예금보험기금의 적정 적립목표규모와

보험료율 연계방안에 관한 연구

(은행부문을 중심으로)

김대식(한양대), 박영석(서강대), 신진영(연세대), 이준행(서울여대), 정지만(상명대)

2004.  5.

<요약문>

신예금보험기금 체제의 출범에 따라 중장기적인 신예금보험기금의 자생력확보와 건전화 방안수립이 요구되고 있다. 이러한 시점에서 부실금융기관의 발생시 추가적인 비용의 지출을 극소화하면서 즉각적인 처리를 가능하게 하며, 동시에 예금보험에 따른 비용을 장기간에 걸쳐 분산시킬 수 있는 목표기금제 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 현재 5개 금융권역별로 관리 운영되고 있는 예금보험료 체제 하에서 은행부문을 중심으로 적정 목표기금 규모 및 도달기간에 따른 보험료율의 추정을 시도하였다. 은행부문에 있어 적정 목표기금 규모의 산출은 예금보험공사의 미래 손실분포로부터 유도되어져야 하는데, 이는 회수율, 부도율과 연관지어 정책적인 변수에 의해 결정되어진다. 본 연구에서는 CreditMetrics의 방법론을 기초로 한 부도 모형을 이용하여 예금보험공사의 손실액의 분포를 시뮬레이션 방법을 통해 도출하여 99% VaR을 기준으로 목표기금규모와 목표기금 도달기간을 산출하였다. 한편, 목표기금제도의 시행에 따라 기금의 자산운영, 유동성 확보를 위한 추가적인 재원조달 마련, 기금적립율 측정방법, 차등보험료율제도 도입, 시스템위기 처리문제 등 부속 과제가 발생하게 되는데 이에 대한 정책적인 시행방안에 대해 논의하였다.

1. 서론

금융시장은 본질적으로 불안정한 속성을 지니고 있으며 금융시장의 실패가 발생할 경우 이에 따른 외부효과가 크기 때문에 경제의 안정성을 유지를 위해 금융시장의 안정성을 유지하며 시장실패를 방지하기 위한 제반 제도의 필요성은 잘 알려진 사실이다. 이러한 제도의 하나로서의 예금보험제도는 불특정다수로부터 예금을 수취한 금융기관이 지급정지나 파산 등으로 예금에 대한 지급불능사태가 발생할 경우 예금액의 일부 혹은 전부를 대신 지급해 주는 역할을 함으로서 소액 예금자의 보호와 금융시스템의 안정성 확보라는 두 가지 기능을 수행하고 있다. 미국의 경우 1933년의 은행법(일명 Glass-Steagall Act)에 의거하여 전국을 관장하는 연방예금보험공사(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)가 발족되었으며, 2차 대전 이후 독일(1966), 캐나다(1967), 일본(1971), 영국(1979), 프랑스(1980), 이탈리아(1987) 등이 예금보험제도를 도입하였다. 우리나라는 1995년 12월 예금자보호법에 의거 독립된 형태의 법적 공적기구로서 예금보험공사가 설립되어 본격적으로 예금보험제도가 시행되기 시작하였다.

예금의 안정성에 대한 신뢰도를 확보해야 하는 면에서는 민간보험사보다는 정부의 신용을 바탕으로 한 공적 예금보험이 유용하다는 것이 일반적인 결론이며, 현실에서 대부분의 국가들은 공적 예금보험제도를 채택하고 있다. 그러나 예금보험제도는 역선택과 도덕적 위험(moral hazard)의 문제를 초래하며, 법적 및 제도적 장치가 완비되지 못한 개도국에서는 오히려 금융위기의 가능성을 높이는 부작용도 초래할 수 있음을 유의해야 한다. (Demirguç-Kunt and Detragiache(1997), Cull(1998))

예금보험기금은 기본적으로 부보금융기관이 납부하는 보험료로 자금이 조성되며, 필요시 정부와 부보금융기관의 출연금, 예금보험기금채권 등으로 추가적인 재원이 조달될 수 있다. 현재 예금보험공사는 각 금융권별로 구분하여 부보대상예금에 대해 일정비율의 예금보험료율을 책정하여 예금보험료를 징구하고 있다. 그러나 이들 금융권별 예금보험료율의 설정에 있어 그 기준이 모호한 측면이 있기 때문에 예금보험료율의 적정수준, 그리고 향후 예금보험료율의 조정 여부에 대한 근거가 부족하다는 문제점이 지적되고 있다.

예금보험의 기금조달방식은 기금적립방식과 무기금방식으로 구분할 수 있다. 일반적인 보험의 원리에 의거하여 보험료를 징수하는 기금적립방식은 규제관용(regulatory forbearance)의 가능성을 최대한 억제하고 금융기관의 도산에 대해 신속하게 대처할 수 있으며 이로 인해 결국 부실처리 비용을 절감할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 뿐만 아니라 상대적으로 경기가 좋을 때 기금을 적립하여 이를 금융기관의 도산이 증가하는 경기침체기에 사용할 수 있기 때문에, 금융기관의 상대적 부담을 덜어주고 경제 전체의 경기변동을 완화시킬 수 있다는 장점 역시 지니고 있다. 반면 운용비용이 더 많이 들 수 있으며, 기금적립규모의 과다 혹은 과소로 인한 문제가 발생할 수 있다는 단점도 있다. 이에 비해 무기금방식은 가입 금융기관 간에 손실을 방지하기 위한 상호감시기능이 강화된다는 장점이 있으나, 사고 금융기관은 보험료를 부담하지 않기 때문에 형평성의 원리를 저해하게 된다. 또한 부실 금융기관의 정리에 소요된 자금을 사후적으로 생존금융기관이 일정비율로 분담하면 되기 때문에 목표 기금적립 규모를 계산할 필요가 없으며 이를 관리할 필요도 없게 된다.

우리나라는 신예금보험기금 체제의 출범에 따라 예금보험제도의 신뢰도 유지에 필수적인 중장기적 신예금보험기금의 자생력 확보와 건전화 방안 수립이 필요한 시점에 있다. 이에 따라 부실금융기관 발생시 추가적인 비용의 지출을 극소화하면서 즉각적인 처리를 가능하게 하며, 동시에 예금보험에 따른 비용을 장기간에 걸쳐 분산시키는 효과를 지닌 목표기금제의 도입이 요구되고 있다.

예금보험기금은 실질적인 금융안전망으로서의 역할을 수행할 수 있을 정도로 보장범위가 충분해야 하나, 한편 그 규모가 과다할 경우에 운용에 따른 비효율성이 증가할 수 있음을 유의해야 한다. 특히 기금의 목표가 설정되어 있지 않은 경우에는 기금의 과부족 여부 및 그 정도를 판단할 준거가 없게 되며, 이에 따라 기금의 축적규모에 따라 향후 예금보험료율을 조정할 기준이 불명확하게 된다. 목표기금제의 도입은 예금보험 비용의 부담과 그 시기를 조정하는 의미를 갖게 되며, 궁극적으로 사고 금융기관의 부실 규모가 자체적인 지불능력 범위를 벗어나는 경우에 한하여 정부가 추가 지원함을 명시화함으로써 예금에 대한 암묵적인 정부보증의 여지도 크게 축소시키는 효과를 지닌다. 부보금융기관의 입장에서 볼 때 목표기금제의 도입은 기금을 축적하는 과정에서 단기적으로 보험료의 추가 부담으로 작용할 수 있으나, 장기적으로는 보험료 하락의 이득을 얻을 수 있게 한다. 또한, 목표기금제는 생존 금융기관의 부담을 상대적으로 경감시키는 효과를 지니며, 부보금융기관의 보험료 부담의 적정 수준을 명시적으로 설정함으로써 향후 예금보험료 부담의 불확실성을 최소화하고 과도한 보험료 부담을 사전적으로 방지할 수 있게 한다.

이러한 배경으로 본 연구에서는 현재 5개 금융권별로 분류되어 있는 보험료율 체제 하에서 은행부문을 중심으로 적정 기금적립규모와 이에 따른 보험료율 조정을 검토하고자 한다. 우선 2장에서는 목표기금제도에 대한 간략한 소개를 하고 3장에서는 신용 VaR (Credit VaR)를 활용하여 은행부문의 적정목표기금규모를 추정하고 이에 따른 목표기금 적립기간과 적정 보험료율을 산출한다. 4장에서는 목표기금제도 시행에 따른 추후 연구 과제를 검토하고 마지막으로 5장에서는 요약 및 결론을 제시한다.

2. 목표기금제도의 개요

가. 목표기금제의 특성

앞서 살펴보았듯이 보험료 징수에 근거한 사전적 기금적립방식을 채택하고 있는 예금보험제도 하에서는 목표기금제의 도입이 요구되고 있다. 목표기금제를 도입, 시행하기 위해서는 미래의 금융부실 가능성, 예상손실액, 비상 자금조달 가능성, 부보금융기관의 부담능력 등의 금융여건을 종합적으로 예측하여 사전적으로 적정한 목표 기금규모를 설정하는 것이 중요하다. 이론적으로 기금의 규모는 과거의 손실이 아닌 미래 손실발생 확률분포에서 적정 신뢰구간을 선택하여 발생 가능한 손실 규모를 추정함으로써 결정될 수 있지만, 불확실성이 높은 금융시장에 대한 정확한 정보를 얻는다는 것이 쉬운 일이 아니며 또한 현실적으로 정치․사회적인 요인도 고려해야 하기 때문에 다소 주관적으로 결정될 수밖에 없는 측면이 존재한다.

