대나무

이인로 문예운동사 2022 수필시대 Vol.20 No.여름

회계정보와 시장정보를 이용한 부도예측모형의 평가 연구

이인로,김동철 한국재무학회 2015 財務硏究 Vol.28 No.4

회계정보와 시장정보를 이용한 부도예측모형의 평가 연구

이인로,김동철 한국재무학회 2015 한국재무학회 학술대회 Vol.2015 No.05

본 연구는 부도예측모형을 정보의 원천(information source)을 기준으로 회계모형, 시장모형, 그리고 헤저드모형으로 구분하고 분석대상모형의 부도예측력을 예측표본(out-ofsample) 에서 비교하였다. 회계모형은 분석방법에 따라 판별분석모형과 로짓분석모형으로 분류하였으며, 이 모형을 이용하여 국내기업에 적합한 변수를 새롭게 선정하여 변수의 계수를 재추정하였다. 시장모형은 부도거리(Distance to Default; DD)모형을 이용하였다. 회계정보와 시장정보를 통합하여 부도예측에 이용한 헤저드모형은 기존의 문헌에서 미국기업에 적용하여 선정된 변수를 국내기업에 그대로 적용하여 변수의 계수만을 재추정한 기존의 헤저드모형과 국내기업에 적합하도록 모형을 수정한 새로운 헤저드모형을 이용하였다. 따라서 5개의 부도예측모형의 부도예측력을 비교분석하였다. 위 5개 모형의 부도예측력은 부도적중률(hit-ratio), ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선을 이용한 평가방법, 그리고 분석대상모형에서 산출된 값과 추후 실제 기업부도와의 관계를 패널분석한 정보검증법(information content test), 이 세가지 방법으로 평가되었다. 이 세가지 평가방법에서 일관되게 국내기업에 적합하도록 기존의 모형을 수정한 새로운 헤저드모형이 가장 부도예측력이 높았으며, 미국기업에 적용하여 선정된 변수를 국내기업에 그대로 적용한 헤저드모형, 로짓분석모형, 판별분석모형, 그리고 DD모형순으로 부도예측력이 높게 나타났다. 따라서 본 연구의 새로운 헤저드모형을 국내기업의 부도예측모형으로 제안하고자 한다. This paper evaluates out-of-sample prediction power of bankruptcy prediction models, accounting-based model, market-based model, and hazard model using both accounting and market information. We suggest two new accounting-based models by using multivariate discriminant analysis and logit analysis. Merton(1974)’s distance-to-default(DD) model is employed as market-based-model. We also provide two hazard models. One is obtained by re-estimating coefficients of frequently used U.S. hazard model with Korean data. The other hazard model is built by modifying aforementioned hazard model for Korean firms. Therefore, we compare the predictability of these five bankruptcy prediction models. We assess the performance of these models by calculating hit-ratio, drawing ROC(receiver operating characteristic) curve, and analyzing information contents test. All three different approaches show that modified hazard model for Korean firms is superior to the others. Therefore, we recommend our modified hazard model for Korean firms as a bankruptcy prediction model.

2020년 주택가격 상승률 평가 및 거품 여부 검정

이인로 한국상업교육학회 2021 상업교육연구 Vol.35 No.1

본 고는 2020년 우리나라 주요 지역의 주택가격이 가파르게 상승하면서 주택가격에 대한 우려가 높아진 상황에서 주택가격 수준과 상승률에 대한 이상 여부를 다양한 관점에서 살펴보았다. 시계열 측면에서는 물가, 경제성장률 등을 고려하여 과거 급등 시기와, 횡단면 측면에서는 주식·금 등 여타 실물·금융자산과 비교하였다. 지역별로는 17개 시·도를 기준으로 주택가격 상승률을 비교하는 한편, 내구재로서의 특징을 반영하기 위해 주택의 사용가치를 반영한 상승률을 산정해 보았다. 다양한 지 표를 이용하여 주택가격 상승률을 평가한 결과, 시계열 측면에서 2020년 전국 주택가격 상승률은 2006년 이후 높은 수준이나, 주택가격 상승 사이클에서 과거에도 관측되었던 수준이다. 횡단면 측면 에서는 2020년 주택가격 상승률은 주식, 금 등 여타 자산 상승률보다 낮다. 다만, 세종지역은 과거 주요 도시의 주택가격 상승률과 비교해볼 때 극히 예외적인 수준인 것으로 나타났다. 거품 여부 검증을 위한 계량분석에서는 지표 비교와는 상이한 결과가 나타났다. 분석 대상이었던 전국·서울·세종지역 모두 2020년 중 주택가격이 거품인 것으로 나타났으며, 통계적 유의성도 이전 급등기보다 유의하였다. 이 결과는 이전 급등기에는 고물가, 고금리 상황에서 자산수익률이 전반적 으로 높았던 데 반해 최근에는 저물가, 저금리 상황이 고착화된 데 따른 가중치가 고려된 것으로 판단된다. 다만, 본 결과가 일반화되기 위해서는 소득 등 구매력을 고려한 근본가치를 기준으로 추 가 검증할 필요가 있다. This paper evaluates the rate of increase in housing prices in the various perspectives since housing prices rose rapidly in 2020. It compares the rate of increase in housing prices to to that of the past in the time-series perspective and other assets such as stocks and gold in cross-sectional perspective. The nationwide housing prices are compared by 17 regions. Also, considering the characteristics of a house as a durable material, the value of its use was is considered. The results show that the nation's housing price growth rate in 2020 has been high since 2006, but it cannot be considered extremely unusual. However, testing for bubbles using time series analysis suggested by Phillips, Shi and Yu(2015) indicates different results from aforementioned evaluation. It shows that Nationwide, Seoul, and Sejong housing prices experienced bubble in 2020. Also, statistical power is more significant than the previous explosive behaviour periods. It is assumed that this result is derived by attaching more weights on the recent low price level and interest rate situations. However, in order for this result to become robust, additional test is necessary based on the fundamental value considering purchasing power such as household income.

