IBK의 신용리스크 위기상황분석 적용사례 기 업 은 행 신용리스크 팀장 김철순

Presentation on theme: "IBK의 신용리스크 위기상황분석 적용사례 기 업 은 행 신용리스크 팀장 김철순"— Presentation transcript:

1 IBK의 신용리스크 위기상황분석 적용사례 기 업 은 행 2007. 3. 28 신용리스크 팀장 김철순
세계 최초의 인터넷은행은 1995년 10월 영업을 시작한 시큐리티퍼스트 네트워크뱅크(SFNB) 한국에서는 미래산업(주)이 1997년 인터넷은행 시스템을 최초로 개발 기 업 은 행 신용리스크 팀장 김철순

2 신용리스크 위기상황분석 개요 IBK 위기상황분석 방법론 요약 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 위기상황분석 결과

3 신용리스크 위기상황분석 개요 위기상황분석 정의 위기상황분석 목적 위기상황분석의 활용
세계 최초의 인터넷은행은 1995년 10월 영업을 시작한 시큐리티퍼스트 네트워크뱅크(SFNB) 한국에서는 미래산업(주)이 1997년 인터넷은행 시스템을 최초로 개발

4 1. 위기상황분석 정의 I. 신용리스크 위기상황분석 개요
일반적으로 위기상황분석(Stress testing)은 예외적이지만 발생 가능한 사건에 대한 금융기관의 잠재적손실가능성을 측정하는 기법을 총칭함 Macro stress testing refers to a range of techniques used to assess the vulnerability of a financial system to “exceptional but plausible” macroeconomic shocks. Stress testing at the level of individual institutions has been widely applied by internationally active banks since the early 1990s. Bank regulators require the use of stress-tests for monitoring both market and credit risks. BIS Working Papers No 165. “Stress-testing financial systems: an overview of current methodologies”에서 발췌 신BIS 협약은 일반적인 위기상황분석 이외에 특정 조건하에서 내부등급법 기준 규제자본이 개별 금융기관에 미치는 영향을 평가하도록 하고 있는데, 이때 상황은 극단적 위기상황 설정이 아니라 최소 완만한 경기침체 시나리오(mild recession scenarios)를 가정하고 있음 The test to be employed must be meaningful and reasonably conservative. Individual banks may develop different approaches to undertaking this stress test requirement, depending on their circumstances. For this purpose, the objective is not to require banks to consider worst-case scenarios. The bank’s stress test in this context should, however, consider at least the effect of mild recession scenarios Basel Committee Publications No. 107, “International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: a Revised Framework” 에서 발췌

5 2. 위기상황분석 목적 I. 신용리스크 위기상황분석 개요
위기상황 분석을 통해 경기침체효과가 내부등급법의 소요자기자본에 미치는 영향을 평가하여 경기순응성에 대비함으로써 자본적정성 유지를 도모하기 위함 - 내부등급법 함수가 리스크에 민감하게 디자인되어 경기순환 사이클을 반영한 차주의 신용등급 등에 따라 소요자기자본이 급격히 변화하는 경기순응성(Procyclicality)의 문제점이 있음 → 신용리스크 측정요소는 경기침체기 상황이 반영된 장기 데이터에 의해 추정할 것을 요구 → 추가적으로 경기순응성 완화를 위해 경기 침체기 효과를 고려한 위기상황분석 실시를 요구 따라서, 은행은 위기상황분석을 통해 소요자기자본에 미치는 영향을 평가하여야 함 - 내부 신용리스크 측정요소가 경기침체상황을 반영하고 있는지를 분석하고 경기침체기를 반영 하지 못한 경우 신용리스크 측정요소를 보수적으로 조정 - 경기침체기의 등급별 익스포져 분포 변동을 감안하여 내부등급법 기준 UL을 산출(Pillar1)하고 현재시점의 UL과 비교하여 적정 자본수준을 유지(Pillar2)함으로써 경기순응성에 대비 This document states the opinion of the expert group on the FSA’s proposed implementation of the CRD procyclicality stress test requirements(CRD, Annex Part4, para 42 para 435) …… The procyclicality stress test is intended to assess the potential for increases in a bank’s capital requirement due to an economic downturn “The procyclicality stress test Statement of expert group opinion(FSA )” 에서 발췌

