양상을 보이고 있다.

넷째, 평균적으로 90년대 OECD 국가들의 위험수용부담률은 20%내외에서 등락을 반복하는 양상을 보이고 있으며, 90년대 중반에 상대적으로 낮은 수준에서 유지되었다.

이러한 분포적 특성을 반영하기 위해 이하의 분석에서는 명목NIM이 상대적으로 높은 국가(헝가리, 아이슬랜드, 멕시코, 폴란드, 터기)에 대한 더미, ROA가 부(-)인 경우에 대한 더미, 90년대 후반에 대한 더미를 분석모형에 포함하여 각 변수들간의 관계를 분석하였다.

<표 2>  국별 / 년도별 분석자료의 평균

	r	i	c	k	r-i	k/(r-i)	△L	ROA	ROE
호주 오스트리아 벨기에 캐나다 체코 덴마크 핀랜드 프랑스 독일 그리스 헝가리 아이슬랜드 아일랜드 이태리 일본 한국 룩셈부르크 멕시코 네덜란드 뉴질랜드 노르웨이 폴란드 포르투칼 스페인 스웨덴 스위스 터키 영국 미국	7.65 6.72 9.18 7.55 9.65 7.74 7.03 7.08 6.72 11.36 15.93 10.51 7.28 7.86 4.16 8.13 7.93 23.39 4.78 9.07 8.38 14.61 8.85 8.57 7.73 5.17 33.38 7.44 7.45	5.23 4.98 7.82 4.95 6.77 4.77 5.34 5.87 4.81 9.68 11.13 6.08 4.89 5.08 2.89 6.00 7.21 18.22 3.51 6.35 5.40 9.44 6.13 5.63 5.67 3.78 22.99 5.03 3.77	2.70 1.81 1.22 2.64 12.18 2.27 3.85 1.41 1.60 2.94 3.83 4.66 2.03 2.44 0.95 2.25 0.49 4.61 1.88 2.87 2.58 3.98 2.10 2.44 3.27 1.72 4.89 2.56 3.73	0.51 0.49 0.23 0.45 1.45 0.94 0.01 0.39 0.39 0.47 -0.31 1.38 0.14 0.65 0.36 1.11 0.22 1.57 0.22 0.21 0.88 0.77 0.69 0.62 -0.60 0.81 1.36 0.58 0.54	2.42 1.74 1.36 2.60 2.87 2.96 1.69 1.21 1.91 1.67 4.81 4.43 2.39 2.81 1.27 2.13 0.73 5.17 1.27 2.73 2.97 5.18 2.72 2.94 2.06 1.39 10.39 2.41 3.68	20.62 28.01 17.73 16.53 49.61 29.68 0.44 32.79 20.23 14.97 -4.64 30.30 5.74 23.32 26.70 53.76 29.12 33.31 10.72 7.06 26.82 15.74 23.70 21.42 -27.40 57.67 13.45 22.53 14.81	-4.50 -4.34 5.59 8.14 4.81 4.07 -10.77 2.87 9.35 6.60 19.86 10.91 0.00 6.40 -0.32 17.34 5.51 24.17 11.77 10.58 8.20 37.31 19.60 11.34 2.62 3.57 88.27 8.84 6.85	0.97 0.42 0.42 1.04 -0.48 0.47 -0.46 0.26 0.54 0.52 0.61 0.55 1.39 0.68 0.01 -0.05 0.47 1.06 0.13 1.26 0.43 2.49 0.90 0.85 0.95 0.54 3.61 0.94 1.57	6.17 5.58 7.99 - - - - - - 13.18 3.54 4.28 11.91 3.44 -5.21 -9.87 - 9.26 7.55 14.31 2.33 15.59 10.41 9.52 10.72 6.21 25.86 12.76 11.31
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999	11.32 10.97 9.98 9.61 9.33 10.11 9.13 8.62 8.87 8.58	8.62 8.06 7.15 6.61 6.34 7.18 6.38 6.01 6.27 6.07	2.61 2.91 2.85 2.80 2.80 2.79 2.78 2.86 2.88 2.99	0.61 0.65 0.71 0.72 0.62 0.45 0.43 0.47 0.59 0.60	2.70 2.91 2.81 3.00 2.99 2.92 2.76 2.61 2.60 2.51	24.97 21.52 25.43 25.08 18.78 18.22 18.32 21.83 24.58 20.49	7.60 11.17 11.68 8.32 8.74 13.95 16.52 19.07 13.32 -6.76	0.64 0.49 0.36 0.80 0.70 1.07 1.01 0.93 0.66 0.74	6.76 4.90 4.17 8.07 8.79 11.33 10.83 8.75 5.40 6.97
stack data Common Individual	10.25 9.62	7.07 6.84	2.84 2.83	0.60 0.58	3.18 2.78	19.86 21.77	16.01 10.53	0.96 0.75	8.44 8.06

