SCOR모형을 활용한 상호저축은행의 조기경보시스템 연구*

김영기, 정신동**

* 본 연구의 작성시 유익한 논평을 해 주신 금융감독원의 김순배 조사연구국장과 자료정리에 도움을 준 지현미 선임조사역, 이민규, 현정환 조사역에게 감사드린다.

** 두 저자는 모두 금융감독원 조사연구국에 근무(Tel: 02-3786-7858, 011-759-9751, E-mail: jeungshi@fss.or.kr)

	< 요 약 >
본 연구는 미국 예금보험공사(FDIC)의 SCOR모형을 응용하여 우리나라의 부실징후 상호저축은행을 조기에 판별하기 위한 조기경보모형을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구의 주요내용은 다음과 같다. 첫째, SCOR모형에 사용되는 종속변수(CAEL 평가등급) 및 설명변수(23개 재무지표)에 대하여 구체적으로 설명하고, 모형의 추정결과에 대한 해석을 제공하였다. 둘째, 부실징후 상호저축은행의 판단기준을 제시하고, SCOR모형의 부실예측능력을 분석하였다. 셋째, 부실징후의 주요 원인으로 작용하는 문제 재무지표의 식별방법을 설명하고, 동 식별결과가 상호저축은행의 영업행태와 관련하여 주는 시사점을 정리하였다. 추정모형이 CAEL 등급을 정확하게 추정할 확률은 평균 64% 수준이었으며, 추정모형의 부실은행 판별능력은 68% 수준인 것으로 나타났다. 문제 재무지표는 BIS기본자본비율 및 연체대출비율 등 4개 지표인 것으로 나타났는데, 이는 자본적정성 및 자산건전성의 악화가 저축은행 부실화의 주요 원인으로 작용함을 시사하는 것이다. 핵심주제어 : 조기경보, SCOR모형, 부실징후은행, 문제재무지표 JEL 분류기준 : G2, C4

Ⅰ. 머리말

80년대 이후 금융위기가 증가하고 금융리스크가 확대됨에 따라 미래의 금융기관 파산 또는 경영악화에 대한 예측의 중요성이 증대하고 있으며, 이에 따라 주요국의 감독당국은 금융기관의 미래상태를 예측하기 위한 다양한 조기경보시스템을 개발․운영중에 있다.

우리나라의 경우에도 외환위기 이후 조기경보모형의 필요성에 대한 인식이 확대됨에 따라 감독당국의 주도에 의해 금융권역별 위기발생과 개별 금융회사의 부실징후를 예측하는 모형을 구축하는 작업을 진행하여 왔으나 통계적 예측모형에 대한 신뢰성 부족, 사후적인 보수․개량 노력의 미흡 및 전문인력의 부족 등으로 인하여 예측력이 높은 조기경보모형의 개발 및 활용이 이루어지지 못하고 있는 실정이다.

상호저축은행(이하 “저축은행”이라 한다)의 경우 금융산업에 대한 건전성 감독규제제도 강화방안의 일환으로 1999년말 도입된 CAEL 상시감시제도와 외환위기 발생 이전부터 사용중인 부실예측모델을 조기경보시스템으로 활용해 오고 있으나 이들 제도의 부실징후 조기 인지능력은 크게 미흡한 실정이다. CAEL 평가는 특정시점의 재무상태에 대한 평가제도로서 저축은행의 미래상태에 대한 예측에 한계가 있으며, 현행 부실예측모델 또한 판단기준에 대한 객관적 근거가 부족할 뿐만 아니라 부실징후 예측력이 크게 미흡한 것으로 나타나고 있다. 또한 전체 저축은행산업의 위기징후를 조기에 판별할 수 있는 조기경보모형은 아직 개발되지 않고 있는 실정이다.

본 연구 제2장 참조

한편 그동안 국내에는 일반기업을 대상으로 다변량판별분석(multivariate discriminant analysis), 로짓분석(logit regression analysis) 및 인공신경망분석(neural network analysis) 등의 분석방법론을 활용한 부실예측에 대한 연구가 있어 왔으며, 일부는 금융기관을 대상으로 그 연구를 확장하여 왔다. 그러나 이들 분석방법을 활용한 기존 연구는 대부분 금융기관을 우량집단과 부실집단으로 이분하고 개별 금융기관이 부실집단에 속할 확률을 추정하고 있어 ‘부실’의 개념정의에 따라 모형의 예측결과가 다르게 되는 문제점을 내포하고 있다. 부실의 개념을 지나치게 엄격하게 정의하는 경우에는 부실집단에 속하게 되는 금융기관의 표본 수가 줄어들어 예측모형의 타당성이 저하하게 되며, 표본을 늘리기 위해 부실의 개념을 완화하여 적용하는 경우에는 조기경보모형으로서의 의의를 상실하게 된다. 또한 기존의 연구방법은 저축은행에 대한 주요 감독제도인 CAMEL 경영실태평가제도와의 연관성이 부족하기 때문에 저축은행에 적용하기에는 부적합하다고 볼 수 있다.

성격이 상이한 2개 이상의 집단(예: 우량기업과 부실기업)을 구분해 내는 통계적 기법으로서 판별식을 이용하여 특정기업의 판별점수를 산출하고, 이 값이 판별점(cutoff point) 이상이면 부실예상기업으로 그 미만이면 우량기업으로 판정한다.

기업부실에 영향을 미치는 요인과 그 영향력을 추정하여 기업이 도산할 확률을 측정하는 계량적 기법으로서 판별분석에 비해 관련변수들이 정규분포이어야 한다는 가정이 전제될 필요가 없다는 장점이 있다. 로짓분석은 확률변수가 로지스틱 함수를 따른다고 가정한다.

자료학습을 통해 일정 패턴을 찾고 문제를 해결하는 인공지능의 특성을 모형화한 비모수적 방법론으로서 가정이 불필요하며 유연성이 높은 장점을 가진다. 그러나 과대적합(overfitting) 문제가 있고 결과에 대한 해석이 매우 어렵다는 단점이 있다.

일반기업을 대상으로 한 연구에는 김동수(1994), 남주하․김동수․김명정(1995), 남준우(2003) 등이 있으며, 금융기관을 대상으로 한 연구에는 남주하․진태홍(1998), 장영광․김영기(2004) 등이 있다.

이 연구는 이와 같은 문제인식하에 국내 저축은행에 적용할 수 있는 조기경보모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 미국의 연방예금보험공사(이하 FDIC)에서 조기경보모델의 일환으로서 운용하고 있는 SCOR모형(Statistical CAMELS Off-site Rating system)을 저축은행에 적합하게 개발․적용하고자 한다. SCOR모형은 그 이름이 시사하는 바와 같이 회귀분석 기법을 이용하여 CAMELS 평가등급을 추정하고, 동 추정등급을 토대로 부실징후 금융기관을 조기에 식별하기 위한 감독기법이다. SCOR모형은 미국 FDIC가 1999년에 개발․채택한 조기경보모형으로서 부실징후 은행의 판별력이 높을 뿐만 아니라 동 모형을 적절하게 응용할 경우 CAMEL 평가제도 및 적기시정조치 등 현행 저축은행에 대한 건전성 감독제도와 연계하여 활용할 수 있는 장점을 가진다. 또한 SCOR모형은 각 재무비율에 적용되는 가중치를 산출함으로써 취약등급을 받는데 주요 원인으로 작용하는 재무비율을 식별할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 이 연구에서는 저축은행에 적용할 수 있는 SCOR모형을 개발하고, 이를 부실 저축은행 및 문제 재무비율을 식별하는데 활용함으로써 저축은행의 건전성 제고를 위한 영업행태 및 감독정책상의 시사점을 얻고자 한다.

미국의 연방예금보험공사(이하 FDIC), 미연준(이하 FRS) 및 통화감독청(이하 OCC) 등 감독당국은 각각 다양한 조기경보모형을 개발․운용중에 있다. FDIC는 CAMELS 등급추정 및 등급하락 확률을 산출하기 위한 「SCOR모형」, CAMEL중 경영관리부문(M)을 제외한 4개 부문에 대한 매분기 평가제도인 「CAEL평가제도」, 부동산가격 하락에 취약한 금융회사를 포착하기 위한 「REST모형」, 자산의 급격한 확대로 인해 미래의 부실화 가능성이 높은 금융회사를 포착하기 위한 「GMS모형」과 저신용등급의 고위험 차주에 대한 대출(sub-prime loans)의 비중이 높은 금융회사를 찾아 내기 위한 「QLA모형」 등 다양한 모형을 운용하고 있다. 또한 FRS의 경우에는 CAMELS의 등급별 확률분포를 추정하기 위한 「SEER 평가모델」과 은행의 도산 또는 심각한 자본감소 가능성을 추정하기 위한 「SEER 위험도 모델」을 운영중에 있다. 그리고 OCC는 다양한 감독수단 및 경제적 예측모형을 조합한 「카나리(Canary)」라고 하는 상시감시시스템과 향후 3년간 다양한 경제상황에 따라 은행의 경영성과가 어떻게 달라질 것인지를 예측하는 「PGRMs모형」을 운용중에 있다. 이들 모형에 대한 상세한 논의는 현정환(2004) 참조.

SCOR모형에 대한 논의는 Collier외(2003)을 참조하였다.

SCOR모형을 적용할 수 있기 위해서는 회귀분석 기법을 적용할 수 있을 정도로 일정 수 이상의 금융기관이 존재하여야 하며, CAMEL 평가제도를 도입․운용하고 있어야 한다는 두 가지 조건을 충족하여야 한다. 현재 국내 대부분의 은행․비은행 금융기관은 외환위기를 전후하여 CAMEL 평가제도를 도입․운용하고 있어 SCOR모형의 적용을 위한 두 번째 조건은 충족하고 있는 상태이다. 또한 금융기관 수의 측면에서도 대부분의 비은행기관이 회귀분석 기법을 이용할 수 있을 만큼의 충분한 수가 존재하고 있다. 따라서 여기에서 개발된 저축은행 SCOR모형은 약간의 변용을 거쳐 신협, 농협, 수협 등 여타 권역에 대하여도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

II. 상호저축은행 개요 및 현행 조기경보제도

1. 저축은행 개요

저축은행(구 상호신용금고)은 정부주도의 경제개발계획 추진과정에서 소외된 서민금융을 지원하고 사금융을 양성화하기 위해 1972년 제정된 사금융양성화 3법에 의해 그 제도적 근거가 마련되었으며, 이후 대표적인 서민금융기관으로서 수 및 규모 면에서 지속적으로 성장하여 왔다.