6 3. 위기상황분석 활용 I. 신용리스크 위기상황분석 개요 위기상황분석의 양적 결과 활용
- 손실에 대비하기 위한 추가 완충자본의 결정과 검토 - 손실을 수용할 수 있는 내부경제적자본의 결정 또는 검토 - 손실을 회피하기 위한 하위포트폴리오의 한도 변경 등 - 비정상 시장상황에서 수익 대비 위험의 관계를 파악하여 위험관리 정책, 위험허용수준 (risk tolerance)과 위험성향(risk appetite)을 검토 등 위기상황분석의 질적 결과 활용 - 잠재적 위험의 식별과 포트폴리오의 취약성 검토 - 신상품이 포트폴리오의 위험에 미치는 효과 분석 - 위기와 비정상적 시장상황에 대한 대응방안 마련 - 상관관계를 반영한 포트폴리오의 분산효과 검토 등

7 IBK 위기상황분석 방법론 요약 위기상황분석 방법론 특징 위기상황분석 절차 위기상황분석 시스템 구조

8 1. 위기상황분석 방법론 특징 II. IBK 위기상황분석방법론 요약 거시계량경제 모형을 이용한 시나리오 생성
- 한국은행의 BOK04 모형을 도입하여 거시경제 변수가 변화하였을 때 여타 경제변수의 변화정도를 이용하여 현실 설명력이 높은 시나리오 생성 - 완만한 경기침체 시나리오 뿐만 아니라 발생 가능한 다양한 거시경제 환경에서의 시나리오 생성 가능 거시경제지표의 변화가 리스크측정요소에 미치는 영향력 분석 - IBK의 리스크측정요소와 주요 거시경제지표와의 관계를 분석하여 리스크측정요소에 민감하게 영향을 미치는 거시경제변수를 선정 - IBK의 과거 시계열상에 나타난 리스크측정요소 자료와 거시경제변수들간의 일정한 관계를 분석 하여 통계모형을 도출 신용등급 평가모형을 기반으로 자본의 적정성 평가 - IBK의 신용등급 철학을 반영하여 위기상황분석을 실시함으로써 규제자본의 적정성을 평가할 수 있도록 구성

9 2. 위기상황분석 절차 II. IBK 위기상황분석방법론 요약 <1`단계 >
거시경제지표 분석 및 통계모형 구축 ㅇ 콜금리, 수출단가 등 주요거시경제지표와 PD, LGD, CCF, TM과의 관계를 분석하여 설명력이 높은 거시경제변수 선정 ㅇ 선정된 거시경제 변수를 설명변수로 하여 PD, TM, LGD, CCF를 종속변수로 하는 회귀식 도출 < 2 단계 > 시나리오 생성 (BOK04 모형) ㅇ 외생변수 & 내생변수 선택 시나리오 생성 - 특정의 외생변수 등을 변화시켜, BOK04 모형을 활용하여 새로운 거시경제변수 값 생성 <3 단계> 예상외손실 산출 및 대응조치 시행 ㅇ 거시경제 변수를 회귀식에 대입하여 PD, LGD, CCF, TM 값 도출 하고 장기평균, Downturn 등 적정성을 판단하고 필요시 조정 ㅇ UL 산출 - 시나리오 하에서의 PD, LGD, CCF, TM의 값을 대입하여 UL산출 - 필요시 자본적정성 유지를 위한 추가자본 적립

10 3. 위기상황분석 시스템 구조 II. IBK 위기상황분석 방법론 요약 거시경제 지표 분석 및 통계모형 구축
Stressed market risk Stressed operational risk Stressed capital 거시경제 지표 분석 및 통계모형 구축 (PD, LGD, EAD, TM) 운영 & 시장 리스크 및 자본 관리 시스템 신BIS 신용리스크 시스템 UL Calculation & Reporting Engine 시나리오 생성 (BOK04 모형) 신용리스크 위기상황 분석 보고서 통합 위기상황 분석 보고서 Data mart 시나리오 하에서 PD, LGD, CCF Migration 산출