2. 명목NIM과 k간의 관계에 대한 실증분석 결과

전장의 이론적 논의에서 NIM과 k간에는 정의 관계가 성립됨을 살펴보았다. 이하에서는 OECD국가의 10개년(1990～1999년) pooled data를 이용하여 명목NIM과 위험비용률(k)간의 관계를 분석하였다.

실증분석의 모형은 다음과 같으며, 분석방법은 Fixed Effect Model을 이용하였다.

kit = αit + β1*NIMit + β2*Dum*NIMit + εit ---------------------(식 20)

여기서,     αit = αi, E(αiεit) ≠ 0

또한,  모형 Ⅰ : 더미변수를 포함시키지 않는 경우

모형 Ⅱ : 명목NIM이 4%를 상회하는 국가=1, 이외의 국가 = 0

모형 Ⅲ : 부(-)의 ROA인 경우 = 1, 이외의 경우 = 0

모형 Ⅳ : 1996～1999년 = 1, 이외의 경우 = 0

분석결과는 다음의 <표 3>과 같다. 각 모형에서 상수항은 각 국간의 거시경제 여건 및 건전성 규제의 정도 등 신용위험과 관련된 기초여건의 차이를 반영하는 것이다. 이런 관점에서 상수항의 차이를 비교해 볼 때, 체코, 아이슬랜드, 한국, 멕시코 등이 신용위험과 관련된 기초여건이 상대적으로 높은 것으로 분석된다.

표에서 β2에 대한 계수는 더미변수가 1인 경우와 더미변수가 0인 경우, 독립변수의 종속변수에 대한 기울기 차이를 의미하며, 이에 대한 t통계량은 두 경우에 기울기 차이가 없다는 귀무가설에 대한 검증통계량이다.

한편 명목NIM과 k간의 관계에 대한 분석결과를 살펴보면, 모든 모형에서 명목NIM과 k간에는 정(+)의 인과관계가 있는 것으로 분석되어 양 변수간의 이론적인 관계와 일치하고 있다.

더미변수를 포함시킨 모형에서 분석된 결과를 비교해 보면, 모형 Ⅱ에서 명목NIM이 상대적으로 높은 국가와 낮은 국가간의 기울기 차이는 없는 것으로 분석되었다.

반면, 모형 Ⅲ에서는 부(-)의 ROA를 보인 국가의 경우 정상적으로 이익을 창출하는 국가에 비해 기울기 차가 8배 이상인 것으로 분석되었다. 이는 이론적 논의에서의 <그림 3>을 잘 반영하는 결과로 해석된다.

β2가 더미변수가 1인 경우와 0인 경우간의 기울기 차이를 반영하므로 더미변수가 1인경우인 기울기는 β1+β2로 결정된다.

그리고, 모형 Ⅳ에서도 90년대 전반과 90년대 후반 모두 명목 NIM과 k간에 정(+)의 관계가 유지되고 있으나, 90년대 후반의 기울기가 90년대 전반의 기울기에 비해 다소 낮아지고 있는 것으로 분석되었다. 이는 90년대 후반으로 올수록 은행합병 등을 통해 신용위험을 관리할 수 있는 시스템과 IT구축을 위한 투자부담이 경감됨에 따라 90년대 전반에 비해 위험관리능력이 크게 향상된 결과로 판단된다.