상호신용금고법, 단기금융업법, 신용협동조합법

그러나 80년대 말 이래 단계적으로 실시된 금융자유화 조치로 인해 은행권과의 경쟁력이 점차 약화되어 왔으며, 재무구조 및 내부통제 기능이 취약하여 부실화가 누적됨에 따라 외환위기 이후 강도 높은 구조조정 과정을 경험하였다. < 표 1 >에서 보는 바와 같이 1997년말 231개에 달하던 저축은행은 인가취소, 합병, 해산 등 구조조정으로 절반이 넘는 129개가 퇴출되었다. 한편 외환위기 이후 신설(부실저축은행 인수를 통한 신규진입)된 저축은행은 12개이며, 2004년 6월말 현재 영업중인 저축은행은 모두 114개이다.

< 표 1 >                     연도별 저축은행 현황

(단위: 개)

	1997년	1998년	1999년	2000년	2001년	2002년	2003년	계
구조조정	-	24	31	42	24	6	2	129
신 설	-	4	6	2	-	-	-	12
총 은행수	231	211	186	146	122	116	114

1997년말 36.3조원(은행당 평균 1,571억원)에 이르던 전체 저축은행의 총자산은 부실 저축은행의 퇴출 및 저축은행에 대한 일반의 신뢰도 감소 등으로 2000년말에는 21.9조원으로 감소하였다. 그러나 구조조정이 일단락된 2001년 이후 총자산은 증가세로 반전하여 2003년말 현재 30.0조원(은행당 평균 2,640억원)에 이르고 있다. 이는 저축은행 전체로는 아직 외환위기 이전 수준으로 회복하지 못하고 있으나 은행당 평균 총자산 규모는 외환위기 이전 대비 68.0% 증가하여 저축은행 규모의 대형화가 진행되고 있음을 나타내고 있다.

저축은행의 수익성 및 건전성도 2001회계연도부터 회복추세에 있는데, 수익성의 경우 2000회계연도까지 적자를 기록하였으나 2001회계연도부터 흑자로 전환하였으며, 대표적인 건전성 지표인 고정이하 여신비율은 1999회계연도중 26.6%에서 2003회계연도중 12.2%로 개선되는 모습을 보이고 있다.

이와 같이 저축은행의 수익성 및 건전성이 개선되고 있는 것은 부실 저축은행의 퇴출 및 공적자금 투입에 의한 부실채권 정리와 함께 경영실태평가 및 적기시정조치 제도 등 감독당국에 의한 건전성 감독규제제도가 도입․강화되고 있는데 주로 기인하는 것으로 보인다.

그러나 향후 영업여건 변화에 따라 저축은행의 수익성 및 건전성이 악화될 가능성을 배제할 수 없는 실정이다. 시중자금이 적정수준 이상으로 저축은행으로 유입될 경우 저축은행이 동 자금을 부실가능성이 높은 차주에게 공여하게 됨으로써 저축은행의 전반적인 부실화를 초래하게 될 가능성이 높다. 특히 일부 저축은행을 중심으로 그 취급이 확대되고 있는 소액신용대출은 연체율이 급증(04.4월 현재 54.8% 수준)하는 등 부실이 이미 현재화되고 있는 상황이다.

저축은행의 영업전망과 관련하여 특징적인 현상중 하나는 향후 취급업무, 영업지역 및 경영진의 능력 등에 따라 저축은행별로 영업실적의 차별화가 진행될 것으로 예상된다는 점이다. 이는 2002회계연도중 21개 저축은행이 흑자전환한 반면, 11개 저축은행이 적자전환하여 은행별 변동성이 높다는 데에서도 잘 드러나고 있다.

< 표 2 >            저축은행 총자산, 수익성 및 건전성 추이

(단위: 조원, %)

	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003
총자산	36.3	31.8	27.2	21.9	22.6	25.4	30.0
ROA	-0.6	-5.4	-2.4	-2.6	0.6	0.6	0.34
고정이하 여신비율	18.7	30.0	26.6	21.4	12.4	11.4	12.2

주: 총자산은 역년도말 기준, ROA 및 고정이하여신비율은 회계연도 기준

2. 저축은행에 대한 현행 상시감시 및 조기경보제도

1) CAEL 상시감시제도

감독당국은 외환위기 이후 저축은행에 대한 건전성감독을  강화하기 위해 각종 감독규제제도를 새로이 도입하였는데, 그 중의 하나가 CAMEL 방식에 의한 경영실태평가제도이다. 동 제도는 미국의 연방은행감독기구들이 1979년 연방금융기관검사위원회(Federal Financial Institutions Examination Council)의 권고에 따라 채택한 ‘통일금융기관평가제도'(UFIRS)로서 우리나라는 은행권역에서 1996년 10월 도입하였으며, 저축은행에는 1999년 12월 도입되어 2000년 6월 결산일로부터 적용되고 있다.

CAMEL 평가제도는 각 금융회사의 자본적정성(Capital Adequacy), 자산건전성(Asset Quality), 경영진의 경영관리능력(Management), 수익성(Earnings) 및 유동성(Liquidity) 등 5개 부문에 대한 부문별 및 종합평가를 실시하고, 동 평가결과를 1등급～5등급의 평가등급으로 나타낸다. CAMEL 평가제도는 금융회사의 경영실태에 대한 합리적이고 종합적인 평가제도로서 인식되고 있으며, 특히 5개 부문에 대한 종합평가결과를 단일한 등급지표로 나타내고 있는 CAMEL 종합등급은 금융회사의 경영상태를 나타내는 단일지표중에서 가장 대표적인 지표로 간주되고 있다.

한편 금융산업이 발달하면서 시장금융상품에 의한 은행자산 건전성 평가의 중요성이 부각되면서 미국의 경우 1997년부터 시장리스크에 대한 민감도 부문(Sensitivity to Market Risk)을 별도의 평가요소로 추가하여 CAMELS 평가방식으로 운영되고 있다. 우리나라는 은행권역에만 1998년 10월 시장리스크 부문(S)을 도입하여 운영중에 있다.

현재 감독당국은 CAMEL 평가결과를 경영건전성 개선지도 및 적기시정조치기준으로 활용하는 등 감독검사업무에 적극 반영하고 있다. 경영실태평가 결과 경영건전성이 악화될 우려가 있거나 경영상 취약한 부문이 있는 기관에 대하여는 경영건전성 개선지도를 실시하고 있으며, 동 평가결과가 불량등급으로 판정된 경우 경영개선권고 등 적기시정조치의 부과대상이 된다. 이의 상세한 내용은 < 표 3 >에서 정리하고 있다.

< 표 3 > CAMEL 평가등급에 따른 조치요건
구 분		요 건
경영건전성 개선지도		- 경영건전성 악화우려 또는 취약부문 발생시
적기시정 조치제도	경영개선권고	- 종합평가등급 3등급 이상으로서 자산건전성 또는 자본적정성 부문 등급이 4등급 이하인 경우
	경영개선요구	- 종합평가등급 4등급 이하인 경우
부실금융회사 결정 평가대상		- 종합평가등급이 5등급

한편 감독당국은 금융회사의 본점에 대한 종합검사시 실시되는 CAMEL 평가와 함께 매분기 각 금융회사의 업무보고서를 바탕으로 경영관리부문(M)을 제외한 CAEL평가를 실시하고 있다. 종합검사 주기 사이에 금융회사의 경영상태가 급속히 악화되는 경우 CAMEL 평가등급은 금융회사의 경영상태를 더 이상 적절히 반영할 수 없게 된다. 따라서 종합검사 주기 사이에 금융회사의 부실화 가능성을 조기에 적발하기 위한 상시감시수단으로서 도입․활용되고 있는 것이 CAEL 평가제도이다. 저축은행의 경우 검사인력 사정상 연간 종합검사가 일부 저축은행(전체의 20% 내외)만을 대상으로 함에 따라 종합검사의 주기가 매우 장기에 이르기 때문에 상시감시수단으로서의 CAEL 평가제도는 특히 중요한 의미를 갖는다.

미국의 경우 CAMEL 평가제도는 1979년 도입되었으며, 상시감시제도로서의 CAEL 평가는 이 보다 뒤 늦은 1985년부터 실시되었다. CAEL 평가제도는 현재에도 미국 감독당국의 주요한 상시감시수단의 하나로 활용되고 있다.

그러나 현행 CAEL 평가제도는 저축은행에 대한 조기경보모형으로 활용하기에는 다음과 같은 문제점이 있는 것으로 보인다. 우선 무엇보다 분기별 CAEL 평가는 향후의 재무상태 변화에 대한 예측모델이 아니라는 점이다. CAEL 평가를 담당하는 은행검사역은 분기별 CAEL 평가결과의 추이를 살펴봄으로써 개별 저축은행의 경영상태가 개선 또는 악화되고 있는지 파악할 수 있으며, 이를 통해 미래의 경영상태 변화에 대한 일정 정도의 예측도 가능하다고 볼 수 있다. 그러나 CAEL 평가는 업무보고서상의 계량지표만을 고려하여 평가등급을 산출하기 때문에 계량지표가 산출되는 시점, 즉 과거 또는 현재시점의 재무상태에 대한 평가에 국한되며 향후의 재무상태 변화에 대한 예측이 곤란하게 되는 기본적 한계를 가진다.

CAEL 평가제도의 두 번째 문제는 개별 금융회사의 부실화 요인으로 작용한 문제 재무지표의 식별이 곤란하다는 점이다. 현행 CAEL 평가는 12개 계량지표별로 등급을 산출한 후 이를 단순 산술평균하여 부문별 평가등급을 산출하고, 부문별 평가등급을 다시 산술평균하여 종합평가 등급을 산출한다. 이와 같이 종합등급 산출시 이중적인 산술평균 방식을 적용함에 따라 취약등급을 받는데 주요 원인으로 작용한 재무지표의 식별이 곤란하게 된다. 요컨대 CAEL 평가제도는 금융회사 부실화 원인에 대한 파악이 곤란하다는 의미에서 조기경보제도로서의 유용성에 한계가 있다고 보여진다.