11 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 통계적 모형 구축방법 PD 분석 및 통계모형 전이행렬(TM) 분석 및 통계모형
LGD 분석 및 통계모형 CCF 분석 및 통계모형

12 1. 통계적 모형 구축방법 III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축
단계적 선택법(Linear Stepwise Regression)에 의한 거시경제변수 선정 첫째, PD, TM, LGD, CCF를 각각 종속변수로 하고 거시경제변수를 단일 설명변수로 한 모형을 설정한 후, 가장 설명력이 높은 변수를 선정 둘째, 첫 번째 단계에서 선택된 변수를 포함하여 2개의 설명변수로 이루어진 회귀모형을 설정함 넷째, 찾아진 두 변수가 설명력이 좋은 변수들의 조합인지를 확인함. 이러한 과정을 반복 실행하여 설명력이 높은 변수들의 집합을 찾아냄 다섯, 단계적 선택법을 활용하여 선택된 5개의 변수들을 각각 시차와 차분을 취하여 변수들을 조정하여, 최종적인 후보변수로 다시 취합함 이후 『가능한 모든 회귀분석』을 연속적으로 실시하여 콜금리, 근원인플레이션율, 실업자수, 수출단가, 실질GDP 증가율의 5개 거시경제 변수들을 최종적으로 선택 『가능한 모든 회귀분석』이란 ? 설명변수의 가능한 모든 조합을 분석하여 가장 좋은 모형을 찾는 과정임

13 거시경제변수를 설명변수로 하고, 리스크측정요소를 독립변수로 한 회귀식 도출
III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 거시경제변수를 설명변수로 하고, 리스크측정요소를 독립변수로 한 회귀식 도출 콜금리 (lag97 call) PD & Migration 분석 차주별 분석 차주별, 산업별, 규모별, PD 및 전이율 회귀식 도출 산업별 분석 근원 인플레이션율 (core CPI) 규모별 분석 실업자수 (lu) EAD 분석 추가사용률 분석 경기변동에 따른 CCF 회귀식 도출 LGD 분석 수출단가 (upx) 담보자산군별 분석 담보종류별로 LGD를 구분함 담보종류별 LGD변화를 가장 잘 설명하는 거시경제변수 선택 담보종류별 LGD 회귀식 도출 실질 GDP 증가율 (XD) 신용자산군별 분석

14 III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 IBK 내부 데이터 분석 변수명 Data 기간 및 내용 부도율(PD) ㅇ 차주별, 산업별, 자산규모별 분기 Data ㅇ 데이터 기간 : 1998년 1/4분기 ~ 2005년 4/4분기 부도시손실률(LGD) ㅇ 담보 종류별 분기 Data ㅇ 데이터 기간 : 2000년 1/4분기 ~ 2005년 4/4분기 < 참고 : 거시경제 데이터 > 변수명 변수특성 출처 단위 콜금리 외생변수 한국은행 연리% 근원 인플레이션율 내생변수 통계청 % 실업자수 천명 수출단가 (2000 기준년 가격) 지수 (2000년=100) 실질 GDP 십억원

15 2. PD 분석 및 통계모형 III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축
IBK의 1998년 이후 분기별 부도율 자료(차주별, 산업별, 자산규모별)와 거시경제지표와의 분석을 통해, 부도율 전 부문에 영향을 미치는 주요 거시경제변수로 콜금리, 근원 인플레이션, 실업자수, 수출단가, 실질 GDP 증가율을 선정하여 PD 예측 회귀식을 도출함 ▷ PDt = β0 + β1lag97(call)1t + β2coreCPI2t + β3lu3t + β4tupx4t + β5tXD5t + vt0 차주별 PD 구분 대기업 전체 중소기업 전체 중소기업 법인 중소기업 개인 기타법인 지방자치단체 산업별 PD 구분 광제조업 건설업 도소매업 기타 서비스업 자산 규모별 PD 구분 70억 이상 10억 초과 ~ 70억 이하 5억 초과 ~ 10억 이하 5억 이하 ※ 위의 변수 외에도 원/달러 환율, 엔/달러 환율, 경기선행지수 등의 변수들도 각 산업부문별로 높은 빈도를 나타냈으나 가장 설명력이 우수한 최소한의 거시경제변수들을 식별하는 과정에서 최종적으로 제외됨