국내 주식시장의 부도위험 이례현상에 관한 연구

이인로,김동철 한국재무학회 2016 한국재무학회 학술대회 Vol.2016 No.05

본 연구는 국내 주식시장에서 부도위험과 주식수익률의 관계를 분석하였다. 외국의 대 다수 연구가 부도위험과 주식수익률 간의 음(-)의 관계를 나타내는 부도위험 이례현상을 보고하는 것과 달리 국내연구에서는 일치된 결론을 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 기존연구보다 다양한 부도예측모형을 이용하여 국내 기존연구에서 상이한 연구결과를 제 시하는 원인을 분석하였다. 분석을 시행한 결과, 국내 주식시장에서 부도위험과 주식수익률의 관계는 표본에 따라 다른 것으로 나타났다. 1999년부터 2000년은 인터넷버블이 심한 기간으로 이 기간중 규모 가 작고 부도위험이 높은 기업이 매우 큰 수익률을 나타냈는데 이 기간이 표본에 포함될 경우 부도예측모형에 따라 부도위험과 주식수익률간의 양(+)의 관계를 나타났다. 하지만 인터넷버블 기간을 제외한 2001년부터 2014년중에는 어떠한 부도예측모형을 이용하더라 도 부도위험과 주식수익률은 매우 유의한 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 한국시장에서도 부도위험 이례현상이 강하게 나타난다고 할 수 있다. 인터넷버블기간의 샘 플 포함여부 이외에도 표본에 관리종목을 포함하는지 여부도 부도위험과 주식수익률 간의 관계에 영향을 미친것으로 나타났다. 또한 본 논문은 2001년부터 2014년까지 국내 주식시장에서 나타나는 부도위험 이례현 상은 수익성요인으로 설명됨을 보여주고 있다. 수익성요인을 통제하면 부도위험과 주식수 익률간의 유의한 음(-)의 관계는 나타나지 않았다.

코로나19 이후 은행부문 시스템리스크 측정 : 글로벌 금융위기와 비교를 중심으로

이인로 한국상업교육학회 2021 상업교육연구 Vol.35 No.5

본 연구는 코로나19 이후 국내은행의 시스템리스크를 측정하여 글로벌 금융위기와 비교하였다. Adrian and Brunermeier(2016)가 제시한 CoVaR(Conditional Value at Risk)를 이용하여 2003년 1월 이후 국내 은행부문의 시스템리스크를 분석한 결과, 시스템리스크는 글로벌 금융위기 기간 중 가장 크게 확대되었던 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기는 금융시스템의 내생적 위기라는 특징으로 인 해 위기가 시작되기 이전에도 시스템리스크가 상당 폭 상승하는 등 위기의 징후가 발견되기도 했 다. 반면, 코로나19 위기는 예상하지 못한 외생적 실물충격으로 인해 위기 직전까지 시스템리스크는 매우 낮은 수준을 유지했던 것으로 나타났으며, 위기가 발생한 직후 급격하게 상승했다가 매우 빠 르게 하락한 특징이 있다. 시스템리스크 결정요인을 패널분석한 결과에서는 CDS로 측정한 개별은행의 부도위험, 여타 부문 과의 상호연계성을 보여주는 부채비율 등이 통계적으로 유의한 결과를 보였으나, 금융불안정의 대 리변수인 코스피200 변동성 지수를 통제한 경우에는 더 이상 유의하지 않았다. 이는 국내은행의 시 스템리스크가 개별은행의 요인보다는 금융시스템의 공통요인에 의해 설명될 수 있음을 나타낸다. This paper measures systemic risk in banking sector during the COVID-19 crisis and compares it with the global financial crisis. These two crises are similar in that they have negative impacts on the economy, but they are different in the causes and responses of the shocks. While the COVID-19 crisis affects a real sector by an exogenous economic factor, the global financial crisis is casued by a endogeneous financial shock derived from the financial system. Systemic risks measured by CoVaR suggested by Adrian and Brunermeier (2016), was greater in the global financial crisis than in the COVID-19 crisis. However, the increase of the systemic risk in a single period (month) was greater in the COVID-19 crisis. This results may have been caused by the government and central banks' rapid response to stabilize the financial stability. The determinant analysis of the systemic risk shows that the default risks proxied by individual banks’ CDS and the debt ratio showing interconnectedness with other banks had a statistically significant effects on systemic risks. However, the result was no longer significant when the KOSPI 200 volatility index, which represents financial instability, was controlled. This result indicates that the systemic risk of banking sector is explained by the market wide shocks such as financial instability.