2) 현행 부실예측모델

현재 저축은행에 대한 조기경보제도로서 1996년 3월 개발하여 사용중에 있는 「부실예측모델」이 있다. 동 모델은 정상영업중인 저축은행에 대해 매분기 실시하며, 13개의 계량지표에 최대 85점을, 3개의 비계량지표에 최대 15점을 부여하여 산출한 총점을 기준으로 개별 저축은행의 부실화 가능성을 평가한다.

계량지표로는 부실여신비율과 연체대출비율 등 자산건전성 부문 4개 지표, 여수신의 감소속도, 유동성비율 등 유동성부문 5개 지표, 자기자본비율 등 안정성부문 2개 지표와 총자산이익률 등 수익성 부문 2개 지표로 구성되어 있으며, 비계량지표는 대주주의 경영참여여부, 관계회사 유무 및 리스크관리상황 이행여부 등으로 구성되어 있다.

부실예측도 각 지표의 점수를 합계한 결과, 총점이 60점 이상인 경우 부실화 가능성이 상당히 높은 상태, 59～50점인 경우 부실화 가능성이 비교적 높은 상태, 49～30점인 경우 보통상태, 그리고 30점 미만인 경우 우량한 저축은행으로 판정한다. 부실예측도 평가결과가 부실화 가능성이 높은 것으로 나타나는 경우 보다 면밀한 상시감시 및 검사실시 등 감독검사업무에 참고자료로 활용하고 있다.

그러나 현행 부실예측모델은 다음과 같은 문제점을 갖는 것으로 분석된다. 우선 동 모델은 CAEL 평가제도와 동일하게 현 시점의 재무상태를 평가하는 것으로서 향후의 재무상태 변화에 대한 예측능력이 미흡하다는 기본적 한계를 갖고 있다.

실증분석결과 동 부실예측모델의 부실징후 저축은행 식별능력은 약 15% 내지 43% 수준으로서 매우 취약한 것으로 나타나고 있다.

또한 현행 부실예측모델은 각 부문별 가중치 및 부실예측도 판단기준에 대한 객관적 근거가 부족하다는 문제를 갖는다. 예컨대 부실여신비율의 경우 최대 10점을 부여하는데 반해 자기자본비율 및 유동성비율의 경우 각각 최대 5점을 부여하고 있는데 이와 같이 각 지표별로 상이한 점수를 부여하는데 대한 객관적인 근거가 부족하다. 그리고 부실예측도 합계점수가 60점 이상인 경우 부실화 가능성이 높은 것으로 판단하고 있으나 이에 대한 객관적 타당성 역시 부족하다.

마지막으로 현행 모델은 종합경영실태평가제도인 CAMEL 평가등급과의 연계성이 부족하다는 문제가 있다. 금융회사 경영실태에 대한 가장  바람직한 평가제도가 CAMEL 평가제도인 점을 고려할 때 조기경보모형은 동 CAMEL 평가제도와 연계성을 가지는 방향으로 설계되는 것이 바람직할 것이다.

III. 상호저축은행 SCOR모형의 연구

1. 모형의 설계

1) 순위로짓모형

SCOR모형의 추정을 위해 사용되는 회귀분석 기법은 순위로짓모형(Ordered Logit Analysis)이다. 순위로짓모형은 종속변수가 취할 수 있는 결과가 3개 이상의 순위를 갖는 값으로 나타나는 경우 종속변수와 독립변수간의 관계를 추정하는 회귀분석 기법이다. 순위를 갖는 종속변수의 예로서는 1등급에서 5등급으로 분류되는 신용등급을 생각해 볼 수 있다. 여기에서 1등급은 가장 우수한 등급을 나타내고 5등급은 가장 낮은 등급을 나타낸다. 그런데 1～5등급의 개별 신용등급은 단지 순위만을 나타낼 뿐 개별 등급 사이의 거리는 중요하지 않다는 점을 주의하여야 한다. 예컨대 1등급과 3등급간의 차이정도는 1등급과 2등급간 차이정도의 2배에 상당한다는 식으로 해석되어서는 안된다.

한편 종속변수가 2개의 값만을 가지는 경우 단순로짓모형(Logit Analysis)을 사용하며, 종속변수가 순위를 갖지 않는 3개 이상의 값을 가지는 경우(예: 주거지역을 동, 서, 남, 북으로 분류)에는 다항로짓모형(Multinomial Logit Analysis)을 사용한다.

순위로짓모형 을 이해하기 위해 종속변수(y)가｛1, 2, 3, 4, 5｝중의 하나의 값을 가진다고 가정하자. 순위로짓모형은 은닉변수(latent variable, y*) 모델로부터 도출할 수 있다. 이제 독립변수의 선형함수로 표현되는 은닉변수(latent variable, y*)의 추정방정식이 다음과 같이 주어진다고 가정하자.

이하의 순위로짓모형에 대한 자세한 설명은 Wooldridge(2002)를 참조하였다.

[eqn: y*=X beta +u]

여기에서 β는 K×1의 벡터이고 X는 상수항을 포함하지 않은 독립변수의 벡터이다. 즉, [eqn: beta X=` beta _{1} X _{1i} + beta _{2} X _{2i} + CDOT CDOT CDOT + beta _{k} X _{ki} ,````i`=`1,`....N] 이다. 그리고 교란항 u는 로짓확률분포함수([eqn: LAMBDA =e ^{z} /(1+e ^{z} )])로부터 도출된다고 가정한다. 확률변수 z가 ∞에서 +∞로 변함에 따라 로짓확률분포함수([eqn: LAMBDA])는 0과 1사이의 값을 갖게 된다.

이제 로짓모형의 추정결과 절사점(cut points)이 [eqn: alpha _{1} < alpha _{2} < alpha _{3} < alpha _{4}] 와 같이 주어졌다고 하자. 그리고 종속변수 y와 은닉변수 y*의 관계를 다음과 같이 정의하자.

[eqn: y=1`````````if`````````y*` LEQ ` alpha _{1}# # y=2`````````if`````````` alpha _{1} <`y*` LEQ ` alpha _{2}# # y=3`````````if`````````` alpha _{2} <`y*` LEQ ` alpha _{3}# # y=4`````````if`````````` alpha _{3} <`y*` LEQ ` alpha _{4}# # y=5`````````if````````y*`>` alpha _{4}]

그러면 독립변수 X가 주어졌다고 할 때 y의 조건부 순위별 확률은 다음과 같이 계산할 수 있다.

[eqn: P(y=1□X)``=```P(`y*` LEQ ` alpha _{1} □X)=P(X beta +u LEQ ` alpha _{1} □X)= LAMBDA ( alpha _{1} -X beta )# # P(y=2□X)``=```P(` alpha _{1} <`y*` LEQ ` alpha _{2} □X)= LAMBDA ( alpha _{2} -X beta )- LAMBDA ( alpha _{1} -X beta )# # P(y=3□X)``=```P(` alpha _{2} <`y*` LEQ ` alpha _{3} □X)= LAMBDA ( alpha _{3} -X beta )- LAMBDA ( alpha _{2} -X beta )# # P(y=4□X)``=```P(` alpha _{3} <`y*` LEQ ` alpha _{4} □X)= LAMBDA ( alpha _{4} -X beta )- LAMBDA ( alpha _{3} -X beta )# # P(y=5□X)``=```P(`y*`>` alpha _{4} □X)=1- LAMBDA ( alpha _{4} -X beta )]

상기 확률들의 합은 1이 됨을 쉽게 확인할 수 있다. 일반적으로 독립변수 X가 주어졌다고 할 때 종속변수 y가 특정 순위 m이하가 될 누적확률은 다음과 같이 표현된다(여기에서 m =1,2,3,4)

[eqn: P(y LEQ m□X)``=```P(`y*` LEQ ` alpha _{m} □X)= LAMBDA ( alpha _{m} -X beta )= {exp ^{alpha _{m} -X beta }} over {1+exp ^{alpha _{m} -X beta }}]

절사점 α와 회귀계수 β는 최대우도법(maximum likelihood estimation)에 의해 추정할 수 있다. 개별 관측치 i에 대하여 로그변환 최대우도함수는 다음과 같이 주어진다.

[eqn: l _{i} ( alpha , beta )``=1[y _{i} =0]log[ LAMBDA ( alpha _{1} -x _{i} beta )]+1[y _{i} =1]log[ LAMBDA ( alpha _{2} -x _{i} beta )# # ````````````````````````````````- LAMBDA ( alpha _{1} -x _{i} beta )]+....+1[y _{i} =5]log[1- LAMBDA ( alpha _{4} -x _{i} beta )]]

여기에서 1[yi=0]는 yi=0이면 1의 값을 갖고 yi≠0이면 0의 값을 갖는 인지함수(indicator function)이다. 대부분의 통계패키지는 최대우도법을 이용한 순위로짓모형의 추정 및 순위별 확률계산을 지원하고 있다. 일반적으로 로짓모형은 교란항의 정규분포를 가정하지 않는다는 점에서 다른 회귀모형에 비해 강점을 가진다. 만약 교란항이 정규분포를 따른다고 가정하면 위 식은 순위프로빗모형(Ordered Probit Model)으로 바뀌게 된다.

2) 종속변수의 선정

저축은행에 적용할 SCOR모형은 이상과 같은 순위로짓모형을 이용한다는 점에서는 미국 FDIC의 순위로짓모형과 동일하지만 종속변수 및 설명변수는 저축은행의 특성에 맞는 변수를 사용한다. FDIC의 SCOR모형은 평가시점(예: 02.6월)으로부터 1년 이내(02.7월～03.6월)에 임점검사시 산출하는 CAMELS 등급을 종속변수로 이용하고 있다. 그러나 국내 저축은행의 경우 CAMEL 등급은 표본이 부족하여 종속변수로 사용하기가 곤란하다. 예컨대 2002회계연도(02.7월～03.6월)중 종합검사를 실시한 저축은행은 17개에 불과하다. 따라서 국내 저축은행의 경우 평가시점(예: 2002년 6월)으로부터 1년 후 회계연도말(예: 2003년 6월)의 CAEL 등급을 종속변수로 대신 이용하기로 한다.