16 <중소법인기업의 부도율 실제치 및 예측치 추이>
III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 IBK의 부도자료(차주별, 산업별, 자산규모별)에 의한 PD 실제치와 회귀식에 의해 산출된 PD예측치가 상당히 근사한 모습을 보이고 있음 <중소법인기업의 부도율 실제치 및 예측치 추이> <중소법인기업(자산 5억 이하)의 부도율 실제치 및 예측치 추이> 실제치 예측치 실제치 예측치 중소법인기업 부도율 = x 콜금리 x 근원인플레이션율 x 실업자수 x 수출단가 x 실질 GDP증가율 중소법인기업(자산5억 이하) 부도율 = x 콜금리 – x 근원인플레이션율 x 실업자수 x 수출단가 x실질 GDP 증가율

17 <6등급의 신용 전이율 회귀분석 결과>
III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 3. 전이행렬(TM) 분석 및 통계모형 IBK는 1999년 이후 신용등급 전이행렬과 거시경제변수들과의 분석을 통해 콜금리, 근원 인플레이션, 실업자수, 수출단가, 실질 GDP증가율을 설명변수로 하는 TM 예측 회귀식 도출 ▷ TMt = β0 + β1lag97(call)1t + β2coreCPI2t + β3lu3t + β4tupx4t + β5tXD5t + vt <6등급의 신용 전이율 회귀분석 결과> ㅇ 연도별 신용등급 전이행렬을 분기별로 분할 - 제시된 수학적 방법론을 이용하여 IBK의 연간 자료를 바탕으로 분기별 신용등급 전이행렬을 생성 ㅇ 전년도 i 등급에서 이후 년도 j 등급으로 옮겨갈 전이율에 대한 통계적 회귀분석 모형을 설정함 Sample

18 <부동산 중 “다세대”의 LGD 실제치 및 예측치 추이>
III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 4. LGD 분석 및 통계모형 IBK의 2000년 이후 분기별 LGD 자료와 주요거시경제 지표를 분석하여 콜금리, 근원 인플레이션, 실업자수, 수출단가, 실질 GDP증가율을 설명변수로 하는 LGD 예측 회귀식을 도출함 ▷ LGDt = β0 + β1lag97(call)1t + β2coreCPI2t + β3lu3t + β4tupx4t + β5tXD5t + vt 담보의 항목별 세부 구분 담보부문 : 부동산, 보증서, 질권 - 부동산 : 다세대, 사업장, 아파트 등 - 보증서 : 기술신보, 신보 등 - 질권 : 질권 - 상품담보 : 발행우대, 의뢰우대 등 <부동산 중 “다세대”의 LGD 실제치 및 예측치 추이> 실제치 예측치 신용의 항목별 세부 구분 신용부문 - 가계 : 일반대출, 모기지, 카드론, 수시로 연체카드론 - 신용카드 : 개인신용카드, 가계신용카드 다세대 LGD = x콜금리 – 0.039x근원인플레이션율 + 0.0x실업자수 x수출단가 x실질GDP증가율

19 <IBK 추가 사용률(CCF) 분석결과>
III. 거시경제변수에 의한 통계모형 구축 5. CCF 분석 및 통계모형 IBK의 2000년 이후 분기별 CCF 자료와 주요거시경제 지표의 분석을 통해 콜금리, 근원 인플레이션율, 실업자수, 수출단가, 실질 GDP증가율을 설명변수로 하는 CCF 예측 회귀식을 도출함 ▷ CCFt = β0 + β1lag97(call)1t + β2coreCPI2t + β3lu3t + β4tupx4t + β5tXD5t + vt <IBK 추가 사용률(CCF) 분석결과> Sample