목표기금제를 근간으로 하는 예금보험제도의 효율적인 운영을 위해서는 기금의 운영비용과  평상시에 발생하는 평균적인 기대손실(expected loss) 뿐만 아니라, 예상치 못한 손실(unexpected loss)을 감당할 수 있는 규모로 목표기금이 설정되어야 한다. 그러나, 금융위기와 같은 시스템 위험(systemic risk)으로 인한 극히 예외적인 손실(exceptional loss)에 대해서는 예금보험기금만으로는 이를 감당할 수 없으므로, 공적자금의 투입 등을 통한 정부의 개입이 불가피하다. 적정 목표기금규모를 산출하기 위해 예상치 못한 손실을 추정해야 하며 이를 위해 VaR(value at risk) 기법이 이용되고 있다. 예를 들어, 99% VaR를 적용하는 경우 다음 <그림 2-1>과 같이 예금보험기금은 1%의 예외적 손실을 제외한 대부분의 손실을 감당할 만큼 적립 규모를 설정할 필요성이 있다.

<그림 2-1> 손실분포와 VaR

현재 기금적립방식을 채택하고 있는 58개국 중 29개국에서 기금의 적립목표를 설정하여 운용하고 있다. 미국의 경우 1980년 DIDMCA(Deposit Institution Deregulation and Monetary Control Act)의 제정을 통해 명시적 목표기금을 처음 도입하였으며, 목표기금율을 부보예금의 1.25%로 정하여 시행하고 있다. 캐나다의 예금보험공사(CDIC)는 FDIC와 달리 매년 보험기금손실을 추정하고 이를 근간으로 하여 목표 충당금을 책정하여, 사실상 예상보험손실을 추정하고 기금규모의 목표치를 설정하는 방식을 채택하고 있다. <표 2-1>에서 미국, 캐나다, 최근 목표기금제를 도입한 홍콩 3개국의 목표기금 규모 및 운영방식을 요약하였다.

Fukao and Frolov(2002)의 조사에 의하면, 상당수의 국가들은 기금적립의 적정수준을 도출하기보다는 현재 적립된 기금규모 및 보험지급의 수요를 감안하여 예금보험료율을 조정하고 있는 실정이다. 이때 목표기금은 기금손실의 기대치를 고려한 엄밀한 의미의 적정 기금수준이라기보다는 준거(anchor)로서의 성격을 갖게 되며, 목표기금의 결정 시에는 부보금융기관의 부담능력, 손실발생시 추가적인 자금조달 가능성, 위험에 대한 태도 등이 추가로 고려되어야 한다.

목표기금제 하에서는 중장기적으로 부보예금 대비 목표기금의 비율로 정의되는 목표기금률 혹은 목표기금규모를 설정하고 일정 기간 내에 이를 달성할 수 있는 보험료율을 책정하게 된다. 이때 기금의 적립은 이에 상응하는 부보금융기관에 대한 감자(減資)의 효과를 동반하기 때문에 목표기금 규모는 최소한의 적정 기금규모 즉 시스템위기를 제외한 최대 손실을 감당할 수 있는 수준으로 설정되어야 한다. 목표기금의 적정 규모가 결정되면 이를 달성하기 위해 부보예금에 대한 일정 비율로 보험료율을 책정하여 부보금융기관에 부과하는 방식을 통해 목표한 기간 동안에 안정적으로 기금을 적립해 나가는 것이 필요하다. 그러나 목표기금의 적립 기간 중에 예상치 못한 기금의 대규모 손실이 발생하거나 금융여건의 변화에 따라 손실발생 확률이 크게 변동할 경우, 보험료율 또는 기금적립기간을 조정할 수 있다. 이는 목표기금제가 사전적립방식에 근거하고 있지만 실제 시행에 있어서는 목표기금을 상회하는 손실에 대해서는 실질적으로 ‘pay-as-you-go' 방식을 적용하게 되어 일종의 사후적 정산방식(ex-post settling-up)을 병행한다고 할 수 있다.

<표 2-1> 미국, 캐나다, 홍콩 3개국의 목표기금 규모 및 운영방식

	미국	캐나다	홍콩
보험료율 제도	1933 정액보험료 시작 1989 DRR(Designated Reserve Ratio) 개념 도입 1991 위험조정차등보험료율 도입	요주의그룹과 정상그 룹으로 나누어 위험 가중된 차등보험료율 제도	변동보험료율 제도
목표기금규모 및 운영방식	1980 부보예금대비 1.25%를 중심으로 1.1%~1.4%구간 유지 2000.8 목표기금제에 근간한 개선안 마련 - 1.25%의 DRR을 초과할 경우 리베이트 지급 - 미달할 경우, 점진적인 보험료율 인상 부보금액의 한도는 물가에 연동하여 실질금액을 유지함.	매년 보험기금 손실 추정하고 목표충당금 책정 기금에 해당하는 항목 은 회계상의 보험손실 에 대한 충당금과 잉 여금으로 구성됨. - 잉여금 축적에 따라 보험료율이 조정됨.	2003년부터 시행 예금자 1인당 10만 홍콩달러의 부보한도 하에서 99.8% VaR 수준인 15억 홍콩달러 로 설정됨. - 목표기금 규모는 미국보다 상대적으 로 낮음. 소프트타켓을 리베이 트와 보험료율 인상을 통해 유지하는 방식을 채택하고 있음.

나. 적용 단위

목표기금제의 실시 방식은 적용단위에 따라 단일기금방식과 복수기금방식으로 구분할 수 있다. 단일기금방식(global funding)이란 부보금융기관이 어떤 금융권에 속하는가에 관계없이 모든 부보금융기관을 대상으로 예금보험기금을 통합하여 관리하는 방식이며, 복수기금방식(differentiated funding)이란 부보금융기관의 특성이나 그 금융기관이 속하는 금융권 분류 등에 따라 몇 개의 그룹으로 예금보험기금을 분리하여 관리하는 방식이다. 예금보험기금을 단일기금으로 중앙집중화하면 기금관리의 효율성을 높일 수 있다. 즉, 단일기금방식은 기금이 고갈될 가능성을 완화시키며, 기금의 유동성을 높이고, 위험분산의 효과로 지급여력을 제고하며, 규모의 경제 효과로 인해 운영비용을 낮출 수 있다는 장점을 지니고 있다. 반면, 복수기금방식은 금융권 간의 서로 다른 특성을 신축적으로 반영할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 즉, 복수기금방식 하에서는 각 금융권의 특성을 반영하여 그에 적합한 보험료율을 책정하고 위험을 관리할 수 있으며, 금융권 간 상호 보조 및 무임승차의 문제를 완화하여 금융권 간의 마찰을 피할 수 있게 한다. 또한, 금융환경의 변화에 따라 신축적인 조절이 가능하며, 소비자에 대해 다양한 형태의 보호 장치 및 선택의 폭을 제공할 수 있으며, 금융권간 경쟁을 유도하는 효과 역시 지니고 있다. 다음 <표 2-2>는 단일기금과 복수기금의 세부적인 장단점을 비교하여 정리하였다.

<표 2-2> 단일기금방식과 복수기금방식의 상대적 비교

	단일기금	복수기금
예금보호기금의 유동성 확보	+	-
예금보호기금의 지급여력 확보	+	-
산업 연계성	-	+
위험의 측정 및 통제를 위한 감독 활성화	-	+
차등보험료율 제도의 도입을 통한 공정성 및 적절한 인센티브 제공 및 상호보조의 방지	-	+
금융권간 분쟁 가능성	-	+
부보자의 혼동 회피	+	-
부보자의 차등화	-	+
변화에 대한 신축적 적응	-	+
경쟁 촉진	-	+
운용비용 (규모의 경제)	+	-
차입비용	+	-

주 : + 는 비교우위, - 는 비교열위를 나타냄

자료 : Roy, “A Preliminary Analysis of  Deposit Insurance Funding Issues,"

단일기금방식을 취할 것인가 혹은 복수기금방식을 취할 것인가를 결정하는 데 있어서는 경제 및 금융환경을 고려해야 하는데, 일반적으로 경제규모가 클수록, 금융권간 특성이 상이할수록, 금융권의 차이에 대한 일반인의 인식 수준이 높을수록 복수기금방식이 지닌 이점이 증대된다.

<표 2-3> 단일기금방식과 복수기금방식의 상대적으로 유리한 환경

	단일기금	복수기금
경제규모	-	+
금융권간의 상이성	-	+
일반 투자자와 금융당국간의 정보 교류 정도	-	+
금융권간의 차이에 대한 일반 투자자들의 인식 수준	-	+

주 : + 는 비교우위, - 는 비교열위를 나타냄

자료 : Roy, “A Preliminary Analysis of  Deposit Insurance Funding Issues,"

미국의 FDIC는 예금기관(depository institutions)이 보유한 예금에 대해서만 예금보호제도를 적용하며, 이를 BIF(Bank Insurance Fund)와 SAIF (Savings Association Insurance Fund)로 구분하여 관리해 왔는데, 최근 BIF와 SAIF간의 통합 논의가 구체화되고 있다. 현재 우리나라의 예금보험공사는 미국과는 달리 은행권뿐만 아니라 서로 그 특성이 상이한 주요 금융권 대부분에 대해 예금보험을 제공하고 있고, 부보금융기관을 5개의 금융권역 (은행, 증권, 보험, 종금, 저축은행)으로 분리하여 관리하고 있다. 이러한 배경에서 우리나라의 예금보험제도 및 금융 여건을 감안할 때, 단일기금방식보다는 권역별로 분리한 복수기금방식으로 목표기금제도를 도입, 시행하는 방안이 적절할 것으로 판단된다. 이는 현실적으로 우리나라는 부보대상 금융권역 간의 통합정도가 미흡하고, 권역별 건전성 정도, 사업 성격, 보유 자산 및 부채의 특성이 상이하여 일괄적 위험평가와 이에 근거한 적정보험료 부과가 어렵기 때문이다. 그러나 개별 부보금융기관의 위험정도에 따라 보험료가 문제의 소지 없이 적정 수준에서 차등적으로 부과된다면 금융권역별로 기금을 분리하여 관리할 필요성이 줄어들 것이다. 또한 향후 금융겸업화(universal banking)와 금융통합(financial integration) 등으로 금융기관간의 업무영역 구분이 모호해지고 금융기관간의 동질화가 더욱 진전되는 단계에서는 예금보험기금을 단일기금방식으로 통합하는 것이 기금관리의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 보인다.