2002회계연도중('02.7～'03.6월) 종합검사를 실시한 17개 저축은행의 CAMEL 종합등급과 03.6월 기준의 CAEL 종합등급을 비교해 보면, CAMEL 및 CAEL 등급이 일치하는 경우가 11개, 불일치하는 경우가 6개이며, 이중 CAMEL 등급을 CAEL 등급 보다 낮게 평가한 경우는 3개(17.6%)이다. 이는 CAEL 등급을 종속변수로 이용하더라도 경영실태를 과대하게 평가할 오류(제1종 오류)는 크지 않음을 의미한다.

SCOR모형을 이용하여 추정할 CAEL 등급은 종합등급과 자본적정성(C) 및 자산건전성(A) 부문별 등급 등 3개이다. 이들 3개 등급은 적기시정조치의 기준으로 활용되고 있으며, 따라서 부실징후 저축은행 판별을 위해서는 이들 3개 등급의 추정결과가 필요하다.

3) 설명변수의 선정

저축은행 특성을 고려한 23개 지표를 저축은행의 SCOR모형에 사용되는 설명변수로 고려하였다. 현행 CAEL 평가에 이용되는 12개 재무지표와 함께 저축은행 경영상태에 크게 영향을 미치는 기타 10개 주요 재무지표를 포함하였으며, 저축은행 부실화에 영향을 미칠 수 있는 거시변수로서 지역어음부도율을 감안하였다.

(자본적정성 관련지표)

BIS자기자본비율은 금융회사의 청산능력을 나타내 주는 국제적 기준으로서 자본관련비율중 가장 포괄범위가 넓고 핵심이 되는 지표로서 연결대차대조표에 의해 작성된다. BIS기준기본자본비율은 금융회사가 가지고 있는 리스크(위험가중자산)를 감당할 수 있는 가장 안정적인 자본능력을 평가하는데 목적을 두고 있으며 자본관련비율 중 중심지표인 BIS기준자기자본비율에 대한 보완지표로서 기능한다. 단순자기자본비율은 대차대조표상 자기자본의 총자산에 대한 비율로서 일반적으로 BIS기준자기자본비율보다 은행의 부실가능성을 더 잘 나타내는 지표인 것으로 알려져 있다. BIS기준자기자본비율의 경우 각종 규제수준을 맞추기 위하여 은행들이 기본자본 외에도 보완자본을 확충하여 정책적으로 동 비율을 일정수준으로 유지하는 경향이 있어 은행경영상태를 정확히 반영하지 못하는 경향이 있는데 반하여 대차대조표상 단순자기자본비율의 경우 보완자본 요소가 배제되므로 은행경영결과를 보다 정확히 반영할 수도 있다.

(자산건전성 관련지표)

자기자본과 대손충당금의 합계액 대비 손실위험도가중자산의 비율을 나타내는 손실위험도가중여신비율은 고정이하분류여신중 실제 손실로 귀착될 규모를 측정하는 지표로서 금융회사의 자산건전성을 나타내는데 있어 신뢰성이 매우 높은 지표로 간주되고 있다. 순고정이하여신(고정이하여신 - 대손충당금)의 순여신(총여신 - 대손충당금) 대비 비율을 나타내는 순고정이하여신비율은 저축은행의 고정이하여신중 대손충당금을 차감한 잠재적인 순손실 예상액을 평가하는 데 의의가 있다. 연체대출금의 총대출금 대비 비율을 나타내는 연체대출비율은 저축은행의 보유자산중 가장 중요한 대출금의 질적 수준을 평가하는 지표이다.

(수익성 관련지표)

총자산순이익률(ROA)는 일정기간의 경영성과를 집약적으로 나타내주는 당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 수익성 관련비율 중 포괄범위가 가장 넓고 핵심이 되는 지표이다. 총경비(판매비+일반관리비)의 총자산대비 비율을 나타내는 총자산경비율은 금융회사의 지급비용 중 경직적인 성격을 띠고 있는 총경비에 대한 적정성 분석과 이를 통하여 당해 금융회사의 경영합리화 노력을 평가하는 지표이다. 영업비용 대비 영업수익의 비율을 나타내는 수지비율은 비용 단위당 수익규모를 나타내는 지표로서 총괄적인 비용관리의 효율성을 측정한다.

(유동성 관련지표)

유동성부채 대비 유동성자산의 비율을 나타내는 유동성비율은 고객이 예금을 청구할 경우 이에 대한 금융회사의 지급능력을 판단하는데 유용하게 이용되는 지표로서 평가대상기관의 유동성 수준을 나타내는 가장 대표적인 지표이다. 실가용자금의 총예수금 대비 비율을 나타내는 실가용자금비율은 은행권의 지급준비율과 유사한 개념에 해당된다. 고정자산비율은 고정자산의 자기자본 대비 비율로서 자금의 고정화 정도를 나타낸다.

(기타 재무지표)

총대출금의 총예수금 대비 비율을 나타내는 예대율은 저축은행의 핵심적 영업활동인 대출업무를 통한 이익창출능력을 나타내는 지표이다. 최근 저축은행은 은행권에 비해 높은 수신금리 등으로 인해 수신이 크게 증가 추세를 보이고 있으나 대출을 통한 자금운용능력이 취약할 경우 경영악화 요인으로 작용할 수 있다는 의미에서 예대율은 저축은행의 경영상태에 영향을 미치는 중요변수일 것으로 생각된다. 예대마진은 대출금리에서 예금금리를 차감한 것으로서 이자부문의 수익성을 나타내는 지표이다. 영업이익을 총자산으로 나눈 영업이익률은 저축은행의 기본적 영업활동을 통한 이익창출능력을 나타내는 지표이다.

자산건전성을 나타내는 보완적 지표로서 고정이하여신비율, 부실여신비율, 소액대출비율 및 연체소액대출금비율 등 4개 지표를 추가적으로 고려하였다. 고정이하여신비율은 고정이하분류여신의 총여신 대비 비중을 나타내는 지표로서 분자 및 분모에서 대손충당금을 차감하지 않았다는 점에서 순고정이하여신비율과 차별된다. 부실여신비율은 부실여신(회수의문 및 추정손실 분류여신)을 총여신으로 나눈 비율인데, 고정이하여신비율 보다 잠재적인 손실가능성이 더 높은 여신의 비율을 나타낸다. 소액대출비율은 3백만원 이하 소액 신용대출이 총대출금에서 차지하는 비중을 나타내고 있는데, 이는 최근 일부 저축은행을 중심으로 크게 증가하고 있는 소액신용대출이 저축은행의 경영상태에 미치는 영향을 반영하기 위한 것이다. 연체소액대출금비율은 소액신용대출금중 연체금액이 총대출금에서 차지하는 비중으로서 최근 동 대출금의 연체율 상승에 따른 경영악화 내용을 반영하기 위한 것이다.

은행부실화의 일반적 과정에 대한 연구(FDIC, 1997)에 따르면 초기단계에서는 공격적인 경영전략에 의한 급격한 자산의 팽창이 이루어지고 그 다음 단계에서는 대출자산의 질적 저하와 무수익 여신의 증가에 따른 자산부실화가 나타난다고 한다. 이와 같은 부실화 과정을 반영하기 위해 여기에서는 증감변수로서 총자산 증가율과 연체여신 증가율을 설명변수에 포함하였다.

총자산규모는 저축은행의 규모에 따른 경영특성을 통제하기 위한 변수이다. 일반적으로 은행규모의 확대는 은행경영에 상반되는 효과를 미치는 것으로 알려져 있다. 한편으로는 규모의 경제 및 범위의 경제 효과 달성을 통해 경영효율성을 제고하고 자산포트폴리오의 다변화를 통하여 수익기반을 강화하는 효과를 거둘 수 있는 반면 다른 한편으로는 고위험․고수익 대출업무의 취급비중을 증대하거나 주주 및 경영자의 대마불사형 도덕적 해이를 초래함으로써 오히려 위험을 증대시키는 측면도 있다. 총자산규모의 경우 저축은행간 편차가 크고 양적 변수 분석을 위한 기존연구의 일반적 관행에 따라 자연대수 로그변환 값을 이용하였다.

거시변수로서 포함된 지역어음부도율은 저축은행의 소재 지역별 특성을 반영하기 위한 것이다. 저축은행은 대부분 단일점포를 운영하고 있을 뿐만 아니라 소재지역의 서민 및 중소기업이 주요 고객층을 이루고 있어 소재지역의 소득수준 및 경기동향에 따라서 경영상태가 크게 영향을 받을 수 있다. 현재 국내에는 지역별 소득수준에 관한 통계는 산출하지 않으므로 여기에서는 지역별 경기동향을 반영하는 지역어음부도율을 포함하였다. 지역어음부도율은 한국은행이 발표하는 도․광역시 및 특별시 등 16개 지역의 평가시점 기준 과거 일년 동안의 월간 어음부도율의 평균값으로 측정하였다.

(추정모형별 설명변수의 구성)

앞에서 설명한 바와 같이 SCOR모형을 통해 추정할 CAEL등급은 종합등급과 자본적정성 및 자산건전성 등급 등 3개이다. 따라서 추정할 SCOR모형도 3개가 된다. 여기에서 한 가지 고려하여야 할 사항은 각 추정모형에 대하여 동일한 설명변수를 사용할 것인가 하는 문제이다.