靑鶴洞<SUB>청학동</SUB>

이인로(李仁老) 문예운동사 2016 수필시대 Vol.11 No.7·8

무수익여신 상승률의 결정요인과 실물 경제로의 전달 효과

이인로 ( Inro Lee ),이웅기 ( Woongki Lee ) 보험연구원 2018 보험금융연구 Vol.29 No.2

본 연구는 최근 연구 동향을 반영하여 국내 은행의 무수익여신(NPL) 상승률의 결정요인에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구는 NPL의 상승률에 관한 거시변수 가설과 은행변수 가설을 2단계 실증절차를 사용하여 순차적으로 분석하였다. 그리고 패널 VAR 모형을 사용하여 NPL의 영향이 실물 경제로 이어지는 전달 효과를 분석하였다. 본 연구의 표본은 2000년부터 2016년까지 164개 일반은행과 저축은행의 반기 관측치이다. 패널 VAR 모형을 바탕으로 직교화된 충격반응함수를 측정한 결과, 은행 시스템에서 발생한 충격이 약 1년 동안 실물 경제에 부정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이것은 개별은행이 NPL을 효과적으로 관리하는 것이 거시경제적으로 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다. 또한, 물가 경로와 이자율 경로에서 전달 효과가 뚜렷했는데, 이는 통화 정책을 수행할 때 실물 경제의 부담을 경감하기 위해 먼저 은행 시스템을 점검해야 함을 시사한다. This paper examines the determinants of non-performing loans (hereafter NPLs) in the perspective of the macroeconomic and bank-level variables. Our contributions to the literature are in three folds. First, we employ the fixed effect model controlling for bank-level heterogeneity and the dynamic panel model controlling for autocorrelation to examine the determinants of NPLs growth in the Korean banking sector. On top of that, we extend the sample to commercial banks and savings banks. Including savings bank is crucial since those banks were distressed during the sample periods. Third, this paper analyzes the feedback effects of the banking sector on the real economy using panel vector autoregressive model. The results show that, among other macroeconomic factors, ‘growth rate of GDP’, ‘growth rate of KOSPI’, ‘growth rate of HPI’, ‘inflation’, ‘risk-free rate’, ‘corporate sector leverage’, ‘government spending-to-taxes’, ‘non-financial sector credit-to-GDP’, and ‘growth of nominal exchange rate’ support the macroeconomic hypotheses. For the bank-level hypotheses, it was found that 1) ‘non-interest expenses-to-total assets’ and ‘total expenses-to-total income’ satisfy the skimping hypothesis, 2) ‘bank size in log’ satisfies the too-big-to-fail hypothesis, 3) ‘liquid assets-to-total deposits’ satisfy the liquidity hypothesis, and 4) ‘total loans-to-total assets’, ‘total loans-to-total deposits’, and ‘interest income-to-total loans’ satisfy the lending supply hypothesis. Furthermore, as for the impact of the banking sector on the real economy, a simultaneous negative relationship was found between bank's NPLs and GDP. The causal relationship between the NPLs and GDP, on the other hand, was only found in the inflation and credit channels. According to the impulse response functions estimated, shocks in the banking sector result in negative consequences of the real economy for about one year. This implies that there exists the positive macroeconomic effect if individual banks effectively manage their NPLs.

