투자자산운용사 요약 PART2-4. 리스크관리

여러가지 리스크의 종류와 리스크 분석법에 대해 알아보자

델타노말 계산식, 리스크 측정방법 종류(델타, 역사적, 몬테카를로 등), 부도거리 및 부도모형 계산식을 잘 외워야 한다.

 

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1. 리스크의 정의

리스크 = 미래 수익의 불확실성

리스크의 종류

• 시장위험 : 기초자산의 가격변동)
• 신용위험 : 상대방이 결제를 미이행할 위험
• 운영위험
• 유동성위험 : 원할 때 청산을 못하는 위험
• 법적위험 : 계약집행을 못할 위험

 

2. 리스크관리 실패사례  : 각 실패사례의 발생원인을 암기

베어링 은행 파산사건을 모티브로 한 영화 '로그 트레이더'

①베어링은행 파산사건

요약 : 베어링은행 근무자가 니케이 지수 옵션에 스트래들 매도 포지션(가격변동성이 너무 크면 손실)을 뒀는데

고베 대지진이 발생해서 주가가 폭락하여 큰 손실을 입고 은행도 망한 사건

원인 : 내부통제 미흡, 담당자에게 과도한 재량권 

 

②메탈게젤샤프트 파산사건

요약 : 현물포지션에 대한 헤지를 선물로 하다가 콘탱고(선물가격>현물가격)가 발생하여 큰 손실

원인 : 과거자료 맹신, 선물 상품에 대한 이해부족

 

③오렌지카운티 파산사건

요약 : 리버스RP(RP매도+장기채 투자) 도중 장기채 가격 하락으로 오렌지카운티가 파산한 사건

원인 : 과도한 레버리지, 지방정부의 통제 미비

 

3. 시장리스크 측정 - VaR 정의

VaR이란? 발생가능한 최대손실가능액

개별자산의 VaR합 > 포트폴리오 VaR → 분산투자의 효과

 

4. 시장리스크 측정 - 부분가치평가 vs 완전가치평가

부분가치평가vs완전가치평가 : 가치평가모형이 필요하면 완전가치평가법

• 부분가치평가 : 델타분석
• 완전가치평가 : 역사적 시뮬레이션, 스트레스검증법, 몬테카를로 시뮬레이션

 

5. 델타 - 델타노말분석법

델타노말분석법

-장점 : 가격모형이 필요없음, 사용하기 쉬움

-단점 : 비선형 상품에 적용이 어렵다

 

일반 VaR : $$ VaR = S \times \sigma \times z $$

(S=투자금액, σ=표준편차, z=표준편차)

채권,옵션 VaR : $$ VaR = S \times \sigma \times z \times duration $$

포트폴리오 Var : $$ VaR_{p} = \sqrt{VaR{_{1}}^{2}+VaR{_{2}}^{2}+2\ast VaR_{1}\ast VaR_{2}\ast 상관계수} $$

※보유기간이 주어지면 $$ \sqrt{n} $$ 을 곱해주면 된다

 

6. 델타감마분석법 → skip

 

7. 역사적시뮬레이션법

특징

• 완전가치평가법→ 가치평가모형이 필요함
• 과거분포를 이용함→정규분포 이용 X, 과거데이터가 없으면 분석불가
• 비선형도 분석가능
• 표본구간이 1개라서 변동성에 취약함

 

8. 몬테카를로 시뮬레이션

주식가치 분석에도 이용된다. 하지만 현재 테슬라 주가는...

특징

• 완전가치평가법
• 리스크 요인을 확률모형에서 구함
• 모든 종류의 VaR 분석가능. 가장 정교한 형태임
• 높은 비용이 단점

 

9. 스트레스 검증법(=시나리오 검증법)

개념 : 주요변수에 큰 변화가 있을 경우 포트폴리오 가치 측정

특징

• 장점 : 과거데이터가 필요없음
• 단점 : 주관적이다. 리스크 요인간 상관관계 파악에 미흡. 다른 VaR 측정법을 대체할 순 없다.

 

11. VaR의 유용성

거래관련 의사결정에 도움을 준다

*Marginal VaR : 특정 투자안을 포트폴리오에 편입할 경우 추가되는 위험

한도관리 : VaR규제가 총량규제보다 더 효율적이다

위험조정수익률(RAROC) : 순수익 / VaR

 

12. VaR 모형의 한계점

과거데이터에 의존한다 (스트레스검증법은 해당없음)

자료이용에 제한이 있으면 효과가 떨어짐(특히 역사적 시뮬레이션법이 그러함)

모형에 따른 VaR 차이가 있음

보유기간이 길어질수록 측정값에 차이가 늘어남

 

13. 신용리스크 측정

특징 : 신용분포를 따름(정규분포 X)

측정은 비모수적 방법을 이용

 

①부도율측정모형(EDF)

주가의 옵션성을 이용하여 미래 특정시점의 도산가능성을 측정

현재의 주가정보를 이용(과거데이터 X)

정규분포를 이용함

부도거리(DD) 공식 : $$ \frac{A-D}{\sigma} $$

→부도거리가 낮을수록 부도위험이 늘어난다. 

 

②부도모형

부도발생시에만 신용손실이 발생한 것으로 간주한다

신용등급은 고려하지 않음

기대손실(EL) = $$ EL = 익스포저 \times p \times 손실율 $$

변동성금액 = $$ \sigma_{EL} = Exposure \times \sqrt{p(1-p)} \times 손실율 $$

참고로 손실율 = 1-회수율이다

 

③ MTM 모형

부도위험 + 신용등급 변화도 신용위험으로 간주