일반적으로 설명변수를 추가할 경우 모형의 예측력은 높아 질 수 있으나, 설명변수를 추가함에 따른 자유도(degree of freedom)의 감소 등 비용이 수반되고 허구적 회귀분석(spurious regression)의 문제를 초래할 가능성이 있다. 즉, 설명변수와 종속변수가 사실적 인과관계가 없는데도 불구하고 통계적 유의성은 높게 나타날 수 있는 것이다. 단계적 변수선택방식에서 이와 같이 종속변수와 사실적 인과관계가 없음에도 통계적 유의성은 높은 설명변수를 추가하는 것은 더 큰 문제를 초래할 수 있다. 설명변수간 상관관계 등으로 인하여 사실상 종속변수에 크게 영향을 미치는 중요한 설명변수는 제외되고 통계적 유의성만이 높은 설명변수가 포함될 수 있는 것이다. 또한 추정모형에 포함된 중요 설명변수의 경우에도 회귀계수의 부호나 크기가 영향을 받음으로써 추정모형의 전반적인 타당성이 저하할 우려가 있다.

이상과 같은 점을 고려할 때 종합등급 추정모형의 경우 상기 23개 재무비율을 모두 포함하는 것이 타당하나 자본적정성 및 자산건전성 추정모형의 경우 일부 지표를 제외하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 구체적으로 자본적정성 추정모형의 경우 자산건전성 및 수익성 관련지표는 자본적정성에 크게 영향을 미치는 변수라고 볼 수 있으나 유동성 관련지표의 경우 추정모형에 포함할 논리적 근거를 찾기가 어렵다.

자산건전성 추정모형의 경우 자기자본 및 대손충당금이 자산건전성 지표의 분모를 구성함에 따라 자본적정성 관련지표가 자산건전성 등급에 크게 영향을 미친다. 또한 자산건전성 악화가 수익성 악화와 직결된다는 의미에서 수익성지표도 자산건전성 등급과 높은 상관관계를 가질 것으로 예측된다. 그러나 유동성 관련지표의 경우 자산건전성에 미치는 효과를 발견하기 어렵다. 따라서 자본적정성 및 자산건전성 추정모형에 있어서는 유동성 관련 3개의 CAEL 지표를 제외하였다.

4) SCOR모형 추정절차

SCOR모형을 활용한 CAEL 등급추정의 첫 번째 단계는 상기의 종속변수 및 설명변수를 활용하여 SCOR모형의 회귀방정식을 추정하는 것이다. 구체적으로 평가시점(예: 2002.6월) 현재의 업무보고서상 23개 재무지표를 설명변수로 사용하고 평가시점으로부터 1년 이후(03.6월)의 CAEL 등급(종합 및 부문별 등급)을 종속변수로 사용하여 SCOR모형의 절사점([eqn: alpha]) 및 회귀계수(β)를 추정한다.

이 때 SCOR모형의 추정에 있어서 상기 23개 변수를 대상으로 단계적 변수선택방법(stepwise selection method)을 적용한다. 즉 유의성이 낮은 지표는 단계적으로 제외하고 유의성이 높은 지표를 설명변수로 최종 선정한다. 이와 같은 단계적 변수선택방법은 대부분의 통계패키지에 의해서 자동적으로 수행된다. 이 연구에서는 변수선택의 기준이 되는 유의수준을 20%로 정하였는데, 이는 유의수준을 지나치게 엄격하게 적용할 경우 정보상실의 우려가 있기 때문이다. 이는 또한 추정모형의 예측력을 높이기 위해서이다.

추정절차의 두 번째 단계는 추정된 SCOR모형에 2003년 6월 기준 재무지표를 대입하여 2004년 6월 기준의 CAEL 등급별 확률분포를 구하고 이를 토대로 CAEL 추정등급을 산출하는 것이다. 이와 같은 2단계 추정절차는 매년 저축은행의 결산재무제표가 확정되는 시점(9월중)에 실시한다.

요컨대 SCOR모형은 평가시점 현재 재무지표와 1년 이후의 CAEL 등급간의 관계식을 추정하고, 이를 이용하여 미래의 CAEL 등급을 예측하는 방식이다. 이와 같은 방식을 적용함에 있어서 기본적인 전제는 과거에 성립한 재무지표와 CAEL 등급간의 관계가 미래에도 계속해서 성립할 것이라는 가정이다. 만약 저축은행의 영업환경이 급변하여 저축은행의 경영건전성에 영향을 미치는 재무지표의 중요성에 변화가 발생하는 경우 과거의 SCOR모형은 더 이상 유용하지 않게 될 수 있다.

따라서 설명변수를 구성함에 있어서 한 가지 주의할 점은 매년 저축은행의 영업특성을 감안하여 새로운 변수를 추가하거나 유의성이 떨어지는 변수를 제거하는 등 설명변수를 조정하여야 한다는 점이다. 예컨대 본 연구에서 소액대출비율과 연체소액대출금비율을 포함한 것은 2001년 이후 저축은행의 소액대출 및 동 대출의 연체가 크게 증가하고 있는 특성을 감안하기 위한 것이다. 이와 같은 설명변수의 조정을 위해서는 저축은행 담당 검사역과의 긴밀한 토의 등을 통하여 저축은행 산업 전반의 영업동향에 대한 면밀한 분석이 선행되어야 할 것이다.

2. 모형의 추정결과

1) 추정결과

CAEL 종합등급 및 부문별등급(자본적정성 및 자산건전성)을 각각 예측하기 위한 3개의 SCOR모형을 추정한 결과를 < 표 4 >에 제시하였다. 구체적으로 살펴보면 우선 종합등급 추정모형의 경우 CAEL 4개 부문별 평가지표 각 1개와 함께 최근 크게 문제가 되고 있는 연체소액대출금비중 그리고 예대율 및 총자산규모가 유의한 재무지표로 나타나고 있다. 특히 연체소액대출금비중과 총자산규모의 회귀계수 절대 값이 크게 나타나고 있는데, 이는 이들 2개 변수의 차이에 따라 CAEL 종합등급이 크게 달라질 수 있음을 시사하는 것이다. 회귀계수의 크기 및 부호가  등급별 확률분포에 미치는 영향에 대해서는 아래에서 다시 논의하기로 한다.

자본적정성 추정모형의 경우 자본적정성 관련 3개 지표와 함께 예대율, 연체소액대출금비중, 총자산규모 및 지역어음부도율이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 자본적정성 관련 3개 지표 중 단순자기자본비율의 회귀계수가 여타 2개 비율 보다 절대규모면에서 훨씬 크게 나타나고 있는데, 이는 자본적정성 관련지표 중 단순자기자본비율이 은행의 부실가능성을 가장 잘 나타낸다는 기존의 연구결과(Jagtiani외, 2003)와 일치하는 것이다. BIS기준자기자본비율 계수의 절대규모가 가장 적은 것은 규제수준을 맞추기 위하여 저축은행들이 예금보험공사로부터의 경영정상화관련 차입금 등을 통해 정책적으로 동 비율을 일정수준으로 유지하는 경향이 있는데 따른 것으로 해석된다.

자산건전성 추정모형의 경우 자본적정성 관련 3개 지표와 자산건전성 관련 5개 지표(CAEL 3개 지표와 부실여신비율 및 소액대출비율), 그리고 예대율이 유의한 것으로 나타나고 있다. 자본적정성 관련지표가 모두 유의하게 나타나고 있는 것은 대손충당금의 상당부분(위험가중자산의 1.25% 범위내)이 보완자본으로 인정되고 있고 또한 자산건전성 재무지표 산정에 대손충당금이 포함되기 때문인 것으로 해석된다.

< 표 4 >                      SCOR모형 추정결과

설명변수명	종합등급 (7개)	자본적정성등급(7개)	자산건전성등급(9개)
BIS기준자기자본비율(C)		-0.076 (0.02)	-0.060 (0.03)
BIS기준기본자본비율(C)	-0.069 (0.04)	-0.247 (0.00)	0.085 (0.09)
단순자기자본비율(C)		-0.669 (0.00)	-0.360 (0.00)
손실위험도가중여신비율(A)			-0.031 (0.00)
순고정이하여신비율(A)			0.152 (0.02)
연체대출비율(A)	0.059 (0.01)		0.067 (0.05)
수지비율(E)	0.019 (0.08)
유동성비율(L)	-0.045 (0.01)		-
예대율	-0.060 (0.00)	-0.447 (0.04)	0.048 (0.01)
부실여신비율			0.128 (0.07)
소액대출비율			0.063 (0.00)
연체소액대출금비중	0.206 (0.01)	0.211 (0.00)
총자산규모(억원)	0.553 (0.10)	0.539 (0.11)
지역어음부도율		4.672 (0.11)

주: (  )내는 p-값

2) CAEL 추정등급 및 등급별 확률분포의 계산

SCOR모형의 가장 큰 특징은 개별 은행의 CAEL 등급별 확률분포를 제시한다는 것이다. < 표 5 >는 B저축은행의 등급별 확률분포를 예시하고 있다. SCOR모형에 따르면, 이 은행은 다음 번 임점검사시 CAEL 종합등급 1등급을 받을 확률이 0.01%, 2등급을 받을 확률이 6.0% 등으로 나타나고 있다. SCOR모형에 의한 평가등급 추정은 각 등급을 해당 확률로 가중평균한 예상평균등급을 산출함으로써 이루어진다. 따라서 동 저축은행이 향후 1년 이후 받게 될 CAEL 종합등급은 3.12 (= 1 × 0.01 + 2 × 6.0 + 3 × 75.9 + 4 × 18.1 + 5 × 0.0)를 반올림하여 3등급으로 추정된다.

< 표 5 >              B저축은행의 등급별 확률분포

1등급	2듭급	3등급	4등급	5등급	현 등급	추정등급
0.01	6.0	75.9	18.1	0.0	3	3.12

3) 회귀계수의 부호에 대한 논의

(일반적 의미)

일반적으로 단순선형회귀모형의 경우 회귀계수의 부호는 당해 설명변수가 종속변수에 미치는 영향의 방향을 결정한다. 예컨대 회귀계수가 정(+)인 경우 다른 설명변수 값이 불변이라고 가정하면 당해 설명변수를 한 단위 증가시킬 때 종속변수가 증가함을 의미한다. 그러나 순위로짓모형에서 회귀계수의 부호가 가지는 의미는 단순하지 않다. 종속변수가 CAEL 종합등급인 순위로짓모형에서 설명변수 Xk의 한단위 증가가 CAEL 종합등급별 확률분포에 미치는 영향은 다음과 같다.