다. 기금적립률에 따른 보험료율 조정 방법

목표기금제는 형식상으로는 사전적(ex ante) 자금조달방식이지만 실질적으로는 사후적(ex post) 자금조달방식의 성격도 부분적으로 결합되어 있다고 볼 수 있다. 사전적으로 목표기금의 규모를 정한 후 이에 근거한 보험료율을 책정하여 부보금융기관에 부과하고 있으나, 부보금융기관의 손실규모에 따라 기금이 목표한 규모에서 벗어날 경우 이를 사후적으로 보험료율을 조정하여 목표한 규모로 회복시킨다는 점에서 사후적 자금조달의 측면을 부분적으로 지니고 있기 때문이다. 기금이 목표한 규모에 도달한 이후, 특히 손실규모가 예상보다 작아 기금이 목표한 규모를 초과할 경우에 부보금융기관이 과거에 납부한 보험료에 대한 권리를 가지고 있느냐 여부에 따라 사용료(user-fee) 개념과 상호보험제도(mutual model)로 나누어 볼 수 있다.

사용료 개념 하에서는 예금보험 제도는 근본적으로 정부에 의해 운영되는 것으로 인식되며, 부보금융기관은 제도의 사용료로서 예금보험료를 납부하며, 부보금융기관은 과거에 납부한 보험료에 대한 어떠한 권리도 지니지 않게 된다. 사용료 개념 하에서 목표기금을 유지하는 방식에는 하드타겟(hard target)을 정하여 기금의 규모를 유지하는 방식과 목표기금의 범위를 정하여 이를 유지하는 소프트타겟(soft target)방식이 있다. 하드타겟방식은 기금의 목표규모를 정하고 사후적인 기금의 규모가 이를 벗어날 경우 즉각적인 보험료율의 조정을 통해 목표한 규모로 복귀시키는 제도인데, 이 제도의 장점은 부보금융기관 손실에 대비한 기금이 적정규모로 늘 유지될 수 있다는 점이며 단점은 부보금융기관의 손실규모에 따라 보험료율이 결정되므로 보험료율의 변동성이 크다는 점과 손실이 발생하지 않을 경우, 장기간에 걸쳐 보험료를 납부하지 않으나 손실 발생 시 높은 보험료의 납부가 이루어지게 되는데, 특히 손실이 발생하지 않는 경우 보험료가 부과되지 않아 부보금융기관의 도덕적 해이를 조장할수 있다는 점이다. 소프트타겟제도 하에서는 기금규모의 목표범위를 정하고 이 범위를 벗어나지 않는 한 보험료율의 조정은 발생하지 않으며, 범위를 초과할 경우 보험료 인하를 통해, 미달할 경우 보험료 인상(surcharge)을 통해 점진적으로 목표범위로 복귀하도록 하는 방식인데, 하드타겟방식과 비교하여 소프트타겟방식은 보험료율의 변동성을 완화하며, 손실이 예상보다 낮은 수준으로 발생할 경우 보험료가 부과되지 않는 하드타겟방식과 달리 보험료율의 인하를 통해 부보금융기관의 도덕적 해이를 줄일 수 있다.

한편, 상호보험제도로서 예금보험이 인식될 경우, 예금보험제도는 근본적으로 금융 산업의 상호보험 제도이며 정부의 역할은 단지 시스템 위기 시에 유동성을 제공하는 것으로 국한된다. 이러한 개념 하에서는 기금의 규모가 목표규모를 초과할 경우, 현재 및 미래에 적용되는 보험료율을 낮추는 것이 아니라 마치 배당과 같은 형식으로 부보금융기관이 과거에 납부한 누적 보험료에 비례하여 리베이트를 부여하게 된다.

사용료방식이나 상호보험제도에 관련된 문제로 기금의 상한을 설정, 유지하는 문제에 있어, 민간보험회사의 경우 준비금을 과소 축적하는 것이 문제가 되지만 과다축적에는 아무런 제약이 없음을 지적하며 예금보험의 목표기금 역시 기금의 하한만을 정하여 보험료를 조정하고 상한을 정할 필요가 없다는 주장이 제기되고 있다. 고정된 목표기금의 규모를 상시 유지하는 하드타겟방식보다는 목표기금의 규모의 적정 범위를 설정하고 이 범위 내에서 목표기금의 규모를 유지하는 소프트타겟방식이 기금의 안정적 운영과 부보금융기관의 도덕적 해이를 줄이는 목적을 달성하기 위해 적절할 것으로 판단된다.

“Statement before the FDIC roundtable on deposit insurance reform," Kenneth Thomas, April 2000.

3. 적정목표기금규모 산출

가. 목표기금 규모에 영향을 주는 변수와 설정 방식

목표기금의 적정규모를 설정하기 위해서는 손실의 규모에 대한 확률분포와 이에 영향을 미치는 변수들에 대한 종합적인 검토가 선행되어야 한다. 목표기금의 적정규모를 결정하는 외생변수로서는 금융기관 건전성에 영향을 미치는 정치, 경제, 사회적인 요인 및 금융 감독∙규제 정책들이 있으며, 적정 목표기금 규모의 설정을 위해 이들에 대한 정확한 분석과 이해가 이루어져야 한다. 부보예금 손실 규모에 대한 확률분포의 추정이 이루어지고 나면 부보예금의 총손실이 목표기금 규모를 초과하여 시스템위기로 이어질 확률을 어느 수준까지 감내할 것인지에 근거하여 적정 목표기금의 규모를 설정해야 한다. 즉, VaR 계산 시 예외적 손실의 발생 확률을 몇 %까지 인정할 것인가라는 기금의 부담범위를 정해야 하는데, 이는 위험관리에 관한 일반적인 관행이나 혹은 목표기금 설정에 영향을 미치는 정치적 요인으로서 정부의 위험감내도(risk tolerance) 등에 의해 영향을 받게 된다. 목표기금의 설정에 있어 부보한도, 보험료결정방법, 목표수준 달성 기간, 부보한도의 준수 여부, 부실기관 처리방법(최소비용원칙의 적용 여부, 예외판단의 기준 및 예외결정시 비용 부담 주체) 등의 변수는 중요한 고려사항이다. 특히 적기시정조치의 내용과 개입시기를 포함한 금융 감독 및 규제 정책의 합리화는 부실에 따른 손실 규모를 줄임으로써 기금의 적정규모를 감축시킬 수 있다. 다음 <표 3-1>은 목표기금의 규모에 영향을 미치는 요인들과 그 효과를 정리하였다.

<표 3-1> 목표기금의 규모에 영향을 미치는 요소 분석

	목표기금의 규모
부보대상 예금의 규모	+
예보기관의 부보금융기관에 대한 감독과 규제의 효율성	-
부보금융기관에 대한 시장규율 (market discipline)의 효율성	-
거시경제와 금융시장의 안정성	-
부보금융기관의 수와 다양성	-
최대 부보금융기관의 규모	+
부보금융기관 보유 부채 중 부보예금의 우선순위	-
부보금융기관의 자본 및 후순위채 규모	-
손실 발생시 추가적인 재원의 확보	-
목표기금 운용자산의 안정성	-
정부의 위험 감수 정도	-

주 : + 는 증가요인, - 감소요인을 나타냄.

자료 : Roy, “A Preliminary Analysis of  Deposit Insurance Funding Issues,"

한편 목표기금의 적정규모 설정 시에 추가적으로 고려해야 할 사항으로서 기금목표를 절대금액으로 산정할지, 아니면 부보예금의 일정비율로 산정할지의 여부가 있다. 목표기금의 규모를 절대액으로 설정한다면 금융기관의 규모 및 부보예금액이 변동함에 따라 목표기금 적정 규모와 실제 규모간의 괴리가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 현재의 여건에서는 예금보험에 대한 보험료 납부의 대상이 되는 부보예금 대비 목표기금의 비율을 기금목표로 설정하는 것이 보다 적절하다. 이러한 기금목표는 보험료율의 책정 기준(assessment base)과 부합하기 때문에 예금보험료율의 결정과 곧바로 연동할 수 있다는 장점이 있으며, 이로 인해 예금보험 관리상의 비용을 절감한다는 이점이 있다. 또한 현실적으로 P&A 혹은 제3자 인수방식으로 사고 금융기관을 처리하는 경우 결국 보험금 지급의 대상이 되지 않는 예금도 예금보험의 대상이 되기 때문에 그 타당성이 인정될 수도 있다.

나. 연구 모형(신용 VaR)과 시뮬레이션 결과

본 연구에서는 J.P. Morgan의 CreditMetics 방법을 기초로 예금보험기금의 손실분포로부터 VaR를 구하는 방법론을 사용하였다. CreditMetrics 방법은 보유자산의 신용등급간의 상관관계를 고려하여 포트폴리오의 신용위험을 측정하는 일관성있는 방법론을 제공하는 유용한 모형지만, 본 연구에서 사용되는 방법론은 예금보험기금의 손실은 부도가 발생한 경우에만 발생하므로 부도모형(default model)으로 손실분포를 추정한다는 점에서 CreditMetrics와 다르다고 할 수 있다. 다음의 <그림 3-1>은 본 연구에서 사용된 절차의 개요이다.