20 BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 BOK04 모형의 흐름도 BOK04 모형의 특징 시나리오 생성방법 시나리오 생성예시

21 1. BOK04 모형의 흐름도 IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성
(출처 : 한국은행 분기 거시계량경제모형의 재구축, 한국은행, 2005년)

22 2. BOK04 모형의 특징 IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 수요 및 공급부분으로 모형 구성
- 5개의 수요부문(최종수요, 대외거래, 금융시장, 부동산 시장, 재정)과 4개의 공급부문(임금 및 물가, 노동, 잠재 GDP, 자본스톡) 등 총 9개의 블록으로 구성된 일반균형 개념의 모형으로 총81개의 연립방정식 체계로 구성 → IBK에서는 모형을 단순화시켜 총 64개의 연립방정식 체계로 구성(RMSE(%)가 4~5% 수준) 경제 예측에 대한 이론적 설명 가능성 중시 - 경제정책의 효과를 예측하기 위해 만든 일종의 경로분석모형(거시경제변수가 변화하였을 때 여타 경제변수의 변화정도 설명)으로 경제이론 및 한국경제의 특수성을 반영하여 현실 설명력 및 경제 예측력이 높음 거시경제 현상과 파급효과 고려 금리 또는 통화량의 변화가 여타 경제변수에 대하여 어느정도 시차를 두고 영향을 미치기 때문에 향후 1~2년 동안의 거시경제에 미치는 파급효과를 고려하여 거시경제 예측 단기 및 중기예측을 위한 분기 거시계량경제 모형 - 분기자료를 활용하여 8분기까지 단기 및 중기 거시경제 전망이 가능하도록 설계

23 (Univariate Stress Test) (Historical Scenario) (Hypothetical Scenario)
IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 3. 시나리오 생성방법 시나리오 분류 위기상황분석 민감도 테스트 (Sensitive Sterss Test) (다변량) 시나리오 테스트 (Scenario Stress Test) 균등 스트레스 테스트 (Uniform Stress Test) 사건중심 시나리오 (Top-down approach) 포트폴리오 중심 시나리오 (Top-down approach) 단변량 스트레스 테스트 (Univariate Stress Test) 역사적 시나리오 테스트 (Historical Scenario) 통계적 시나리오 테스트 (Statistically determined Scenario) 가상 시나리오 테스트 (Hypothetical Scenario)

24 - 과거 역사적 사건에서 거시경제지표 또는 리스크 측정요소의 변화량(절대값 등)을 시나리오로 선정
IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 IBK의 시나리오 생성 절차 거시경제변수를 이용하여 위기상황을 실시하기 위하여 경기침체기별로 예상되는 외생거시경제 변수들을 변화시켜 완만한(mild) 경기침체, 심각한(severe) 경기침체, 극단적(worst) 경기침체의 시나리오를 선택한 후 설명력이 높은 시나리오를 선정 위기상황 정의 - 완만한 경기침체 - 심각한 경기침체 - 극단적 경기침체 거시경제지표 추정 시나리오별 외생변수를 변화 시켜, 시나리오가 반영된 거시경제지표를 추정 시나리오 선정 - 위기상황에 따라 설명력이 높은 시나리오 예시 역사적 시나리오 - 과거 역사적 사건에서 거시경제지표 또는 리스크 측정요소의 변화량(절대값 등)을 시나리오로 선정 예) 주식시장붕괴(Black-Monday 1987년), 아시아 금융위기(1997년), 이라크 전쟁(2003년) 가상적 시나리오 - 리스크와 관련된 사건의 분석에 전문가 의견, 경제상황, 통계적 적정성을 결합한 방법 예) 유가폭등(GDP 성장률, 인플레이션 등에 영향), 신흥시장 붕괴(GDP 성장률, 주가 등에 영향)