[eqn: {Partial p(y=1□x)} over {Partial x _{k}} = {Partial LAMBDA ( alpha _{1} -X beta )} over {Partial x _{k}} =- beta _{k} lambda ( alpha _{1} -X beta ),`# # # {Partial p(y=m□x)} over {Partial x _{k}} = {Partial [ LAMBDA ( alpha _{m} -X beta )- LAMBDA ( alpha _{m-1} -X beta )]} over {Partial x _{k}}# # ``````````````````````````````````````````````=- beta _{k} [ lambda ( alpha _{m} -X beta )-` lambda ( alpha _{m-1} -X beta )],````````````````m=2,3,4# #~~ {Partial p(y=5□x)} over {Partial x _{k}} = {Partial [1- LAMBDA ( alpha _{4} -X beta )]} over {Partial x _{k}} = beta _{k} lambda ( alpha _{4} -X beta )````````````````````````````````````````````````````````````]

여기에서 [eqn: LAMBDA =exp ^{z} /(1+exp ^{z} )]는 로짓누적분포함수(logit cumulative distribution function)이고, [eqn: lambda =exp ^{z} /(1+exp ^{z} ) ^{2}]는 로짓확률밀도함수(logit probability density function)이다.

따라서 설명변수 Xk의 한 단위 증가가 CAEL 종합등급 1등급을 받을 확률에 미치는 영향의 방향은 Xk의 회귀계수 βk의 부호에 의해 결정된다. βk의 부호가 음(-)인 경우 1등급을 받을 확률은 증가하게 되고 양(+)인 경우 동 확률은 감소하게 된다. 한편 5등급을 받을 확률도 βk의 부호에 의해 결정됨을 알 수 있다. 즉 βk의 부호가 음(-)인 경우 5등급을 받을 확률은 감소하게 되고 양(+)인 경우 동 확률은 증가하게 된다. 그러나 2 내지 4등급을 받을 확률에 대한 영향은 분명하게 결정되지 않음을 알 수 있다. 이 경우 확률에 미치는 영향은 βk의 부호뿐만 아니라 [eqn: lambda ( alpha _{m} -X beta )- lambda ( alpha _{m-1} -X beta )]의 부호에도 영향을 받기 때문이다. 그러나 로짓확률밀도함수는 확률변수의 평균에서 함수 값이 최대가 되고 확률변수가 평균에서 멀어질수록 함수값이 감소하는 종모양을 이루고 있기 때문에 [eqn: lambda ( alpha _{m} -X beta )- lambda ( alpha _{m-1} -X beta )]의 부호는 m = 2등급인 경우에는 양(+)의 값을 가질 가능성이 높으며, m = 4인 경우에는 음(-)의 값을 가질 가능성이 높다고 볼 수 있다. 그리고 m = 3인 경우에는 부호가 저축은행별로 상이하게 나타날 가능성이 높다.

이상의 논의에 비추어 볼 때 종합등급 추정모형에서 다른 비율이 불변이라고 가정(ceteris paribus)하고 BIS기준기본자본비율이 증가하는 경우 종합등급 1, 2 등급을 받을 확률은 증가하고 4, 5등급을 받을 확률은 감소하게 된다. 3등급을 받을 확률에 대한 영향은 저축은행별로 상이하게 나타날 가능성이 높다. 일반적으로 볼 때 음(-)의 부호를 갖는 설명변수는 추정등급의 개선을 초래하고 양(+)의 부호를 갖는 설명변수는 추정등급의 악화를 초래하는 것으로 이해할 수 있을 것이다.

예를 들어 B저축은행의 경우 재무비율이 < 표 6 >와 같이 주어졌다고 하자. 또한 B저축은행의 등급별 확률분포는 앞의 < 표 5 >과 같이 주어졌다고 하자. 그리고 종합등급 모형의 추정결과 절사점은 [eqn: alpha _{1} =-3.8,``][eqn: `` alpha _{2} `=`2.53] 및 [eqn: alpha _{3} =6.8]로 주어졌다. 그러면,

종합등급 모형의 경우 종합등급이 5등급으로 추정된 저축은행은 없으며, 이에 따라 절사점도 3개만 구해졌다.

[eqn: lambda ( alpha _{2} -X beta )= lambda (2.53-5.12)= {exp(-2.59)} over {[1+exp(-2.59)] ^{2}} =0.0652]

[eqn: lambda ( alpha _{1} -X beta )= lambda (-3.8-5.12)= {exp(-8.92)} over {[1+exp(-8.92)] ^{2}} =0.0001]

이 되고, 다른 비율이 불변이라고 가정할 때 BIS기준기본자본비율이 1%p 증가하는 경우 2등급을 받을 확률은

[eqn: - beta _{1} [ lambda ( alpha _{2} -X beta )- lambda ( alpha _{1} -X beta )]=-(-0.069) TIMES 0.0652=0.0045]

즉, 약 0.45%p 증가하게 된다.

총자산규모의 경우에는 자연대수 로그변환을 하였기 때문에 회귀계수는 총자산규모의 1% 증가가 종합등급 확률에 미치는 영향을 나타낸다. 따라서 다른 변수가 불변이라고 가정하면 총자산규모가 1% 증가하는 경우 2등급을 받을 확률은

[eqn: - beta _{7} [ lambda ( alpha _{2} -X beta )- lambda ( alpha _{1} -X beta )]=-0.533 TIMES 0.0651=-0.0347]

즉, 약 3.5%p 감소하게 된다. 이는 총자산규모의 팽창이 저축은행의 부실화에 미치는 영향이 상당히 지대함을 의미한다. B저축은행이 현행의 영업행태를 계속한다는 가정 하에 수신고 증가 등의 이유로 총자산이 급격히 팽창할 경우 4등급 이하를 받을 확률이 급격히 증가함으로써 부실화가 초래될 수 있음을 의미하는 것이다.

< 표 6 >                    B저축은행의 재무비율

설명변수명	비율(X)	회귀계수(β)	Xβ
BIS기준기본자본비율(C)	2.99	-0.069	-0.12
연체대출비율(A)	16.2	0.059	0.96
수지비율(E)	99.84	0.019	1.90
유동성비율(L)	23.84	-0.045	-1.07
예 대 율	84.64	-0.060	-5.07
연체소액대출금비중	5.3	0.206	1.09
총자산규모(로그변환)	14.14	0.533	7.54
합 계			5.12

(회귀계수의 부호가 직관적 추론과 일치하지 않는 경우)

< 표 4 >에서 제시된 추정 회귀계수의 부호는 대체로 직관적인 추론과 일치한다. 예컨대 자본적정성 관련지표의 경우 모두 음(-)의 부호를 갖고 있어 자본충실도의 제고가 CAEL 등급 향상에 기여함을 잘 보여주고 있다. 그러나 일부 회귀계수의 부호는 직관적 추론과 상반되는 것으로 나타나고 있어 해석상 주의를 요한다.

예컨대 종합등급 추정모형에서 수지비율의 회귀계수가 양(+)의 부호를 갖고 있는데, 이는 수지비율의 상승이 수익성부문 평가등급의 증가를 통해 종합등급 증가를 초래할 것이라는 직관적 추론과 상반되고 있다. 일반적으로 회귀분석에서 회귀계수의 부호가 직관적 추론과 일치하지 않는 것은 설명변수간 상관관계 때문일 가능성이 높다. 수지비율의 경우 BIS기본자본비율과는 음(-)의 상관관계(상관계수=-0.21)를 갖고 연체대출비율과는 양(+)의 상관관계(상관계수=0.21)를 갖는 것으로 나타나고 있는데, 이는 고위험 고수익 업무의 영위가 한편으로는 수익성 제고를 가져오지만 다른 한편으로 자산건전성 및 자본적정성을 저하시키고 결국 종합등급의 악화를 초래함을 의미한다.

예대율의 경우 자본적정성 추정모형과 자산건전성 추정모형에서 상반된 부호를 갖는 것으로 나타나고 있다. 이는 예수금을 핵심영업활동인 대출금으로 운용하는 것은 수익확대를 통해 자본적정성의 향상을 초래하지만 다른 한편으로 자산건전성의 악화를 초래한다는 것을 의미한다. 예수금 대비 대출금 비중이 높을수록 수익성이 높아지는 한편 대출의 부실화 가능성도 높을 것이므로 이와 같은 상반된 부호는 직관적 추론과 일치하는 부분이다. 예대율 증가가 종합등급에 미치는 영향은 긍정적으로 나타나고 있어 예대율 증가에 따른 수익성 및 자본적정성 제고 효과가 자산건전성 악화 효과를 능가하는 것으로 해석된다.

4) 저축은행 SCOR모형 추정결과의 정확도 분석

SCOR모형 추정결과의 정확도를 측정하기 위해 CAEL 추정등급과 실제 평가등급을 비교하여 보았다. 여기에서 CAEL 추정등급은 2003년 6월말 부터 1년 이후 시점인 2004년 6월 기준의 CAEL 등급에 대한 추정치이다. 따라서 정확도 측정은 추정등급과 2004년 6월말 기준의 실제 평가등급을 비교해 보아야 하나 이 보고서 작성 시점 현재 2004년 6월 결산 기준의 실제 평가등급 자료가 없으므로 2004년 3월말 기준의 실제 CAEL 등급과 비교하였다. 정확도 측정 결과 SCOR모형이 실제 CAEL등급을 정확하게 예측할 확률은 평균적으로 63.5% 수준인 것으로 나타났다. 또한 SCOR모형이 경영실태를 실제보다 양호(추정등급 > 실제등급)하게 추정(제1종오류)할 확률은 15% 미만으로 예측력은 비교적 양호하게 나타났다.