J.P. Morgan, CreditMetrics, Technical Document, 1997

<그림 4-1> 모형의 개요

(1) 입력 변수에 대한 가정과 추정

1) 부도확률(Probability of Default)

EDF(Expected Default Frequency)모형은 옵션가격결정모형을 근거로 한 부도확률예측모형으로 시장에서 관찰 가능한 주가정보 및 재무제표 공시정보를 기업의 부실예측에 적용하는 모델이다. 은행의 주식가치는 은행의 보유한 자산을 기초자산(underlying assets)으로, 상환하여야 할 부채를 행사가격(strike price)으로 하는 콜옵션으로 해석할 수 있다.(Merton(1974)) 미래자산의 시장가치가 은행의 부채를 상환하기에 충분하지 않다면 주주(콜옵션 소유자)는 옵션을 행사하지 못하게 되고, 은행을 채권자에게 넘겨주게 된다. 이처럼 주식가치를 은행의 자산을 기초자산으로 하고 부채액을 행사가격으로 하는 콜옵션 가치로 해석할 수 있으므로, 옵션가격결정모형을 이용하여 부도확률을 계산하는 것이 가능하다. 부도확률을 미래 은행자산의 시장가치가 부채 만기 시에 부채의 장부가치의 일정비율보다 작아질 확률로 정의하면 다음과 같이 계산된다.

자세한 내용은 Vasicek(1997), Kealholfer(1995,1998)을 참조

식(3.1)

( : 부도점(default point),  : t시점의 자산의 가치,  : t시점의 부채의 가치,

[eqn: rho] : 파산유예기대변수, 0<[eqn: rho <=]1 )

즉, 기 자산의 가치가 에 미달하면 부도가 발생한 것을 의미하며, 이 때 부도점 는 일반적으로 부채의 일정비율로 결정함. KMV는 이 모형을 기업에 적용할 때, 부도점 을 (단기부채 + 장기부채의 1/2)로 정의하고 있다. 한편 은행의 자산가치가 기하브라운운동(Geometric Brownian Motion)을 따른다고 가정하고, 현재시점의 자산가치가 [eqn: V_A]로 주어졌을 때, t시점에서의 자산가치는 다음과 같다.

,                    식(3.2)

따라서 부도확률은 다음과 같으며 이를 EDF로 정의한다.

식(3.3)

따라서 채무불이행확률이 주어진다면 이로부터 거꾸로 채무불이행이 유발되는 자산가치의 수준을 구할 수 있으며, 이를 채무불이행 임계치(default threshold)라고 한다. EDF는 부도점(default point)을 어떻게 정의하는가에 따라 달라지게 되는데. 즉 식 (3.1)에서[eqn: rho]의 값을 어떻게 결정하는 가에 달려 있다. [eqn: rho]는 감독당국이 은행에 대한 금융지원이나 규제유예에 대한 시장의 기대치를 나타내는 모수를 의미한다. 본 연구에서는 부도점 를 부채의 97% 수준으로 하여 EDF값을 추정하였다. 즉 자산의 가치가 부채의 97%에 미달하면 부도가 발생하는 것으로 정의한 것이다. 이와 같이 추정한 부도율 EDF는 [eqn: rho]를 어느 수준에서 정할 것인가의 문제이며 이는 예보 또는 정책당국에서 어느 시점에 부도를 선언하고 개입할 것인가와 밀접하게 연관되어 있으므로 정책적인 변수로 다룰 수 있을 것이다.

2) 상관계수

은행의 자산 수익률의 상관계수를 추정하기 위해서 보통 주가수익률을 사용하나 본 연구에서는 비상장 은행을 포함하고 있으므로 은행의 신용평가등급 중 수익성 항목의 등급을 통해 산출하였다. 신용평가등급은 순위(rank)로 표시되어 있으므로 비모수적으로 추정되어야 하는데, 순위 상관계수로 Spearman's Rank Order Correlation과 Kendall's tau를 사용하였다. Kendall's tau가 Spearman's Rank Order Correlation보다 더 비모수적 접근법에 가까우며. 대체로 두 통계량사이의 상관관계가 높기 때문에 큰 차이는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 두 가지 모두 추정하였으나 결과가 좀 더 안정적인 Kendall's tau를 사용하였다.

자세한 내용은 Kendall, M.G. and A. Stuart(1973)을 참조.

<그림 3-2> 은행의 추정된 상관계수의 분포

	평균	표준편차	최소값	최대값
상관계수	0.2234	0.3067	-0.6015	0.8664

3) 위험노출금액(Exposure at Risk : EAR)과 손실율(Loss Given Default : LGD)

a) 위험노출금액(EAR)

은행의 EAR은 원칙적으로 보호한도내의 부보예금이지만 본 연구에서는 총예금잔액을 사용하였다. 예금보험기금의 EAR은 원칙적으로 부보금융기관의 예금 중에서 보호 한도 내에 있는 일인당 5천만 원까지의 부보예금이다. 그러나 은행이 파산할 때 보호되는 예금의 범위는 부실은행의 정리방식에 따라 가변적이며, 부실은행을 보험금지급(payoff)방식으로 정리할 경우 기금의 EAR은 5천만 원 이하의 부보예금이지만, 부실은행을 P&A 방식으로 정리할 경우에는 부보예금이든 비부보예금이든 보호되는 경우가 많으므로 부보예금의 EAR은 총예금으로 볼 수 있다. 마찬가지로 부실은행을 법인격의 청산을 전제하지 않는 출자방식(open bank assistance)으로 처리하는 경우에도 비부보예금이 보호되어 EAR은 총예금으로 볼 수 있으며, 이는 현재 은행의 예금보험료 납부대상이 되는 예금이다.

b) 부도시 손실율(LGD)

부보기관이 부도가 발생하였을 경우, 예금보험공사의 순손실액은 부보예금액을 대지급하고 여기서 회수하지 못한 금액이다. 따라서, 예보의 손실액은 다음과 같은 산식에 의해 계산한다.

예보의 손실액 = Max[부보예금액 - 부채 * 회수율, 0]                 식(3.4)

여기서 부채는 각 부보기관별로 총부채를 의미하고 부보예금액은 앞에서 정의한 EAR을 의미한다. 회수율은 총부채를 기준으로 예금보험공사가 총 부채에 대해 대신 지급한다고 가정하고 그 중 회수된 금액의 비율을 나타낸다. 여기서는 회수율을 부도율과 밀접한 관련이 있는 정책변수로 가정하여 다음과 같이 정의한다. 부도점을 자산이 부채의 97%로 가정하여 EDF를 추정하였으므로 이론적으로는 회수율이 97%가 되어야 할 것이다. 그러나 부보기관이 부도가 발생한 경우 자산의 가치는 장부가치보다 저평가되는 경향이 있으며 자산가치의 추가적인 감소가 지속적으로 발생하는 점을 감안한다면 회수율은 97%보다 낮아지게 될 것이다. 부도율의 정의와 회수율은 밀접한 관계를 가지고 있는데,  예금보험공사가 부도를 선언하고 개입하는 시기가 빠를수록 모형에서 정의하는 부도율은 높아지지만 회수율도 같이 높아져 손실액에 미치는 영향은 서로 상쇄되는 효과가 있다. 또한 회수율은 일정한 것이 아니라 분포를 가지는 것으로 가정하는 것이 적절하다. 이를 고려하기 위해서는 회수율은 베타분포를 한다고 가정하였는데. 사용된 회수율의 평균과 표준편차는 각각 0.85, 0.8, 0.75와 0.125, 0.15, 0.175, 0.2이다. 다음 <그림 3-3>은 회수율 평균 0.85와 0.8, 표준편차 0.15와 0.2를 갖는 1000개의 베타분포를 통한 난수발생으로 나타난 회수율의 분포이다.

베타분포는 항상 0과 1사이의 값을 갖는다. 따라서 의미 있는 회수율을 얻는 것이 가능하다

<그림 3-3> 난수발생을 통한 베타분포 시뮬레이션

(평균 : 0.85, 표준편차 : 0.15)   (평균 : 0.85, 표준편차 : 0.2)

(평균 : 0.80, 표준편차 : 0.15)   (평균 : 0.80, 표준편차 : 0.20)

(2) 몬테카를로 시뮬레이션

사용된 시뮬레이션 단계는 다음과 같다.

단계 1 : 각 부보기관의 자산 규모, 부보대상 예금 규모, 그리고 부도확률을 집계한다.

단계 2 : 은행의 자산수익률의 상관계수를 추정한다.

단계 3 : 위에서 얻은 상관계수 행렬을 기반으로 자산 수익률을 표준화하여 정규분포에서 난수를 발생시킨다. 즉, 다음과 같이 얻어진다.

, 독립적인 N(0,1),  ,  :상관계수 행렬

(는 촐레스키 분해(Cholesky Decomposition)을 통해 얻을수 있다.)

단계 4 : 단계 1에서 얻은 부도확률에 대해 다음과 같이 임계값을 구한다.

, (는 표준화 누적 정규분포 함수)

단계 5 : 단계 3에서 얻은 표준화된 자산 수익률과 단계 4에서 얻은 임계값을 비교하여 해당 기관의 부도 여부를 판단한다. 즉, 일 경우 부도가 발생한 것으로 간주한다.

단계 6 : 부도가 발생할 경우 식(3.4)와 같이 예금보험공사의 손실액을 구한다.

단계 7 : 단계 3에서 단계 6을 1000회 반복하여 예금보험공사의 손실분포(loss distribution)를 얻고 이 분포로부터 신용위험을 측정한다.