25 Sample 4. 시나리오 생성예시 IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성
4. 시나리오 생성예시 Scenario 1 : 동일시점(2004Q4)의 다양한 시나리오 시나 리오 CALL DUBAI ERJPUS GE GEC GEK LIBOR POPLF WMP 실제값 3.75 35.13 105.76 471,918.00 397,453.00 69,738.00 2.30 37,847.70 119.10 1 4.75 2 55.13 3 Sample 시나 리오 XD 추정치 CORECPI 추정치 LU 추정치 UPX 추정치 1 190,870 3.54 940.50 97.77 2 193,813 871.38 93.23 3 193,512 851.38 XD 실제값 CORE CPI 실제값 LU 실제값 UPX 실제값 189,584 3.16 801.60 92.40 CALL:콜금리, DUBAI:두바이 유가, ERJPUS:원/엔 환율, GE;정부지출, GEC:정부 경상지출, GEK:정부 자본지출, LIBOR:리보금리, POPLF:경제활동인구, WMP:세계수입단가, WMQ:세계수입물량, LU:실업자수, UPX:수입단가, CORECPI: 근원 인플레이션율, XD:실질GDP

26 Sample Sample IV. BOK04 모형을 활용한 시나리오 생성 Scenario 2 : 6분기 연속 시나리오
Year CALL DUBAI ERJPUS GE GEC GEK LIBOR POPLF WMP 2004Q4 3.75 35.13 105.76 471,918.00 397,453.00 69,738.00 2.30 37,847.70 119.10 2005Q1 2005Q2 4.75 2005Q3 55.13 2005Q4 2006Q1 5.25 61.13 2006Q2 5.55 67.13 Sample ※ 2004Q4 의 실제값 Year XD 추정치 CORECPI 추정치 LU 추정치 UPX 추정치 2004Q4 190,870 3.54 940.50 97.77 2005Q1 173,628 4.35 636.62 80.94 2005Q2 158,017 6.90 811.37 84.58 2005Q3 166,031 5.21 614.15 78.99 2005Q4 170,252 5.50 1,030.92 84.25 2006Q1 165,990 736.06 80.76 2006Q2 150,784 8.08 839.41 85.26 XD 실제값 CORE CPI 실제값 LU 실제값 UPX 실제값 189,584 3.16 801.60 92.40 Sample

27 위기상황분석 결과 경기침체기 반영 장기평균부도율 추정 경기침체기의 신용등급별 익스포져 분포 변경 반영
(경기순응성 방지를 위한 위기상황분석) 내부 관리목적하의 시나리오별 PD 예측 추가자본 적립(Pillar2) 여부 검토방법

28 Sample 1. 경기침체기 반영 장기평균부도율 추정 v. 위기상황분석 결과 기업부문
1. 경기침체기 반영 장기평균부도율 추정 기업부문 기업부문의 장기평균부도율은 보수적 추정을 위해 ’99년 정상차주의 관측부도율을 이후 4년간의 관측부도율 평균으로 대체하여 추정 경기상황 반영 조정(’99) 3.485% 4년 평균 장기평균부도율(CT) : [3.485% % % % % % %] / 7 = 3.644% 외감중기업 (총자산 70억원 이상) 1.62% 2.30% 2.70% 4.05% 4.89% 4.83% 3.26% ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12 경기상황 반영 조정(’99) 5.339% 4년 평균 Sample 비외감중기업 (총자산 10억원 초과) 장기평균부도율(CT) : [5.339% % % % % % %] / 7 = 5.265% 3.63% 4.56% 4.41% 6.40% 5.99% 5.66% 4.50% ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12 경기상황 반영 조정(’99) 5.398% 4년 평균 장기평균부도율(CT) : [5.398% % % % % % %] / 7 = 5.165% 소기업 (총자산 10억원 이하) 3.71% 4.90% 4.94% 6.60% 5.15% 5.22% 3.95% ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12