< 표 7 >     SCOR모형에 의한 CAEL 추정등급과 실제 평가등급의 비교

(개, %)

	추정등급과 실제등급이 일치	평가등급 불일치		계
		추정등급이 실제 보다 불량(제2종오류)	추정등급이 실제 보다 양호(제1종오류)
종합등급	72 (63.2)	25 (21.9)	17 (14.9)	114
자본적정성	75 (65.8)	25 (21.9)	14 (12.3)	114
자산건전성	70 (61.4)	32 (28.1)	12 (10.5)	114
평 균	72.3 (63.5)	27.3 (24.0)	14.3 (12.6)

* (  )내는 전체 저축은행(114개) 대비 비율(%)

3. 부실징후 저축은행의 식별

1) 부실징후 저축은행 판단기준

조기경보모형의 궁극적 목적은 부실징후 은행을 조기에 식별하는 것이다. 부실징후 은행에 대해서는 감독자원의 집중배치를 통한 면밀한 점검 및 임점검사를 실시하여 부실요인을 확인하고 적절한 시정조치를 단행함으로써 해당 은행의 부실가능성을 사전에 예방할 수가 있다.

조기경보모형에 의해 부실징후 은행을 적기에 식별하기 위해서는 부실징후의 기준을 적절히 설계하여야 한다. FDIC의 SCOR모형은 CAMELS 종합등급이 1,2등급인 은행중 3등급 이하로 등급이 하락할 확률이 기준비율(flagging)을 초과하는 경우를 부실징후의 기준으로 사용하고 있다. 현재 FDIC가 사용하고 있는 기준비율은 35% 이다.

그러나 국내 저축은행에 대하여 이와 동일한 기준을 적용하기는 어려울 것으로 생각된다. 앞에서 본 바와 같이 저축은행의 약 40% 정도가 CAEL 종합등급 3등급에 해당하고 있는 평가중심화 경향의 현실을 감안할 때 현재의 감독인력 사정상 이들 3등급 은행에 대한 집중적인 감독인력의 배치와 면밀한 점검이 사실상 어렵기 때문이다.

이와 같은 점을 감안하여 저축은행에 대하여는 다음 2가지 기준을 부실징후의 판단기준으로 사용하고자 한다. 첫째, 추정 CAEL 등급이 적기시정조치의 요건에 해당하는 경우이다. 적기시정조치의 요건은 임점검사에 의해 결정한 CAMEL 등급을 활용하고 있으나 조기경보의 목적으로는 SCOR모형에 의한 추정 CAEL 등급을 활용하는 것이다. 구체적으로 추정 CAEL 등급이 앞의 < 표 3 >의 적기시정조치 요건에 해당하는 경우 부실징후 저축은행으로 판단한다.

한편, 첫 번째 요건은 현행 적기시정조치 제도와 부합하는 등 타당성을 가지고 있으나 부실징후은행 식별기준으로 활용하기에는 충분하지 않은 것으로 생각된다. 추정 CAEL 등급이 적기시정조치의 요건에 해당하는 저축은행의 수가 지나치게 적게 나타나는 경우 조기경보제도로서의 SCOR모형의 유용성이 의문시될 수 있다. 또한 추정 CAEL등급에 의한 적기시정조치 해당 저축은행은 상당부분 현재의 실제 CAEL 등급도 적기시정조치 요건에 해당할 가능성이 높다. 이들 저축은행은 부실화가 어느 정도 진행되고 있는 은행으로서 SCOR모형에 의한 조기경보의 의의가 크지 않다고 할 수 있다. SCOR모형에 의해 식별하고자 하는 부실징후 저축은행은 현재의 CAEL 등급은 적기시정조치 요건에 해당하지 않으나 추정 CAEL 등급이 적기시정조치 요건에 해당하는 신규 부실징후 저축은행이라고 할 수 있다.

이상과 같은 점을 감안하여 CAEL 종합등급, 자본적정성 등급 또는 자산건전성 등급이 4등급 이하로 하락할 확률이 기준확률(플래깅 기준)을 초과하는 경우를 부실징후 판단의 두 번째 기준으로서 고려하였다. 여기에서 기준확률을 어떻게 정할 것인가 하는 문제가 매우 중요하다. 기준확률을 높게 설정하는 경우 부실징후 저축은행의 수가 과소하게 되며, 기준확률을 낮게 설정하는 경우 부실징후 저축은행의 수가 과다하게 되는 문제가 발생한다. 저축은행의 경우 감독인력 사정상 연간 종합검사를 실시하는 저축은행이 전체 저축은행의 15～20%에 이르고 있으므로, SCOR모형에 의한 부실징후 저축은행도 동 수준과 유사하게 되도록 기준비율을 설정함이 바람직한 것으로 생각된다. 2003년 6월말 자료를 이용한 SCOR모형 추정결과에 따르면 기준확률을 20%로 설정하는 경우 부실징후 저축은행이 전체의 15～20%에 이르는 것으로 나타났다.

동 기준비율 20%는 절대적인 것은 아니며 저축은행 산업동향 및 감독인력 등을 감안하여 조정가능한 것이다. 예를 들어 부실징후 저축은행이 지나치게 과다하게 나오는 경우 기준비율을 상향조정할 수 있으며, 과소하게 나오는 경우 기준비율을 하향조정할 수 있다. 그러나 지나치게 빈번히 동 기준비율을 변경하는 것은 조기경보제도의 일관성을 저해할 가능성이 있다. 특히 SCOR모형을 저축은행 산업의 건전성 추세 파악을 위해 활용하고자 하는 경우에는 기준비율의 일관성이 더욱 중요하다. 따라서 기준비율은 신중하게 결정하고 일단 결정된 기준비율은 최소한 일정기간 동안 일관되게 사용하여야 할 것이다.

2) 부실예측의 정확도 분석

현재 금융감독원에서 평가하는 CAEL 등급은 외부에 공표하지 않고 있기 때문에 SCOR모형에 의해 식별한 부실징후 저축은행의 세부내역을 공개하기는 곤란하다. 여기에서는 부실예측의 정확도에 대해서만 간단히 언급하기로 한다.

부실예측의 정확도는 제1종 정확도 및 제2종 정확도로 측정한다. 제1종 정확도는 실제 CAEL 평가결과가 적기시정조치에 해당하는 저축은행중 SCOR모형에 의해 부실징후가 예측된 저축은행이 차지하는 비중이다. 그리고 제2종 정확도는 SCOR모형에 의해 부실징후가 예측된 저축은행중 실제 CAEL 평가결과가 적기시정조치에 해당하는 저축은행이 차지하는 비중이다.

< 표 8 >은 SCOR모형의 부실예측능력을 비교하고 있다. 여기에서 부실은행은 2004년 3월 기준 실제 CAEL 등급 평가결과가 적기시정조치 요건에 해당하는 저축은행이며, 신규부실은행은 모형에 의한 추정당시(2003년 6월) 실제 CAEL 평가등급은 적기시정조치 요건에 해당하지 않았으나 2004년 3월 기준으로는 동 요건에 해당하는 은행이다.

< 표 8 >에 따르면 SCOR모형의 부실은행 예측과 관련한 제1종 및 제2종 정확도는 각각 68.4% 및 61.9% 수준에 이르고 있으며, 신규 부실은행 예측에 있어서도 제1종 및 제2종 정확도가 각각 33.3% 및 20% 수준을 보이고 있다.

< 표 8 >                저축은행 SCOR모형의 부실예측능력

(단위: %)

부실은행 식별	제1종 정확도1)	68.4
	제2종 정확도2)	61.9
	제1종 정확도3)	33.3
신규부실은행 식별
	제2종 정확도4)	20.0

주: 1) 2004년 3월 기준 실제 부실은행중 SCOR모형에 의해 부실징후가 예측된 저축은행의 비중

2) 부실징후가 예측된 저축은행중 2004년 3월 기준 실제 부실은행의 비중

3) 2003년 6월부터 2004년 3월까지의 기간중 실제로 신규부실은행이 된 은행중 부실징후가 예측된 저축은행의 비중

4) 신규로 부실징후가 예측된 저축은행중 2003년 6월부터 2004년 3월까지의 기간중 실제로 신규부실은행이 된 은행의 비중

5. 문제 재무지표의 식별

1) 문제 재무지표의 식별 절차

부실징후의 주요 원인으로 작용하는 문제 재무지표의 식별을 위해서는 우선 비교의 기준이 되는 ‘중위-2등급’ 저축은행을 구성하여야 한다. ‘중위-2등급’ 은행은 2003년 6월 기준의 CAEL 평가결과 종합등급이 2등급인 저축은행(58개)들의 재무비율의 중위값을 추출하여 구성한다. 이와 같은 ‘중위-2등급’ 은행은 인위적으로 구성된 가상의 저축은행으로서 실제로 존재하지 않는다는 점을 유의할 필요가 있다.

< 표 9 >     중위-2등급 저축은행의 재무비율(종합등급 추정변수)

(단위: %)

BIS기본 자본비율	연체대출 비율	수지비율	유동성 비율	예 대 율	연체소액 대출금비중	log(총자산)
10.2	14.8	90.7	39.6	96.5	0.47	11.8

그 다음 단계는 중위-2등급 은행과 개별 저축은행을 비교하여 각 재무지표의 가중치를 산출하는 것이다. 가중치 산출방식은 제3장에서 자세히 설명한 바와 같다. 예컨대   < 표 6 >에서 예로 든 B저축은행의 BIS기준기본자본비율(X1)에 부여되는 가중치는 다음과 같이 산출한다.

[eqn: 100 TIMES {beta _{1} (x _{1} ^{A} -x _{1} ^{B} )} over {beta (x ^{A} -x ^{B} )} =`100 TIMES {-0.069(10.2-2.99)} over {0.69-5.12} =4.84]

여기에서 A는 중위-2등급 저축은행을 나타내며, βX는 재무비율(7개)을 종합등급 추정모형으로부터 얻은 회귀계수로 가중합계한 값이다.

2) 문제 재무지표의 식별

< 표 10 >은 부실징후 저축은행의 재무지표별 가중치 산출결과를 예시하고 있다. B, C, D 3개 저축은행의 재무지표별 가중치와 함께 전체 부실징후 저축은행의 가중치 평균을 나타내고 있다.