	모형Ⅰ	모형Ⅱ	모형Ⅲ	모형Ⅳ
β1 β2	0.036 (4.995)	0.036 (4.999) -0.088 (-0.637)	0.035 (4.859) 0.226 (8.077)	0.021 (5.416) -0.008 (-4.999)
호주 오스트리아 벨기에 캐나다 체코 덴마크 핀랜드 프랑스 독일 그리스 헝가리 아이슬랜드 아일랜드 이태리 일본 한국 룩셈부르크 멕시코 네덜란드 뉴질랜드 노르웨이 폴란드 포르투칼 스페인 스웨덴 스위스 터키 영국 미국	0.422 0.428 0.186 0.359 1.344 0.833 -0.047 0.347 0.318 0.409 -0.483 1.226 0.050 0.549 0.313 1.030 0.194 1.390 0.171 0.109 0.772 0.588 0.591 0.518 -0.677 0.761 0.992 0.495 0.410	0.421 0.428 0.185 0.358 1.344 0.832 -0.047 0.347 0.318 0.409 -0.061 1.614 0.049 0.549 0.312 1.030 0.194 1.844 0.171 0.109 0.772 1.042 0.590 0.518 -0.678 0.760 1.904 0.495 0.409	0.366 0.430 0.187 0.361 0.950 0.531 -0.243 0.320 0.320 0.373 -0.647 0.896 0.053 0.552 0.222 0.897 0.195 1.320 0.172 0.112 0.555 0.593 0.594 0.474 -0.675 0.762 0.801 0.498 0.414	0.463 0.457 0.209 0.403 1.400 0.883 -0.018 0.367 0.351 0.440 -0.389 1.302 0.098 0.598 0.336 1.068 0.207 1.479 0.195 0.156 0.823 0.689 0.639 0.569 -0.642 0.785 1.178 0.537 0.475
observations R2 D.W.	266 0.902 0.93	266 0.901 0.93	266 0.903 1.18	266 0.981 0.94

<표 3> 명목 NIM과 k간의 관계에 대한 실증분석 결과

주 : ( )안은 βi = 0에 대한 t통계량

3. 위험수용부담(k/(r-i))과 대출간의 관계에 대한 실증분석 결과

<표 4>은 전장에서 살펴본 위험수용부담(δ=k/(r-i))과 대출간의 부(-)의 관계에 대한 실증분석 결과이다. 분석모형은 다음과 같으며, 더미변수에 대한 정의는 위와 동일하다.

△Lit = αit + β1*δit + β2*Dum*δit + εit -----------------------(식 21)

여기서,     αit = αi, E(αiεit) ≠ 0

본 분석에서도 국가간 상수항의 차이는 OECD 국가별로 거시경제의 여건과 금융구조 및 제도의 특성, 은행의 경영전략 등에 따른 대출관련 기초여건의 격차를 의미한다. 대체로 그리스, 아일랜드, 한국, 멕시코. 폴란드, 포르투칼, 터기 등 개도국들이 선진국들에 비해 상대적으로 높은 값을 보이고 있는데, 이는 자본시장의 여건 미숙, 거시경제의 침체 및 은행들의 성장중심 전략등이 반영된 결과로 판단된다.

위험수용부담률과 대출증감간의 관계에 대한 분석결과, 전반적으로 설명력이 다소 낮기는 하지만, 모든 모형에서 위험수용부담이 증가하면 대출이 감소하는 것으로 것으로 분석되어 양자간의 이론적 관계와 일치하고 있다.

더미변수를 포함한 모형에서는, 우선 모형Ⅱ에서도 위험수용부담과 대출간의 부(-)의 관계가 분석되었으며, 상대적으로 명목NIM이 높은 국가의 경우 위험수용부담 증가에 대한 대출감소의 정도가 상대적으로 더 큰 것으로 분석되었다. 이는 명목NIM이 높은 은행일수록 같은 위험수용부담하에서도 위험자산에 대한 더욱 적극적으로 운용할 수 있을 것이란 직관적 이해와 일치하고 있다.