신용위험을 측정하는 데는 모수적방법과 비모수적방법이 있다. 모수적 방법으로 신용위험을 계산하기 위해서는 시뮬레이션으로 얻어진 포트폴리오 가치의 표준편차를 구하여, 예를 들면 99% 신뢰수준의 VaR는 표준편차에 2.33을 곱하고, 95%인 경우에는 1.65를 곱하여 구해지는데, 손실분포가 정규분포가 아닐 경우 적용하기 어렵다. 비모수적 방법은 시뮬레이션 방법으로는 쉽게 구할 수 있다. 실제의 가치분포로부터 하위 c%에 해당하는 퍼센타일의 포지션 가치를 구하고 이 값을 포지션의 평균값에서 빼면 이것이 바로 신뢰수준 (1-c)%의 신용VaR 값이 된다. 시나리오를 10개만 생성한 예에서는 비모수적 방법의 수치를 구하는 것이 무의미 하지만 시나리오의 회수를 충분히 크게 하면 의미 있는 수치를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 95%, 97.5%, 99%, 99.7%의 VaR값을 계산하였다. 단계 7에서 얻은 VaR값은 95 percentile 이상의 극단치이므로 이 값들의 안정성을 알아보기 위해 단계 1에서 단계 7까지의 과정을 하나의 시뮬레이션 세션으로 보고 N회의 세션을 실시하여 이들 VaR값의 기술통계량(descriptive statistic)을 구하였다.

(3) 시뮬레이션 결과

시뮬레이션의 입력변수에 대한 모수 집합을 다음과 같이 정의하자.

(  : 세션수,  : 회수율 평균,  : 회수율의 표준편차)

중에서 N은 50회로 고정하고 에 대해서는 다양한 조합에 대해 시뮬레이션을 시행한 결과는 아래와 같다. (여러 조합의 에 대한 결과는 부록을 참조.)

100회, 200회를 시행하여도 VaR값 평균의 결과는 크게 달라지지 않았다. 다만 표준편차는 작아진다.

<그림 3-4> 임의의 시뮬레이션 세션의 손실 분포(단위:천억)

<표 3-1> 은행 Credit VaR( EAR: 4,704천억)   (단위: 천억, %)

부도율 : 2년간 EDF의 평균	평균	표준편차	최소값	최대값
모수집합
평균손실액/EAR	0.039%	0.013%	0.015%	0.073%
95% VaR 금액	0	0	0	0
97.5% VaR 금액	8.82	7.60	0	40.73
99% VaR 금액	63.77	28.02	18.38	138.29
99.7% VaR 금액	168.87	67.27	75.45	315.17
95% VaR %	0.000%	0.000%	0.000%	0.000%
97.5% VaR %	0.188%	0.162%	0.000%	0.866%
99% VaR %	1.356%	0.596%	0.391%	2.940%
99.7% VaR %	3.590%	1.143%	1.604%	6.700%

다. 부보 기관별 적정 VaR 값의 추정

일반적으로 금융기관의 경우 몇 % 신뢰수준의 VaR값을 위험관리의 지표로 사용할 것인가를 결정할 때, 자신이 목표로 하는 신용등급의 부도율(default rate)을 고려하여 결정하는 것이 일반적이다.

<그림 3-5> 신용등급과 위험자본량

위의 <그림 3-5>에서 사용한  신용등급별 1년 부도율은 S&P가 과거 자료를 가지고 구한 경험적 수치의 한 예를 근거로 그려진 그림이다. 즉 AAA의 신용등급을 지향한다면 1년에 부도날 가능성이 0.03%이며 따라서 위험자본량은 99.97% 신뢰수준의 VaR 값을 선택하여 관리해야 한다는 것이다. 이는 A 등급의 경우 99.9%의 VaR를, BBB 등급의 경우에도 99.75%의 VaR 값을 이용해야 하는 것으로 매우 높은 신뢰수준의 VaR 값을 요구하는 것이다. 그러나 예금보험기금의 경우, 예금보험이 공적 목적으로 운영되는 금융안전망이라는 특수성을 고려하면 일반 금융기관 같이 높은 신용등급을 유지할 필요는 없을 것이다. 이는 예금보험기금이 기술적으로는 파산할 수 있어도 실제로는 파산하지 않는 기관이기 때문이다. 즉 시스템위험 등으로 예금보험기금이 고갈되면 납세자(재정)가 부담하므로 높은 신용등급을 유지하기 위해 지나치게 높은 신뢰수준의 VaR를 목표기금으로 하는 것은 필요하지 않다. 또한 적정 신뢰수준을 선택하는 데 VaR 값의 분포도 고려해야 하는데, <표 3-1>에서 나타난 것처럼 VaR 값은 신뢰수준이 높을수록 극단치(extreme value)이므로 그 값의 안정성이 낮아지게 된다. 즉 99% VaR 값보다 99.7% VaR 값의 안정성이 크게 떨어지므로 본 연구에서는 99% VaR 값을 목표기금으로 사용할 것을 제안한다. 99%이상의 VaR 값을 목표기금으로 한다면 부보대상기관에 지나치게 높은 보험료를 부담하게 되며 신뢰수준 99%이상의 극단적인 상황이 발생하는 경우는 시스템위기에 해당하므로 예보차원에서 해결하기 어려운 상황으로 인식할 수 있다. 따라서 99% 신뢰수준의 VaR 값을 사용하는 것이 적절하다고 판단된다. 하지만 여기에 대해서 이론적 근거를 제시하기는 쉽지 않기 때문에 외국 경우의 예를 감안하고 정책적인 판단을 통해 선택하는 것이 바람직하다고 볼 수 있다.

실제로 미국, 한국, 캐나다 등 많은 예금보험기구들은 자본금을 갖지 않는 특수법인 형태의 공적 기관이다.

라. 목표기금 도달기간 추정과 보험료율

목표기금의 적정 규모와 적정 규모에 도달하는데 필요한 목표기간을 정하면 이에 필요한 보험요율이 결정되므로 보험료율과 목표기간 간에는 상충관계가 존재한다. 보험료율을 높게 책정할수록 목표기금제의 정착을 통한 금융안정망의 구축은 빠른 시일 내에 이루어질 수 있다. 그러나 기존의 정상적인 예금보험료에 공적자금 상환을 위한 특별기여금을 내고 있는 부보금융기관의 입장에서 볼 때, 목표기금의 조기 달성을 위한 높은 수준의 보험료율은 적어도 단기적으로 부보금융기관의 수익성에 부정적인 요소로 작용할 수 있다. 역으로 목표기금의 규모와 보험료율을 확정하면, 목표기금에 도달하는데 소요되는 기간의 예상치가 정해진다. 목표기금의 적정 규모가 설정된 후, 목표 적립기간 및 적정 보험료율은 목표기금 적립 기간 중 부보금융기관의 부실 가능성 및 예상 손실 규모, 부보금융기관의 부담 능력을 종합적으로 고려하여 결정되어야 한다.

목표 적립기간을 단기로 설정할 경우, 도달기간 중 보험사고 발생에 따른 예금보험의 위험 노출 정도를 축소할 수 있으나, 이를 달성하기 위해서는 단기적으로 높은 보험료율의 설정이 불가피하다. 이와는 반대로 목표기금달성에 소요되는 기간을 장기로 길게 잡으면 단기적으로 전반적인 보험요율은 낮아질 수 있으나 보다 오랜 기간 보험료를 부담해야 하며, 생존 부보금융기관의 부담이 상대적으로 가중됨으로 인해 우량 및 부실 금융기관 간의 형평성 문제가 제기될 수 있다.

목표기금규모와 보험료율이 결정되면 목표기금의 달성에 소요되는 기간은 다음의 관계식에서 계산될 수 있다.

식(3.5)

( 이하에서 는 목표기금 규모, 는 기의 기금규모, 는 부보예금 대비 목표기금 비율, 는 기의 부보예금 규모, 은 목표기금 달성에 소요되는 기간, 는 예금보험료율, 는 부보예금 대비 기금의 평균손실율(운용경비 포함), 은 적립기금에서 발생한 평균수익률, 는 부보예금의 증가율로 나타낸다.)

기의 기금 규모는 다음의 차분방정식에 따라 축적될 것으로 예상된다.

식(3.6)

따라서 목표기금 비율 를 달성하는데 소요되는 예상 기간은 다음 식을 만족하는 의 최소값으로 정의될 수 있다.

식(3.7)

목표기금의 달성에 소요되는 기간은 보험료율 뿐 아니라 기금으로부터의 수익률, 평균손실률, 예금증가율에도 의존한다. 위 식(3.7)에서 볼 수 있듯이, 예금보험료율()이 높을수록, 기금의 수익률()이 높을수록, 평균손실률()이 낮을수록, 예금증가율()이 낮을수록 목표기금을 조기에 달성할 수 있다. 이와 함께 기금손실을 줄이는 노력의 정도가 적정목표기금, 보험료율, 목표기금에 이르는 소요기간에 지대한 영향을 미칠 것이다. 예를 들어, 낮은 손실률은 목표기금의 달성기간을 단축시키게 된다. 뿐만 아니라 낮은 손실률은 장기적으로 적정목표기금 수준을 낮추고 그에 따른 보험료율도 떨어뜨리는 순기능을 가진다. 물론 목표기금의 적정 수준에 도달하기 이전에 예상치 못한 기금손실이 발생하여 기금이 목표한 적정 규모보다 현저히 부족한 상황이 발생하면 목표기금에 도달하는 기간이 길어지게 된다. 이때 목표기금까지의 도달 기간을 계획한 대로 유지하려는 경우에는 부보금융기관에 대한 보험료율을 재조정해야 할 것이다.