29 Sample v. 위기상황분석 결과 소매부문 A B A
소매부문의 신용평가모형은 신용평가모형이 운영되지 않은 기간의 경기동향 및 여신정책 변경 내용 등을 반영하기 위하여 경기성 가중치를 반영하여 장기평균부도율(CT)을 조정 적용 방식 : 전기간 관측 장기평균부도율( ) x 50% + 신용평가모형 운영기간 관측 평균부도율( ) x 50% A B 2.95% 3.19% 3.36% 10.40% 6.26% 3.40% 1.62% A : 4.45% 가계일반/BSS/ 무연체 조정 장기평균부도율 : 4.45% x 50% % x 50% = 4.936% ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12 모형 개시 B 적용기간 B : 5.42% 0.79% 1.33% 1.50% 1.52% 1.57% 1.06% 0.55% A : 1.19% 주택담보/BSS/ 무연체 Sample 조정 장기평균부도율 : 1.19% x 50% % x 50% = 1.184% ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12 모형 개시 적용기간 B : 1.18% B 27.27% 30.55% 27.70% 31.74% 35.93% 30.17% 20.80% A : 29.16% 주택담보/BSS/ 연체 조정 장기평균부도율 : 29.16% x 50% % x 50% = % ’99.12 ’00.12 ’01.12 ’02.12 ’03.12 ’04.12 ’05.12 ’06.12 모형 개시 B 적용기간 B : 29.66%

30 2. 경기침체기의 신용등급별 익스포져 분포 변경 반영
v. 위기상황분석 결과 2. 경기침체기의 신용등급별 익스포져 분포 변경 반영 신용등급 철학 반영 (예시) 등급 A B C D E F 0.85 0.10 0.05 0.00 0.80 0.09 0.07 0.04 0.78 0.06 0.75 0.20 0.70 0.30 1.00 ㅇ 경기침체기를 가정한 신용등급 전이행렬의 전치행렬에 EAD를 곱하여 등급별 EAD경기침체기를 산출 Sample 등급 A B C D E F < EAD > < EAD경기침체기 > 0.85 0.00 291 247 0.10 0.80 979 812 0.05 0.09 0.78 X 1,348 = 1,154 0.07 0.75 859 834 0.04 0.20 0.70 1,485 1,344 0.06 0.30 1.00 1,190 1,759 ※ EAD경기침체기 산출 예시 : = 979* * *0.75

31 Sample v. 위기상황분석 결과 현재시점의 UL과 신용등급 철학을 반영한 경기침체기의 UL 비교
▷ 이동된 경기침체기의 등급별 EAD분포를 적용하여 UL경기침체기 을 산출 (단위 : 억원) 신용등급 PD CPD DLGD EAD EAD경기침체기 UL UL경기침체기 A 0.10% 2.81% 35.0% 291 247 2.76 2.35 B 0.20% 4.72% 979 812 15.49 12.85 C 1.00% 14.55% 1,348 1,154 63.93 54.73 D 1.50% 15.95% 859 834 43.44 42.18 E 1.98% 22.40% 1,485 1,345 106.60 96.54 F 2.00% 22.63% 1,190 1,759 85.92 127.03 총계 - 6152 6,152 318.15 335.68 Sample ⇒ 신용등급 철학을 반영하여 UL경기침체기 값이 현재 신용포트폴리오의 UL보다 크게 산출되므로 현재 시점의 자본금 수준이 경기침체기를 충분히 반영한다고 볼 수 없으므로, 경기순응성 완화 를 위한 추가자본의 적립이 요구되고 있음 * 만약, 현재 시점이 이미 경기침체기 상황일 경우 등급분포의 변동이 없을 것이므로 추가자본의 적립은 필요 없을 것임

32 <참고> IBK의 등급전이 전/후 신용등급별 분포현황
v. 위기상황분석 결과 <참고> IBK의 등급전이 전/후 신용등급별 분포현황 관찰기간(최근6년) 중 평균 전이 前/後 신용등급별 분포현황 최근 6년간 연도별 신용등급 전이율을 분석한 결과 신용등급의 분포가 안정적으로 유지됨 이러한 결과는 신용등급의 하락비율만큼 신용등급의 상승비율이 유사하게 나타나고 경기상황에 크게 변동하지 않고 등급유지비율이 일정하기 때문임 IBK의 경우, 기간별 등급분포의 변동상황을 살펴볼 때, 신용등급철학은 TTC에 가까운 것으로 판단됨 관찰기간 중 신용등급 상향/유지/하향 비율