모형Ⅲ에서는 “β2=0”의 귀무가설을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 이는 이익을 창출하거나 손실을 창출하는 은행간에 위험수용부담의 증감에 대한 대출증감의 정도에 차이, 즉 위험수용태도에 차이가 없음을 의미한다. 이를 모형Ⅱ의 결과와 연계하여 판단해 보면, 이 결과는 은행간 두 그룹간 이익격차가 명목NIM보다는 경비나 NFM측면에서 발생한 결과로 해석된다. 따라서 주어진 위험수용부담하에서 대출증감을 결정하는데 있어서 경비의 효율성이나 비이자부문의 수익보완보다는 명목NIM의 크기가 중요함을 시사받을 수 있다.

모형Ⅳ에서는 <표 2>에서 살펴본 바와 같이 90년대 후반으로 갈수록 명목NIM이 축소되었기 때문에 90년대 후반에 위험수용부담에 대한 대출증감의 정도가 작아졌다. 그러나, 90년대 전반에 비해 통계적 유의성이 있을 만큼의 큰 차이는 없는 것으로 분석되었다. 이는 <표 2>에서 살펴본 바와 같이 90년대 후반으로 올수록 명목NIM이 축소되기는 하였으나, 위험관리능력이 점차 향상됨에 따라 위험수용태도가 크게 변화되지 않았음을 의미하는 결과로 해석된다.

<표 4> 위험수용부담과 대출증감간의 관계에 대한 실증분석 결과

	모형Ⅰ	모형Ⅱ	모형Ⅲ	모형Ⅳ
β1 β2	-0.105 (-5.398)	-0.101 (-5.128) -0.278 (-2.072)	-0.081 (-3.113) -0.030 (-1.150)	-0.110 (-5.481) 0.016 (0.923)
호주 오스트리아 벨기에 캐나다 체코 덴마크 핀랜드 프랑스 독일 그리스 헝가리 아이슬랜드 아일랜드 이태리 일본 한국 룩셈부르크 멕시코 네덜란드 뉴질랜드 노르웨이 폴란드 포르투칼 스페인 스웨덴 스위스 터키 영국 미국	9.463 9.234 7.489 9.928 10.025 7.003 -0.813 6.529 11.443 20.017 19.726 14.172 33.952 8.903 2.769 23.372 8.124 28.035 14.165 11.204 10.663 38.962 20.125 13.675 -0.803 9.839 89.674 11.103 8.055	9.389 9.126 7.419 9.862 9.834 6.896 -0.814 6.395 11.366 19.960 19.376 22.650 33.929 8.811 2.656 23.151 8.028 38.084 14.123 11.181 10.573 43.270 20.034 13.589 -0.677 9.608 93.333 11.020 8.011	9.184 8.567 7.059 9.523 9.780 6.735 -0.850 5.851 10.971 19.571 19.975 13.864 33.812 8.338 2.667 22.935 7.533 27.445 13.910 11.063 10.673 38.587 19.562 13.271 -0.029 8.423 89.488 10.592 7.783	9.517 9.221 7.441 9.932 9.749 7.018 -0.807 6.478 11.394 19.942 19.618 14.160 33.883 8.842 2.586 23.066 8.112 27.846 14.112 11.210 10.771 38.902 20.057 13.660 -0.956 9.699 89.606 11.130 8.019
observations R2 D.W.	240 0.563 1.59	240 0.576 1.61	240 0.558 1.60	240 0.561 1.60

주 : ( )안은 βi = 0에 대한 t통계량

4. 위험수용부담 및 위험수용태도와 ROA간의 관계에 대한 실증분석 결과

<표 5>와 <표 6>은 전장의 <그림 4>와 <그림 5>에서 정의된 위험수용부담(δ=k/(r-i))과 위험수용태도(RTB=L/δ)가 은행의 수익성과지표(ROA)에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 실증분석 결과이다. 분석모형은 다음과 같으며, 더미변수에 대한 정의는 위와 동일하다.

ROAit = αit + β1*δit + β2*Dum*δit + εit  ---------------------(식 22)

여기서,   αit = αi, E(αiεit) ≠ 0

ROAit = αit + β1*RTBit + β2*Dum*RTBit + εit  -----------------(식 23)

여기서,   αit = αi, E(αiεit) ≠ 0

<표 5>에 의하면, 모든 모형에서 위험수용부담의 증가하면 전반적으로 은행의 수익성과가 감소하는 것으로 분석되어 <그림 6>의 양 변수간 관계가 잘 반영된 것으로 판단된다.