본 연구에서는 기금의 운용수익률()을 5%, 부보예금의 연평균 성장률()은 6%를 가정하였다. <표 3-1>의 결과를 사용하였을 때, 현행 0.1%의 보험료를 징수한다면 목표기금에 도달하기 위해서는 25년이 소요된다. 저금리 추세로 부보예금의 성장률은 낮아질 가능성을 감안하여 부보예금의 연평균 성장률을 5%로 할 경우 목표기금 도달기간은 23년이 소요된다. 한편, 예상손실율이 0%인 경우(즉, 손실이 안난다면) 목표기금 도달가능기간은 15년이 소요되는 것으로 산출되었다.  <표 3-2>는 은행의 목표기금 도달과정을 나타낸다. (식(3.6)의 과정) 10년 만에 목표기금에 도달하기 위해서는 보험료를 부보예금의 0.181%로 결정해야 하는데, (15년 만에 도달하기 위해서는 보험료를 0.136%로 결정해야 한다.) 이 과정은 <표 3-3>에 나타나 있다. < 그림 3-6>은 예상손실율을 가정한 목표도달 과정이므로 예상되는 경로를 그림으로 표현한 것이다. 만일 실제 손실이 발생하는 것을 가정하면 경로는 달라질 것이다. 한편 <그림 3-7>은 보험료율을 다르게 가정하였을 경우 목표기금에 도달되는 과정을 그림으로 나타낸 것이다. 즉, 회수율 평균 0.85, 표준편차 0.15의 가정하에서 목표기금율 1.35%를 도달하기 위해서, 보험료율을 0.181%로 하였을 경우 10년, 0.136%일때는 15년, 0.10%(현행 보험료율)일 때는 25년이 소요됨을 나타낸다.  한편, <표 3-4>은 부록에 있는 은행의 각 모수집합에 따른 평균손실율과 목표기금율, 기금도달기간을 나타내는 표이다.

<표3-2> 은행의 목표기금 도달과정

(현행보험료, 회수율 평균 0.85, 표준편차 0.15)

기간	부보예금(천억원)	기금 규모(천억원)	기금/예금(%)
1	4,986.2	3.0	0.061%
2	5,285.4	6.4	0.121%
3	5,602.5	10.2	0.181%
4	5,938.7	14.3	0.241%
5	6,295.0	18.8	0.299%
6	6,672.7	23.9	0.357%
7	7,073.1	29.4	0.415%
8	7,497.5	35.4	0.472%
9	7,947.3	42.0	0.529%
10	8,424.1	49.3	0.585%
20	15,086.4	168.5	1.117%
21	15,991.5	186.6	1.167%
22	16,951.0	206.3	1.217%
23	17,968.1	227.6	1.267%
24	19,046.2	250.6	1.316%
25	20,189.0	275.4	1.364%

<표 3-3> 은행의 목표기금 도달과정

(보험료율 0.181%, 회수율 평균 0.85, 표준편차 0.15 )

기간	부보예금(천억원)	기금 규모(천억원)	기금/예금(%)
1	4986.24	7.08	0.142%
2	5285.41	14.94	0.283%
3	5602.54	23.64	0.422%
4	5938.69	33.26	0.560%
5	6295.01	43.86	0.697%
6	6672.71	55.53	0.832%
7	7073.08	68.35	0.966%
8	7497.46	82.41	1.099%
9	7947.31	97.82	1.231%
10	8424.15	114.67	1.361%

<그림 3-6> 은행의 목표기금 도달 과정

(현행보험료, 회수율 평균 0.85, 표준편차 0.15)

(가) 기금규모(단위; 천억원)                (나) 예금대비 기금(단위: %)

<그림 3-7> 보험료 수준별 은행의 목표기금 도달 과정 비교

(회수율 평균 0.85, 표준편차 0.15)

(가) 기금규모(단위:천억원)                (나) 예금대비 기금(단위:%)

<표 3-4> 은행의 회수율의 평균과 표준편차에 대한 시나리오 별 목표기금 도달기간

(현행 보험료, 예금성장률 6%, 기금수익률 5%)

회수율 평균 표준편차		0.85	0.8	0.75
0.125	평균손실(%)1)	0.019%	0.020%	0.029%
	목표기금(%)2)	0.588%	0.650%	0.930%
	도달기간(A)3)	8년	9년	14년
	도달기간(B)4)	7년	7년	10년
0.15	평균손실(%)	0.039%	0.045%	0.063%
	목표기금(%)	1.356%	1.587%	2.005%
	도달기간(A)	25년	34년	76년
	도달기간(B)	15년	18년	23년
0.175	평균손실(%)	0.065%	0.085%	0.145%
	목표기금(%)	2.420%	2.716%	3.766%
	도달기간(A)	112년	N/A5)	N/A6)
	도달기간(B)	28년	32년	47년
0.2	평균손실(%)	0.093%	0.118%	0.158%
	목표기금(%)	3.334%	3.781%	4.243%
	도달기간(A)	N/A5)	N/A6)	N/A6)
	도달기간(B)	40년	47년	54년

주 : 1)평균손실(%)은 평균손실액/EAR을 나타냄(은행의 EAR은 4,704천억원임)

2)목표기금(%)는 99% VaR/EAR을 나타냄.

3)도달기간(A)는 현행 보험료수준에서 도달할 수 있는 평균기간을 나타냄.

4)도달기간(B)는 현행 보험료수준에서 평균손실율이 0일때 도달할 수 있는 최단시간을 나타냄.

5)평균손실율이 현행보험료수준보다 낮지만 성장률과 수익률의 구조적 차이에 의해 도달할 수 없음.

6)평균손실율이 현행보험료수준보다 높기 때문에 기금을 축적할 수 없음.

4. 목표기금제 시행에 따른 부수 과제

가. 기금 자산운용

기금이 목표한 적정 수준에 도달할 때까지의 기간뿐만 아니라 도달한 이후에도 기금의 자산은 안정성과 유동성을 확보하면서, 수익성이 추가로 고려하는 방향으로 운용되어야 한다. 유동성과 안정성의 확보를 위해 신용등급이 높은 단기채 중심의 자산운용이 일반적이며, 이 경우 수익성이 더 높은 자산에 투자할 수 있는 기회비용이 발생하므로 목표한 유동성과 안정성을 달성하면서 추가적으로 수익성을 고려하는 자산운용 정책을 택해야한다. 기본적으로 기금자산 수익률은 부실 발생 가능성 및 부실 규모와 부(negative)의 상관관계를 가져서는 안 된다. 이러한 관점에서 볼 때 정부기금평가에서 지적된 바와 같이 부보금융기관에 대한 예치는 축소되어야 한다. 목표기금의 규모에 도달한 이후에는 신용등급이 높은 장기채에 대한 분산투자 역시 유동성과 안정성을 해치지 않는 범위에서 고려될 수 있다. 부실금액의 발생이 국내 경제상황과 부의 관계를 가질 가능성이 크므로 환위험에 대한 관리가 철저히 이루어진다는 전제하에 해외자산에 대한 투자 역시 고려될 수 있을 것이다. 66개국 예금보험제도에 대한 IMF의 survey는 미국과 영국을 포함하여 조사 대상 국가 중 1/3은 기금을 국채에만 투자하여 운용하도록 규정하고 있다. 최근에 목표기금제를 근간으로 하여 예금보험제도를 시행하기로 한 홍콩의 경우, Exchange Fund에 대한 예치, 만기 1년 이내의 Exchange Fund Bills, US Treasury Bills, 위험관리 수단으로서 외환 파생상품, 기타 승인된 투자 대상으로 자산운용 대상을 제한하고 있다. CDIC의 경우는 기금의 보전이 기금 자산운용의 최우선 목표가 되어야 하며 투자 시 고려해야 할 사항은 시장위험의 최소화 및 투자수익률의 극대화이며, 공사업무와 무관한 투자 행위는 하지 않고, 자본 차입을 이용한 투기행위는 금지하고 있다. 투자수단으로서는 연방정부 재무성 증권 및 연방정부채권(만기 1년 미만), 캐나다정부채권(만기 1년 이상), 부보금융기관의 정기예금, CD 및 어음, 연방정부 승인은행들의 은행 보증어음, 주정부 재무성 증권 및 어음, 주정부채권(만기 1년 이상), 캐나다 달러표시 상업어음이 가능하며, 각 투자 대상에 대한 엄격한 제약이 존재한다.

나. 유동성 확보를 위한 추가적인 재원조달 마련

시스템위기가 아닌 상황 하에서 일시적으로 부실금액이 보유 기금의 규모를 초과할 경우에 대비한 자금조달원은 목표기금제의 유동성 확보 측면에서 볼 때 사전적으로 준비될 필요가 있다. 사전적 확보가 반드시 명문화될 필요는 없으나 암묵적이라도 이러한 재원의 확보는 목표기금제에 바탕을 둔 예금보험제도의 안정성을 위해 필요하다. 일반적으로 부보금융기관 권역별 차입, 금융기관으로부터의 일시차입, 국고여유자금의 일시차입, 상환기금 담보차입, 한국은행으로부터의 한도차입, 예금보험공사의 유동성 조절용 채권발행의 제도화 등이 가능한 재원이며, 이렇게 조달된 자금은 추후 예금보험료 수입을 통해 상환한다. 홍콩의 경우 정부가 환율방어를 위해 보유하는 Exchange Fund를 명시적으로 이러한 재원조달 수단으로 지정하였다. 국제 금융기관으로부터 추가 자금조달원 (lines of credit)을 미리 확보하는 것 역시 위험관리 측면에서 바람직하다. 특히 각국 예보기관간의 사전적인 조율을 통해 상호간의 재원을 확보해 주는 방안 역시 고려될 수 있다. 자금부족 발생 이전에 이를 대비한 추가 재원 확보 측면에서 대재해채권의 성격을 지닌 채권의 발행이 이루어질 수 있다. 이러한 재원으로 확보된 기금은 별도로 관리되어 기금의 부족 시 추가 재원으로 활용될 수 있을 것이다.