< 표 10 >에 따르면 7개 재무지표중 특히 높은 가중치를 보이고 있는 재무지표는 BIS기본자본비율(가중치평균 19.0%), 연체대출비율(15.7%), 예대율(20.1%), 연체소액대출금비중(25.1%) 등 4개 지표인 것으로 나타나고 있다. 이들 4개 지표의 가중치 합계가 80% 수준에 이르고 있어 부실징후 저축은행이 중위-2등급 은행보다 낮은 등급을 받은 것은 주로 이들 4개 지표에 기인하고 있음을 보여 주고 있다. 가중치의 구체적 의미를 보면, 두 은행간 추정 CAEL 종합등급 차이를 BIS기본자본비율의 차이가 약 19%, 연체대출비율의 차이가 약 16%, 예대율 차이가 약 20%, 연체소액대출금비중 차이가 약 25%를 각각 설명하고 있다는 것이다.

< 표 10 >         부실징후 저축은행의 재무지표별 가중치 산출결과

( 종합등급 )

	BIS기본 자본비율	연체대출비율	수지 비율	유동성 비율	예대율	연체소액대출금비중	총자산 규모	합계
B저축은행	4.8	16.1	2.0	6.4	-12.5	82.1	1.2	100.0
C저축은행	8.4	29.5	2.6	10.7	-2.2	46.2	3.9	100.0
D저축은행	14.4	41.4	-5.0	33.0	-8.0	9.7	13.3	100.0
․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․	․ ․ ․
평 균	19.0	15.7	5.2	7.4	20.1	25.1	6.8	100.0

가중치 분석에 의한 문제 재무지표의 식별이 저축은행 영업행태에 대해 시사하는 바를 보다 구체적으로 살펴보기 위해 중위-2등급 은행과 부실징후 저축은행간에 상기 4개 재무지표의 평균을 비교하였다.

< 표 11 >에 따르면 부실징후 저축은행은 ‘중위-2등급’ 은행에 비해 BIS기본자본비율 및 예대율이 크게 낮은 반면 연체대출비율 및 연체소액대출금비중이 크게 높은 수준이다. 이는 자본적정성 및 자산건전성의 악화가 CAEL 종합등급 하락의 주요 원인으로 작용함을 시사하는 것이다. 특히 소액대출의 과다한 취급과 이의 부실화가 저축은행의 자산건전성을 크게 악화시키고, 이는 과다한 대손충당금의 설정 및 대손상각을 초래하여 수익성 저하와 함께 궁극적으로 자본적정성의 악화를 초래한 것으로 분석된다.

한편 부실징후 저축은행은 예대율이 낮게 나타나고 있는데 이는 부실징후 저축은행의 경우 핵심적 영업활동(대출업무)을 통한 이익창출능력이 취약함을 시사하는 것이다. 낮은 예대율은 수익성 악화와 자본적정성의 저하를 통해 저축은행의 부실화를 초래하는 요인으로 작용하게 된다. 그러나 낮은 예대율은 또한 저축은행 부실화에 따른 결과일 수도 있다. 부실징후 저축은행은 자산건전성의 악화에 따른 부실대출자산의 상각 및 영업활동 축소가 불가피하여 예대율이 저하될 수도 있는 것이다.

< 표 11 >   중위-2등급 은행과 부실징후 은행간 문제 재무지표의 비교

(단위: %)

	BIS기본 자본비율	연체대출 비율	예대율	연체소액 대출금비중
중위-2등급 저축은행	10.2	14.8	96.5	0.47
부실징후 은행 평균	-2.3	29.9	80.5	8.0

IV. 결 론

외환금융위기 이후 금융회사들의 구조조정이 일단락되었으나 저축은행 등 비은행권역의 부실화 문제는 여전히 금융시장의 큰 불안요소로 자리하고 있으며, 이에 따라 금융회사의 부실예측에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 연구는 미국 FDIC의 조기경보모형인 SCOR모형을 저축은행에 적합하게 개발하고, 그 타당성을 검증한 것으로 주요 연구결과를 살펴보면 다음과 같다.

먼저, CAEL 종합등급과 자본적정성 및 자산건전성 등급 등 3개 등급을 추정하고 등급별 확률분포를 산출하였다. 추정결과 유의성이 높은 재무지표는 현행 CAEL 부문별 평가지표와 함께 연체소액대출금비중, 예대율, 총자산규모 등인 것으로 나타났다. 모형에 의한 등급추정의 정확도는 평균 64% 수준이었으며 추정등급이 실제등급보다 양호하게 추정할 제1종 오류는 평균 12% 수준이었다.

본 연구에서는 추정된 종합등급 및 자본적정성, 자산건전성 등급이 현행 적기시정조치 기준에 해당되는 저축은행과 3개 부문의 추정등급이 4등급 이하로 분포할 확률이 기준확률(20%)을 초과하는 저축은행을 부실징후 저축은행으로 분류하였다. 동 분류기준에 의한 추정모형의 부실은행 판별능력은 62% 내지 68% 수준이었다.

한편, 부실징후의 주요 원인으로 작용하는 문제 재무지표를 분석해 본 결과 BIS기본자본비율, 예대율, 연체대출비율 및 연체소액대출금비율이 CAEL 평가등급 하락에 가장 크게 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이는 자본적정성 및 자산건전성의 악화가 저축은행 부실화의 주요 원인으로 작용하고 있으며 특히 최근 몇 년간 확대해 온 소액대출 취급이 궁극적으로 저축은행 부실화에 크게 영향을 끼치고 있음을 말한다. 또한 부실징후 저축은행은 예대율이 상대적으로 낮게 나타나 핵심적 영업활동(예금과 대출)에 의한 이익창출능력이 취약한 것이 부실의 주요 원인이 되고 있음을 시사하고 있다.

본 연구는 국내에 금융기관에 대한 부실예측연구가 크게 미흡한 실정에서 그동안 국내에 소개된 적이 없는 순위로짓분석 방법을 이용하여 감독당국이 유용하게 활용가능한 조기경보모형을 개발하고 있다는 데에 그 의의가 있다. SCOR모형은 금융회사에 대한 주요한 건전성 감독제도인 CAEL평가제도와 연계되어 있기 때문에 감독당국에 의한 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다. 감독당국은 SCOR모형에 의한 예측결과를 토대로 감독․검사자원을 부실징후 저축은행에 집중함으로써 개별 저축은행의 부실 방지 및 건전경영을 유도할 수 있으며, 나아가 저축은행 산업 전반의 건전성 제고 및 금융시장의 안정화를 도모할 수 있을 것이다.

그러나 본 연구는 다음과 같은 몇 가지 한계도 가지고 있음을 부인할 수 없다. 무엇보다 설명변수로 사용된 각종 재무변수의 정확성 및 신뢰도 문제이다. 본 연구에서 사용된 자료는 저축은행이 감독당국에 정기적으로 보고하는 업무보고서에 의존하고 있는 데, 저축은행의 경우 내부통제기능의 미흡 등으로 보고계수의 신뢰성이 다소 떨어지는 것이 현실이다. 따라서 향후 감독당국은 업무보고서 자료의 정확성을 검증하기 위한 감시기능을 보다 강화할 필요가 있다.

또한, 조기경보제도의 예측능력을 높이기 위해서는 유의적인 설명변수가 추가로 발굴될 필요가 있다. 저축은행의 경우 대주주 또는 경영진에 의한 전횡 등이 여전히 우려되는 실정이므로 이러한 특성을 반영할 수 있는 비계량항목의 측정수단이 보다 더 발굴될 필요가 있다. 마지막으로 본 모형의 종속변수인 CAEL 평가등급이 저축은행의 경영실태를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 CAEL 평가제도를 지속적으로 개선해 나갈 필요가 있다고 하겠다.

이상의 몇 가지 기초적 여건이 개선됨과 아울러 저축은행의 특성에 적합한 재무지표 및 질적 변수의 추가 발굴이 지속되는 한편, 본 연구에서 제시한 SCOR모형의 운영과정에서 새로이 발생될 수 있는 한계점이 극복될 경우 부실징후 저축은행을 조기에 식별하기 위한 조기경보시스템으로서의 SCOR모형의 유용성은 한층 제고될 수 있을 것이다.

참 고 문 헌

김동수, 1994, 「판별분석을 이용한 부도예고지표」, 한국은행.

남주하․김동수․김명정, 1995, 「부도예측모형」, 한국경제연구원, 연구조사자료.

남주하․진태홍, 「금융기관의 부실화 예측 모형 분석」, 『국제경제연구』 제4권 제1호, pp. 33-57.

남준우, 2003,「준모수 추정방법에 의한 기업의 부도 예측모형 추정」, 『KDIC 금융연구』 제4권 제3호, pp.31-60.

손상호․구본성, 2003, 「금융산업 종합평가모형 개발」, 한국금융연구원, 2003.

손상호․김상환, 2004, 「금융감독 선진화방안-리스크감독방식(RBS)을 중심으로」, 한국금융연구원.

장영광․김영기, 2004,「상호저축은행 경영실태평가지표 타당성 분석 및 도산예측」, 『금융학회지』 제9권 제1호, pp.1-39

현정환, 2004, 「미국 은행감독당국의 조기경보모형」, 『조사연구 Review』, pp. 29-48.

Collier, Charles, Sean Forbush, Daniel A. Nuxoll, and John O'Keefe, 2003, "The SCOR System of Off-Site Monitoring: Its Objectives, Functioning, and Performance," FDIC Banking Review, pp. 17-32.

Jangtiani, Julapa, James Kolari, Catharine Lemieux, and Hwan Shin, 2003, "Early Warning models for bank supervision: Simpler could be better," Federal Reserve Bank of Chicago, pp.49-60.

FDIC, 1997, An Examination of the Banking Crises of the 1980s and Early 1990s.

Abstract

The aim of this paper is to develop an early warning system to identify mutual savings banks that are likely to deteriorate in safety and soundness. The early warning system developed in this paper is based on the FDIC's SCOR system. The main contents of this paper are as follows: first, it explains, in detail, dependent variables (CAEL ratings) and explanatory variables (23 financial ratios), and provides an analytical explanation of the estimated results; second, it presents the criteria used in identifying potential problem banks, and examines the SCOR model in identifying those problem banks; third, it explains how to identify financial ratios that are responsible for the poor performance of problem banks; and finally, it gives suggestions to promote the forecasting ability of the SCOR model.