더미변수를 이용한 모형에서는 모형Ⅳ에서만 "β2=0"의 귀무가설을 기각하지 못하는 것으로 분석되었다. 이는 <표 4>의 결과에서처럼 90년대 초반이나 후반에 관계없이 위험수용태도가 일정하게 유지됨에 따라 위험비용부담의 증가가 ROA를 감소시키는 정도에 차이가 없었음을 의미한다.

이에 비해 모형Ⅱ, 모형Ⅲ에서는 “β2=0”의 귀무가설을 기각하고 있다. 이는 명목NIM이 큰 은행이거나, 부의 ROA를 보인 은행의 경우 위험수용부담의 증감이 수익성에 미치는 영향의 정도가 더 큰 것으로 분석되었다.

한편, <표 6>에서 보는 바와 같이, 모든 모형에서 위험수용태도의 변화는 ROA에 어떠한 영향도 미치지 않는 것으로 분석되었다. 다만, 모형Ⅱ에서 명목NIM이 높은 은행의 경우 적극적인 위험수용태도는 ROA를 증가시키는 것으로 분석되었을 뿐이다.

위의 <표 5>와 <표 6>의 결과로부터 시사받을 수 있는 것은 안정적 수익성과의 제고를 위해서 위험수용부담비율을 얼마나 안정적으로 관리할 수 있느냐는 것이 위험수용의 태도보다 더 중요하다는 점이다. 또한, 주어진 위험수용부담하에서 적극적인 대출자산의 운용을 위해서는 명목NIM이 상대적으로 큰 폭으로 유지될 수 있어야 함을 시사받을 수 있다.

<표 5> 위험수용부담과 ROA간의 관계에 대한 실증분석 결과

	모형Ⅰ	모형Ⅱ	모형Ⅲ	모형Ⅳ
β1 β2	-0.018 (-17.122)	-0.016 (-15.62) -0.031 (-5.476)	-0.016 (-12.74) -0.017 (-10.94)	-0.018 (-16.76) -0.0004 (-0.63)
호주 오스트리아 벨기에 캐나다 체코 덴마크 핀랜드 프랑스 독일 그리스 헝가리 아이슬랜드 아일랜드 이태리 일본 한국 룩셈부르크 멕시코 네덜란드 뉴질랜드 노르웨이 폴란드 포르투칼 스페인 스웨덴 스위스 터키 영국 미국	1.341 0.925 0.742 1.333 0.416 1.002 -0.457 0.849 0.902 0.787 0.530 1.089 1.496 1.103 0.491 0.924 0.990 1.660 0.912 1.385 0.908 2.769 1.328 1.235 0.453 1.578 3.852 1.343 1.838	1.294 0.860 0.701 1.294 0.301 0.933 -0.458 0.773 0.855 0.752 0.399 1.945 1.482 1.049 0.429 0.798 0.922 2.602 0.888 1.368 0.845 3.214 1.273 1.186 0.516 1.444 4.232 1.290 1.804	1.393 0.871 0.708 1.301 0.861 1.230 -0.475 0.863 0.863 0.705 0.645 1.254 1.484 1.057 0.749 1.355 0.933 1.743 0.892 1.371 1.250 2.739 1.282 1.259 0.506 1.466 3.894 1.299 1.809	1.388 0.922 0.742 1.331 0.418 0.998 -0.458 0.847 0.901 0.787 0.533 1.086 1.496 1.102 0.492 0.927 0.987 1.661 0.913 1.384 0.902 2.769 1.328 1.234 0.459 1.575 3.852 1.339 1.836
observations R2 D.W.	262 0.950 1.57	262 0.947 1.64	262 0.951 1.69	262 0.942 1.57