대재해채권 (catastrophe bond)은 손해보험사가 재보험의 대체 수단으로 주로 발행하는 것으로 대규모 자연재해가 발생할 경우 이자와 원금의 지급이 취소되는 채권이다. 이를 예금보험의 추가적인 재원으로 활용하기 위해서는 부보금융기관의 사고금액이 일정 수준을 초과할 경우 이자와 원금의 지급이 취소되는 방식으로 변형되어야 할 것이다.

다. 기금적립율 측정 방법

기금적립율은 실제 기금적립규모/목표기금규모로 산정하여 관리하는 것이 적절하다. 부보대상예금의 일정비율로 목표규모를 표시할 경우 실제 기금적립규모와 동일한 시점 및 방법을 통하여 측정되어야 한다. 기금규모는 기금의 유동성측정이 아닌 바, 여유자금 금액기준으로 산정하는 것은 부적절하며, 실제 기금적립규모는 기금 결산 대차대조표상의 자본계정 금액(예금보험기금, 기금잉여금, 자본조정)으로 측정되어야 하며, 이는 대손충당금 등을 고려한 기금의 실질적인 자체 부담능력을 의미한다. 부보대상예금의 일정비율로 목표규모를 표시할 경우 매년 말 기준으로 상기 예금규모에 대한 확정절차가 별도로 필요하다. 부보금융기관으로부터 연말기준의 부보대상예금 또는 총예금 자료를 징구하여 측정하여야 한다. 현재 부보대상예금은 보험료 수납을 위해 평잔 기준으로만 해당 금융권의 결산기를 기준으로 부보금융기관으로부터 징구하고 있는 바, 12월말 기준의 부보대상예금 말잔 자료의 추가 징구 가능성에 대한 추가 검토가 필요하다.

라. 차등보험료율 제도 도입에 따른 고려사항

고정보험료율 제도는 보험료율의 변동성이 적으며, 부보 금융기관의 보험료율에 대한 예측이 용이하다는 장점이 있다. 또한 부보금융기관의 재무상황이 어려울 때 추가적인 보험료 부담이 커질 가능성이 상대적으로 적으며, 그 시행에 따른 비용이 적은 장점을 지니고 있다. 그러나 고정보험료율 제도는 부보금융기관이 예금보험제도에 끼치는 비용과 상관없이 보험료율이 결정되어 도덕적 해이를 조장하며, 형평성의 문제가 야기될 수 있다.

차등보험료율제도는 부보 금융기관의 위험에 따른 위험조정 보험료율의 부과를 의미하며 개별 부보 금융기관의 위험에 대한 평가를 근거로 하여 적정 위험조정 보험료율의 책정이 이루어져야 한다. 차등보험료율제의 시행을 통해 개별금융기관의 위험관리 체제가 개선되는 효과가 있으므로 고정보험료율제가 지닌 부보금융기관의 도덕적 해이와 부보금융기관간의 형평성 문제가 이 제도를 통해 완화될 수 있다. 차등보험료율제의 시행을 위해 각 부보금융기관의 위험에 대한 정확한 평가가 전제될 필요는 없지만 미국, 홍콩 등의 차등보험료 시행의 사례에서 보듯 시장이 제공하는 금융기관의 위험지표와 감독당국이 산출한 위험지표를 근간으로 하여 CAMEL 방식 등을 통해 부보금융기관의 건전성을 평가하고 이에 따라 차등보험료율을 적용하는 것이 현실적이다. 고정보험료율제 하에서도 기금이 목표한 수준에 도달한 이후에 기금의 규모가 목표수준을 초과할 경우에 적용되는 리베이트의 산출을 위해 단순히 부보금융기관이 과거에 납부한 보험료뿐만 아니라 부보금융기관의 위험을 추가로 고려할 경우 실질적으로 차등보험료율제의 효과를 가져 올수 있다. 다음 <표 4-1>은 고정보험료율과 차등보험료율 방식을 비교하고 있다.

<표 4-1 > 고정보험료율과 차등보험료율 방식의 비교

	고정보험료율	차등보험료율
위험 측정 (Risk measurement)	-	+
위험 관리 (Risk control)	-	+
도덕적 해의 방지	-	+
보험료의 안정성	+	-
기금재원조달 규칙에 대한 타당성	-	+
제도 시행 비용	+	-
시행을 위한 인력 조달	+	-

주 : + 채택에 유리한 요인, - 는 불리한 요인을 나타냄.

자료 : Roy, “A Preliminary Analysis of  Deposit Insurance Funding Issues,"

마. 시스템위기 처리 문제

대형기관의 도산 또는 경제전반의 부실화로 인해 목표기금을 초과하는 대규모 부실의 발생은 시스템위기로 규정된다. 시스템위기 판단기준 및 위기관리체제의 의사결정 주체의 권한과 책임을 명확히 하고 관련기관의 역할 범위를 사전적으로 확정할 필요가 있다. 미국의 경우 1984년 Continental Illinois(CI) 은행의 도산 시 FDIC, 재무부, OCC, 연방준비은행이 공동으로 위기관리를 수행하였다. Too big to fail에 대한 우려로 인해 연방준비은행이 CI에 35억불의 신용을 공여하는 한편, 항구적 형태의 지원방식을 채택하였는데, CI의 정리과정에서 FDIC는 연방준비은행이 공여한 채무를 인수하였으며 막대한 정리비용으로 인하여 가교은행을 통한 정리방식의 필요성이 대두되었다. 현재 재무성 장관은 연방준비은행 및 FDIC 이사진 2/3의 승인과 대통령의 허가가 있을 경우, 시스템위기를 선포할 수 있으며, 이 경우 비부보대상예금에 대한 보상을 포함한 처리를 시행할 수 있다.

시스템위기로 인해 발생한 부실의 처리에 있어 부담주체 및 부담 방법이 제시되어야 하며, 생존 부보 금융기관에 대한 추가보험료 설정 방안이 제시되어야 한다. 시스템위기 발생 시 현실적으로 그 부담의 주체는 정부가 될 것이며, 시스템 위기를 처리 방식, 처리를 위한 재원 확보, 사후적인 부실 처리비용을 어떤 방식으로 환수할 지에 대한 방안이 마련되어야 한다. 대형 금융기관의 부실에 의해 초래된 시스템 위기의 처리에 있어 예금보험대상이 아닌 부채 역시 보상의 대상이 될 것이라는 Too big to fail의 암묵적인 보장이 있을 경우, 대형금융기관의 도덕적 해이를 초래할 수 있다. 시스템위기 처리비용의 사후적인 환수 방안으로서 생존 금융기관에 부과되는 예금보험료의 인상이 이루어질 경우, 목표기금제 하에서 예금보험제도가 지닌 사후적 재원조달 방식의 성격을 더욱 강하게 하는 경향을 지닌다. 특히 대형 금융기관의 부실에 의해 초래된 시스템위기의 처리비용을 생존한 소형금융기관이 부담하게 되므로 형평성의 문제를 야기할 수 있다.

6. 결론

신예금보험기금 체제의 출범에 따라 중장기적인 신예금보험기금의 자생력확보와 건전화 방안수립이 요구되고 있다. 이러한 시점에서 부실금융기관의 발생시 추가적인 비용의 지출을 극소화하면서 즉각적인 처리를 가능하게 하며, 동시에 예금보험에 따른 비용을 장기간에 걸쳐 분산시킬 수 있는 목표기금제 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 현재 5개 금융권역별로 관리 운영되고 있는 예금보험료 체제 하에서 은행부문을 중심으로 적정 목표기금 규모 및 도달기간에 따른 보험료율의 추정을 시도하였다. 목표기금의 규모는 극히 예외적인 손실을 제외한 대부분의 손실을 감당할 수 있도록 99% VaR을 기준으로 하여 부보예금 대비 일정 비율로 설정하였으며, 실증분석 결과 적정 목표기금율은 은행의 경우 회수율의 평균과 표준편차가 각각 85%, 15%인 상황에서 부보예금의 1.356% 나타났다. 보험사, 여타 상호저축은행, 증권회사, 종합금융회사는 은행의 수치를 참조하여 결정하여야 할 것이다. 현행 보험료율을 유지하면서 위에서 제시된 목표기금율을 달성하기 위해서 소요되는 기간은 은행권의 경우 현재의 0.1%의 보험료율을 유지할 경우 약 25년이 소요된다. 본 연구에서 제시되는 목표기금의 수치에 대해서는 논란이 있을 수 있다. 이는 본 연구에서 이용한 99% VaR값이 극단치에 해당되며 이 극단치는 관찰치가 작은 꼬리부분의 분포에 의존하기 때문이다.  만약 극단치의 값들에 대한 자료가 충분하고, 분포의 꼬리부분의 형태가 평활(smooth)하다면 - 즉 꼬리부분의 끝으로 가면 갈수록 점프의 크기가 무시할 만큼 작아진다면- 극단치의 분포는 일반화된 파레토분포(generalized Pareto distribution)에 수렴한다. 그러나 본 연구에서의 극단치의 값들이 일반화된 파레토분포에 수렴하는지는 더 심도있는 통계적 검증이 필요하다. 또한 본 연구에서 추정한 VaR 수치가 회수율 모수값의 가정에 따라 달라지고 있는 점과 추정된 수치에 대한 통계적 검증작업이 필요하다는 점을 감안한다면 목표기금으로 한 숫자를 선택하는 것보다는 범위를 제시하는 것이 더 유용할 수도 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서 99% VaR을 한 수치로 제시한 것은 회수율의 평균이나 표준편차에 대한 정책적 시사점까지를 고려하여 목표기금을 추정하는 데 벤치마크로 이용할 수 있기 때문이다. 즉, 회수율의 평균과 표준편차와 같은 모수값은 외생적으로 주어진다기 보다는 정책적인 함의를 지닌 변수로서 현재 경제수준과 정책적인 판단으로 목표기금의 최적 규모와 목표 도달기간이 결정되었다면 이를 달성하기 위한 제반 정책적 변화가 수반되어야 할 것이다. 예를들어, 예금보험 당국의 규제∙감독 기능의 강화가 이루어질 경우 부실금융기관의 발생 가능성 축소를 통한 예상 손실율의 감소, 부실금융기관 발생 시 적기 손절매를 통한 회수율 평균의 증가 및 표준편차의 감소가 달성될 수 있을 것이다. 리스크관리는 어느 수준을 선택하는 가의 결정이다. 따라서 목표기금의 선택에 있어서도 수치의 절대적인 수준보다는 극단치 값의 전체적인 분포 및 그 상대적인 수준을 감안한 정책적 결정이 요구된다. 이에 본 연구의 결과가 의사결정의 벤치마크로서 이용될 수 있을 것이다. 본 연구에서 각 시나리오별 VaR값의 안정성에 대한 분석이 미비한 점은 한계로 지적될 수 있다. 이에 대해서는 보다 심도 있는 연구가 필요하며 향후 연구과제로 한다.

