CreditMetric CreditRisk+ CreditMetrics vs. CreditRisk+ 비교

CreditMetric

CreditMetrics Structure

① 특정 Risk Horizon의 등급별 가치 재평가   - CreditManager의 Risk Horizon은 3개월에서 5년까지임. 일반적인 Risk Horizon은 1년임.   - 등급별로 가치를 산출함.   - 1년 후 시점에서의 현재가치 즉, 1년 후 Forward Value를 계산함.   - 부도인 경우는 회수율 정보를 이용하여 가치 산출함.

② 등급전이확률   - Risk Horizon에 따라 전이행렬을 생성함. 즉, Risk Horizon이 1년인 경우 1년 후 등급전이확률을 산출함.   - CreditManager는 S&P 8-state, S&P 18-state, Moodys 8-state, Moodys 18-state를 제공함.

③ 자산유형별 가치재평가   - 채권과 대출은 미래현금흐름을 수익률곡선과 개별 등급의 스프레드의 합으로 할인하여 가치를 재평가함.   - 대출약정(Commitment), MDI(Market Driven Instrument), CDS(Credit Default Swap), TRS(Total Return Swap)의 가치재평가 방법이 상이함.   - 대출약정의 경우, 1년 후 신용등급 하락 또는 상승에 따라 대출금액이 변화한다고 가정함. 따라서, 미래 현금흐름이 각 등급별로 상이하게 나타남. 반면, 채권,대출의 경우는 미래 현금흐름이 등급에 상관없이 일정하다고 가정하였음.   - MDI는 스왑, 선도 등의 파생상품을 말하며 이들 자산의 가치는 1년 후 자산가치인 Forward Value에서 잔여만기 동안의 기대손실(Expected Loss; EL)을 뺀 부분임. 이 때, EL은 평균신용위험노출금액, 부도율,회수율을 이용하여 산출됨.   - CDS, TRS 등 Credit Linked Note는 기초 자산의 차주(Obligor)와 CounterParty(Swap Dealer)의 정보를 모두활용함. 차주상대방의 신용등급 변화와 CounterParty의 부도여부에 따라 가치를 다르게 평가함.

④ Correlation   - 포트폴리오 내에서 기업 간 상관관계가 존재한다는 사실은 모두가 인정 - 타 방법론에 비해 CreditMetrics는 객관적/직관적으로 상관관계를 고려함. - CreditManager의 궁극적인 목적은 해당 두 기업의 상관관계를 계산하는 것임. - 다음은 CreditManager에서 상관관계 반영 절차임. (1) 두 기업의 해당 산업 간 상관관계 계산   - J.P.Morgan의 DataMetrics는 한국의 38개 산업주가지수를 주 단위로 Update하여 제공하고 있음. - 미국, 일본 등 주요 국가의 산업주가지수를 제공함. (2) 두 기업의 해당 산업에 대한 가중치 반영   - 산업 간 상관관계를 그대로 이용하지 않고 각 기업의 산업에 대한 가중치를 계산함. - 가중치 계산을 위해 차주고유위험(Obligor Specific Volatility; OSV)의 개념을 도입함. (3) 차주고유위험   - OSV은 해당 기업의 수익률에 대해 해당 산업이 설명할 수 없는 부분을 일컫는 개념임. - 개별 기업의 주가수익률과 산업의 주가수익률 자료를 사용하여 산출 가능함. - 그러나, 실제적으로 개별 기업의 주가수익률을 일일이 제공할 수 없으므로 OSV와    총자산가치와  의 함수를 도출함. - 따라서, CreditManager에서 특정 기업을 차주로 입력할 시 이의 총자산가치 만을 입력하면   OSV는자동으로 생성됨. - 위에서 계산된 상관관계는 동시 등급전이확률을 산출할 때 사용함

⑤ Monte Carlo Simulation
-	포트폴리오를 구성하는 수 많은 자산의 등급변화전이와 이에 따른 확률, 가치를 모두 산출할 수 없으므로 발생 가능한 많은 경우의 수 중에 특정 횟수(예. 10,000번)의 시나리오를 생성하고 이의 확률과 가치를 계산함.

⑥ Stress Tests - 미래 발생 가능한 상황에 대한 스트레스 테스트가 가능함. - CreditManager에서 제공하는 주요 요인은 다음과 같음.   + Correlations : 특정 산업 간(예. 동아시아 금융산업) 상관관계를 고정시켜 분석 + Obligor Specific Volatility : 특정 차주의 차주고유위험을 일정 상수로 전환하여 분석 + Recovery Rate : 부도 시 회수율의 변화를 주어 분석 + Spread : 등급 간 스프레드가 상승 또는 하락하였을 경우의 분석 + Transition Matrix : 등급전이확률이 변화하였을 경우, 특히 부도확률이 상승하였을 경우의   전이행렬 - OSV, Recovery Rate 은 민감도 분석이 가능함. - 위 스트레스 테스트 요소에 대해 Multi-Factor Stress Test가 가능함. - 한편, 거시경제지표의 변화에 따른 스트레스 테스트에 대한 요구가 많이 발생함.   + CreditManager에서 거시경제지표를 직접적으로 사용하지는 않음. + 따라서, 거시경제지표가 전이행렬을 어떻게 변화시키는 가를 연구할 필요가 있음. + RMG에서 거시경제지표와 전이행렬과의 관계를 도출하였음. + 에서 한국에 적용하기 위한 방안을 연구 중임.

Simulation Summary Incremental Std.Dev. Industry*AssetType Risk vs. Return 초기화면