주 : ( )안은 βi = 0에 대한 t통계량

<표 6> 위험수용태도와 ROA간의 관계에 대한 실증분석 결과

	모형Ⅰ	모형Ⅱ	모형Ⅲ	모형Ⅳ
β1 β2	0.003 (1.691)	0.002 (1.524) 0.071 (3.114)	0.002 (1.441) 0.002 (0.342)	0.001 (0.672) 0.004 (1.649)
호주 오스트리아 벨기에 캐나다 체코 덴마크 핀랜드 프랑스 독일 그리스 헝가리 아이슬랜드 아일랜드 이태리 일본 한국 룩셈부르크 멕시코 네덜란드 뉴질랜드 노르웨이 폴란드 포르투칼 스페인 스웨덴 스위스 터키 영국 미국	0.948 0.415 0.415 1.021 -0.479 0.462 -0.316 0.253 0.529 0.513 0.588 0.537 1.359 0.675 -0.007 -0.059 0.458 1.048 0.701 1.321 0.450 2.466 0.895 0.841 0.889 0.538 3.591 0.925 1.556	0.950 0.416 0.416 1.023 -0.479 0.463 -0.332 0.254 0.531 0.514 -0.108 0.309 1.363 0.676 -0.005 -0.059 0.459 0.651 0.703 1.315 0.448 1.891 0.896 0.842 0.896 0.539 3.063 0.927 1.558	0.950 0.416 0.416 1.022 -0.480 0.462 -0.238 0.254 0.531 0.514 0.590 0.536 1.363 0.676 -0.006 -0.059 0.459 1.049 0.703 1.314 0.447 2.468 0.896 0.842 0.896 0.539 3.593 0.927 1.558	0.938 0.415 0.415 1.017 -0.481 0.460 -0.407 0.253 0.529 0.513 0.558 0.535 1.339 0.675 -0.001 -0.059 0.456 1.053 0.696 1.280 0.475 2.451 0.893 0.839 0.824 0.538 3.592 0.920 1.554
observations R2 D.W.	262 0.905 1.37	262 0.905 1.38	262 0.905 1.38	262 0.906 1.36

주 : ( )안은 βi = 0에 대한 t통계량

Ⅳ. 결론 및 시사점

이상의 이론 및 실증적 논의에서 명목NIM, 대손충당금순적립비율(k), 대출, ROA 간의 관계분석부터 명목NIM대비 대손충당금순적립비율(k/(r-i))이 위험수용부담에 대한 지표로 정의될 수 있음을 살펴볼 수 있었다.

따라서, 본 연구의 결과는 두가지 측면에서 그 의의를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.

첫째는, 새로운 지표로서의 활용가능성이다. 지금까지 감독당국의 대손위험과 관련된 감독지표로는 BIS자기자본비율이나 대출자산대비 충당금비율 등이 활용되어 왔다. 그러나, 이런 지표들은 대체로 量 중심의 관리지표로서 은행의 수익성과와 연계되지 못하는 한계를 보인다. 반면 위험수용부담비율은 은행의 수익원천에 대비하여 측정함으로써 질적관리가 가능하다는 장점을 갖는다. 또한, 개별 은행별로는 종합수익관리시스템과 연계하여 부문적인 위험관리전략과 포트폴리오 전략에 활용할 수 있는 장점이 있다.

둘째는 실증분석의 결과에서 얻어지는 시사점을 통하여 신용경색의 문제나 수익성제고와 같은 현재 국내 은행산업의 현안을 해결하기 위한 정책적 활용이 가능하다는 측면이다. 즉, 신용경색의 문제를 해결하기 위한 현실적인 접근은 무엇보다 은행으로 하여금 적정 명목NIM이 보장되도록 하는 것이 중요하다는 점이며, 수익성과의 제고를 위해서는 안정적인 위험수용부담비율의 관리가 중요한데, 그 원천은 위험관리를 위한 선진시스템의 구축과 IT 투자에 있다는 점이다. 이런 측면에서 감독당국의 규제완화와 Over Banking문제를 해소하기 위한 구조조정의 노력은 그 타당성을 찾을 수 있을 것으로 보인다.

한편, 본 연구는 자료의 한계로 인해 OECD국가의 은행산업에 대한 pooled data를 이용함으로써, 은행단위에서의 분석과 각국의 금융구조 및 제도의 특성에 대한 편차 등을 충분히 검토하지 못한 한계를 극복해야 할 숙제를 안고 있는 것으로 평가된다.

참고문헌

OECD, Bank Profitability : Financial Statement of Bank, 2000

IMF, International Financial Statistics, April 2001