한편, 본 연구에서는 기금의 자산운용, 유동성 확보를 위한 재원조달 마련, 기금적립률 측정 방법, 차등보험료율 제도 도입에 따른 고려사항, 시스템 위기 처리 문제 등은 목표기금제 시행에 따른 부수과제 역시 살펴보았다. 이러한 사항 역시 목표기금제 시행에 앞서 정책적으로 논의되어야 할 부분이다.

부록 . 시뮬레이션의 결과

(1) 각 모수집합별 은행 Credit VaR(EAR: 4,704천억)      (단위: 천억, %)

부도율 : 2년간 EDF의 평균	평균	표준편차	최소값	최대값
모수집합
평균손실액/EAR	0.019%	0.011%	0.001%	0.048%
95% VaR 금액	0	0	0	0
97.5% VaR 금액	1.58	2.98	0	14.94
99% VaR 금액	27.66	26.32	0	102.39
99.7% VaR 금액	176.31	141.54	123.71	783.69
95% VaR %	0.000%	0.000%	0.000%	0.000%
97.5% VaR %	0.034%	0.063%	0.000%	0.318%
99% VaR %	0.588%	0.559%	0.000%	2.177%
99.7% VaR %	3.748%	3.009%	0.263%	16.660%
모수집합
평균손실액/EAR	0.039%	0.013%	0.015%	0.073%
95% VaR 금액	0	0	0	0
97.5% VaR 금액	8.82	7.60	0	40.73
99% VaR 금액	63.77	28.02	18.38	138.29
99.7% VaR 금액	168.87	53.77	75.45	315.16
95% VaR %	0.000%	0.000%	0.000%	0.000%
97.5% VaR %	0.188%	0.162%	0.000%	0.866%
99% VaR %	1.356%	0.596%	0.391%	2.940%
99.7% VaR	3.590%	1.143%	1.604%	6.700%
모수집합
평균손실액/EAR	0.065%	0.022%	0.020%	0.106%
95% VaR 금액	1.21	2.45	0	9.26
97.5% VaR 금액	31.25	17.85	3.76	73.95
99% VaR 금액	113.85	46.15	29.36	255.59
99.7% VaR 금액	323.21	173.10	122.68	858.81
95% VaR %	0.026%	0.052%	0.000%	0.197%
97.5% VaR %	0.664%	0.379%	0.080%	1.572%
99% VaR %	2.420%	0.981%	0.624%	5.434%
99.7% VaR %	6.871%	3.368%	2.608%	18.257%
모수집합
평균손실액/EAR	0.093%	0.026%	0.049%	0.156%
95% VaR 금액	5.73	6.16	0	32.11
97.5% VaR 금액	56.07	26.35	12.23	144.05
99% VaR 금액	156.84	42.39	72.14	261.21
99.7% VaR 금액	409.62	184.30	152.92	937.83
95% VaR %	0.122%	0.131%	0.000%	0.683%
97.5% VaR %	1.192%	0.560%	0.260%	3.062%
99% VaR %	3.334%	0.901%	1.534%	5.553%
99.7% VaR %	8.708%	3.918%	3.251%	19.937%

- 은행 표 계속(회수율:0.8)

부도율 : 2년간 EDF의 평균	평균	표준편차	최소값	최대값
모수집합
평균손실액/EAR	0.020%	0.009%	0.004%	0.039%
95% VaR 금액	0	0	0	0
97.5% VaR 금액	3.89	3.67	0	15.27
99% VaR 금액	30.57	19.30	4.73	92.74
99.7% VaR 금액	159.70	91.30	31.94	413.39
95% VaR %	0.000%	0.000%	0.000%	0.000%
97.5% VaR %	0.083%	0.078%	0.000%	0.325%
99% VaR %	0.650%	0.410%	0.101%	1.972%
99.7% VaR %	3.395%	1.941%	0.679%	8.788%
모수집합
평균손실액/EAR	0.045%	0.017%	0.013%	0.088%
95% VaR 금액	0.84	1.60	0.00	7.72
97.5% VaR 금액	19.82	11.45	3.41	56.45
99% VaR 금액	74.67	35.40	13.07	168.33
99.7% VaR 금액	269.49	141.49	96.43	701.50
95% VaR %	0.018%	0.034%	0.000%	0.164%
97.5% VaR %	0.421%	0.243%	0.072%	1.200%
99% VaR %	1.587%	0.753%	0.278%	3.578%
99.7% VaR %	5.729%	3.008%	2.050%	14.913%
모수집합
평균손실액/EAR	0.085%	0.029%	0.029%	0.172%
95% VaR 금액	10.45	9.34	0	44.03
97.5% VaR 금액	50.08	25.80	12.69	115.70
99% VaR 금액	127.77	38.73	31.51	223.20
99.7% VaR 금액	374.34	184.25	159.60	840.32
95% VaR %	0.222%	0.199%	0.000%	0.936%
97.5% VaR %	1.065%	0.549%	0.270%	2.460%
99% VaR %	2.716%	0.823%	0.670%	4.745%
99.7% VaR %	7.958%	3.917%	3.393%	17.864%
모수집합
평균손실액/EAR	0.118%	0.030%	0.054%	0.185%
95% VaR 금액	16.81	12.45	0	72.54
97.5% VaR 금액	81.22	28.93	33.97	148.44
99% VaR 금액	177.85	40.02	70.58	272.29
99.7% VaR 금액	422.93	209.23	119.71	997.43
95% VaR %	0.357%	0.265%	0.000%	1.542%
97.5% VaR %	1.727%	0.615%	0.722%	3.156%
99% VaR %	3.781%	0.851%	1.500%	5.788%
99.7% VaR %	8.991%	4.448%	2.545%	21.204%

- 은행 표 계속(회수율:0.75)

부도율 : 2년간 EDF의 평균	평균	표준편차	최소값	최대값
모수집합
평균손실액/EAR	0.029%	0.012%	0.004%	0.058%
95% VaR 금액	0.57	1.03	0	3.61
97.5% VaR 금액	11.53	9.36	0	41.43
99% VaR 금액	43.74	19.12	5.00	104.03
99.7% VaR 금액	195.40	115.01	54.33	554.22
95% VaR %	0.012%	0.022%	0.000%	0.077%
97.5% VaR %	0.245%	0.199%	0.000%	0.881%
99% VaR %	0.930%	0.406%	0.106%	2.212%
99.7% VaR %	4.154%	2.445%	1.155%	11.782%
모수집합
평균손실액/EAR	0.063%	0.021%	0.031%	0.147%
95% VaR 금액	7.98	5.93	0	23.21
97.5% VaR 금액	36.61	15.01	7.33	87.18
99% VaR 금액	94.30	27.95	30.54	156.95
99.7% VaR 금액	264.17	134.67	96.52	841.96
95% VaR %	0.170%	0.126%	0.000%	0.493%
97.5% VaR %	0.778%	0.319%	0.156%	1.853%
99% VaR %	2.005%	0.594%	0.649%	3.337%
99.7% VaR %	5.616%	2.863%	2.052%	17.899%
모수집합
평균손실액/EAR	0.145%	0.034%	0.065%	0.215%
95% VaR 금액	39.65	13.45	8.39	74.62
97.5% VaR 금액	100.20	24.24	47.99	143.66
99% VaR 금액	177.16	39.07	107.89	266.51
99.7% VaR 금액	371.99	170.23	171.46	966.15
95% VaR %	0.843%	0.286%	0.179%	1.586%
97.5% VaR %	2.130%	0.515%	1.020%	3.054%
99% VaR %	3.766%	0.831%	2.294%	5.666%
99.7% VaR %	7.908%	3.619%	3.645%	20.539%
모수집합
평균손실액/EAR	0.158%	0.043%	0.074%	0.281%
95% VaR 금액	39.30	17.39	9.69	89.73
97.5% VaR 금액	108.93	30.01	42.01	176.68
99% VaR 금액	199.58	49.74	93.70	363.64
99.7% VaR 금액	472.04	217.32	184.25	1,089.91
95% VaR %	0.836%	0.370%	0.206%	1.908%
97.5% VaR %	2.316%	0.638%	0.893%	3.756%
99% VaR %	4.243%	1.058%	1.992%	7.730%
99.7% VaR %	10.035%	4.620%	3.917%	23.170%

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* 인용된 문헌 중 일부는 본문에서 명시적으로 인용되지는 않았지만 본문의 작성에 도움이 되었을 경우에 포함시켰음.