33 Sample 3. 내부 관리목적의 시나리오별 PD 예측 v. 위기상황분석 결과
Scenario : 동일시점(2005Q4)의 다양한 시나리오 하에서 PD 예측 시나 리오 CALL DUBAI ERJPUS GE GEC GEK LIBOR POPLF WMP 실제값 3.75 35.13 105.76 397453 2.30 119.10 1 4.75 2 55.13 3 Sample XD 실제값 CORECPI 실제값 LU 실제값 UPX 실제값 PD 실제값 189,584 3.16 801.60 92.40 2.59 시나 리오 XD 추정치 CORECPI 추정치 LU 추정치 UPX 추정치 PD 추정치 1 190,870 3.54 940.50 97.77 11.81 2 193,813 871.38 93.23 17.89 3 193,512 851.38 9.40 CALL:콜금리, DUBAI:두바이 유가, ERJPUS:원/엔 환율, GE;정부지출, GEC:정부 경상지출, GEK:정부 자본지출, LIBOR:리보금리, POPLF:경제활동인구, WMP:세계수입단가, WMQ:세계수입물량, LU:실업자수, UPX:수출단가, CORECPI: 근원 인플레이션율, XD:실질GDP

34 4. 추가자본 적립(Pillar2, 경제적자본 조정) 여부 검토방법
v. 위기상황분석 결과 4. 추가자본 적립(Pillar2, 경제적자본 조정) 여부 검토방법 Conditional PD vs. Stressed PD에 의한 PD 추정치의 보수적 조정 장기평균부도율(CT)에 반영한 보수적 추정치가 적정한가를 검증하기 위해, 장기평균부도율의 99.9% 신뢰수준 Conditional PD(내부등급법)와 스트레스 시나리오하의 PD를 비교 후 장기평균PD를 보수적 으로 조정 - Conditional PD < Stressed PD : 보수적 추정치를 재검토하여 조정  추가자본 적립과 동일 효과 - Conditional PD ≥ Stressed PD : 충분한 보수적 추정치 반영  추가자본 적립 無 경기순응성 완화를 위한 등급분포의 변동(전이)를 반영한 추가자본 산출 현재시점의 등급별 익스포져 분포와 신용등급 전이를 반영한 경기침체기의 등급별 익스포져 분포의 차이를 반영하여 각각의 내부등급법 기준 UL을 산출하고 그 차액을 자본에 적립 - 경기침체기 UL = (EAD경기침체기 x CPD X Downturn LGD) – (EAD경기침체기 x PD X Downturn LGD) - 현재시점의 UL = (EAD현재 x CPD X Downturn LGD) – (EAD현재 x PD X Downturn LGD)  경기침체기 UL – 현재시점 UL을 추가자본 적립  BIS비율 > 8% 내부 경제적 자본관리 목적의 시뮬레이션 방법을 이용한 추가자본 산출 내부적으로 확정된 위기상황 시나리오하의 PD, LGD, EAD를 반영한 UL 산출하고 내부 경제적 자본관리 방법에 의한 UL 산출하여 UL 증가액 (ULStress – UL경제적자본) 만큼을 예비자본으로 관리

35 이슈사항 및 향후 추진방향 경기침체기에 대한 정의 다양한 시나리오 생성 위기상황분석 방법론 향상 위기상황분석 활용방안 제고
- 장기평균을 충족하기 위한 경기침체기 및 경기사이클의 정의 - 등급전이를 반영하기 위한 완만한 경기침체기의 정의  감독당국 제시 (영국 FSA) 다양한 시나리오 생성 - 신용포트폴리오 특성 및 국내상황을 반영한 적정 시나리오 선정 위기상황분석 방법론 향상 - 거시경제 모형의 한계사항에 대한 보완 및 정교화 - 위기상황분석 모형의 유지보수를 위한 거시경제변수의 외부 데이터의 지속적 입수 위기상황분석 활용방안 제고 - 발생 시점의 경제환경과 IBK의 특수성을 고려한 합리적 대응체계의 마련 - 위기상황분석 절차 규정화 및 정기보고

36 감사합니다!