국내 주식시장의 부도위험 이례현상에 관한 연구

이인로(Inro Lee),김동철(Dongcheol Kim) 한국증권학회 2016 한국증권학회지 Vol.45 No.5

본 연구는 국내 주식시장에서 부도위험과 주식수익률의 관계를 분석하였다. 외국의 대다수 연구가 부도위험과 주식수익률 간의 음(-)의 관계를 나타내는 부도위험 이례현상을 보고하는 것과 달리 국내연구에서는 일치된 결론을 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 기존연구보다 다양한 부도예측모형을 이용하여 국내 기존연구에서 상이한 연구결과를 제시하는 원인을 분석하였다. 분석을 시행한 결과, 국내 주식시장에서 부도위험과 주식수익률의 관계는 표본에 따라 다른 것으로 나타났다. 인터넷버블이 발생한 1999년부터 2000년 중에는 규모가 작고 부도위험이 높은 기업이 매우 큰 수익률을 나타냈다. 이 기간이 표본에 포함될 경우 부도예측모형에 따라 부도위험과 주식수익률 간의 양(+)의 관계가 나타났다. 하지만 인터넷버블 기간을 제외한 2001년부터 2014년 중에는 어떠한 부도예측모형을 이용하더라도 부도위험과 주식수익률은 매우 유의한 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 인터넷버블기간의 샘플 포함여부 이외에도 표본에 관리종목을 포함하는지 여부도 부도위험과 주식수익률 간의 관계에 영향을 미친것으로 나타났다. 또한 본 논문은 2001년부터 2014년까지 국내 주식시장에서 나타나는 부도위험 이례현상은 수익성요인으로 설명됨을 보여주고 있다. 수익성요인을 통제할 경우 부도위험과 주식수익률 간의 유의한 음(-)의 관계는 발견되지 않았다. There has been no consensus in the finance literature in Korea on whether the financial distress risk puzzle, which is a negative relation between financial distress and subsequent stock returns in the cross-section, is prominent in the Korean stock markets. By using various bankruptcy prediction models and a longer time-series of stock return data, we examine which cause(s) drives the conflicting results on the financial distress risk puzzle. We find that one of the main causes is the inclusion or not of a specific sample period such as 1999~2000, which is the period of the internet bubble. When this period is excluded, we find that the financial distress puzzle is prominent. However, when this period is included, the puzzle is no longer observed, since during this period, small-sized firms with high financial distress earn high return. We also find that the financial distress puzzle is related with future profitability and the puzzle is well explained by a four-factor model including the Fama-French three-factor plus the profitability factor.

다(多)시장 정보를 활용한 금융시장 불안정성 지수 개발에 관한 연구 -CISS 방법론을 중심으로-

김명현,이인로 예금보험공사 2017 金融安定硏究 Vol.18 No.2

This paper investigates the potential of a Composite Indicator of Systemic Stress(CISS) methodology using information extracted from five Korean financial markets. The CISS is constructed under the portfolio-theoretic framework as in Hollo, Kremer and Lo Duca(2012) to provide s real-time monitoring of systemic stress. We construct the KCISS(Korean CISS) that involves the aggregation of five sub-indices from the money market, bond market, equity market, financial institution, and foreign exchange market. Then, five sub-indices are aggregated to the KCISS under the portfolio-theoretic framework. In addition, we propose the Systemic-PCA based on a common factor of systemic risk measures extracted by using the principal component analysis. To compare the forecasting power of the KCISS and Systemic-PCA, we investigate the predictability on Korean Sovereign CDS using a predictive regression model. Empirical results present that the KCISS has both short-run and long-rung predictive power of sovereign CDS while the Systemic-PCA has only short-run predictive power. In sum, we test a usefulness of the CISS methodology for a macroprudential policy in Korea and suggest that the KCISS may be used as a financial stability measure. 본 연구는 유럽중앙은행(ECB)에서 금융시장 불안정성 지표로 활용되고 있는 Composite Indicator of Systemic Stress(CISS)를 국내시장에 적용하여 한국형 금융시장 불안정성 지수를 제시하고 지수에 함의된 정보를 분석했다. CISS는 경기순행적 변수들을 선정하고 경험누적확률분포와 포트폴리오방식을 이용하여 변수들을 합성한 특징이 있다. 국내에서는 아직까지 관련 연구가 수행되지 않아 본 연구에서 국내 변수들을 이용한 금융시장 불안정성 지수(KCISS)를 제안했다. 추가로 KCISS에 누락된 조건부 꼬리위험 정보의 활용을 위해 다양한 시스템 위험측도들의 공통요인을 추출한 지수(Systemic-PCA)를 제안했다. 국가신용부도스왑을 이용하여 위기예측력을 검증한 결과, KCISS는 국가신용부도스왑의 장․단기 예측에 효과적인 것으로 나타난 반면 Systemic-PCA는 제한적인 위기예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이는 KCISS가 향후 거시건전성(Macroprudential) 정책적용을 위한 금융시장 불안정성 측정도구로 활용될 수 있는 가능성을 보여준다.