동일한 분석을 초기 포트폴리오 case 2에 대해서도 시행해보자. 이는 자산은 단기 비중이 크고 부채는 장기 비중이 더 큰 경우에 해당된다. 이 경우 AR(2), VAR(2) 각가의 경우에 따라 금리를 추정하고 미래 순이익의 흐름을 추정한 결과가 <그림4>에 나타나있다.
현재 초기 포트폴리오가 단기자산, 장기부채 중심으로 구성된 데 비해, 동테적 포트폴리오 1은 단기자산, 장기부채, 포트폴리오 9는 장기자산, 단기부채 중심을 지향한다. 초기 포트폴리오가 단기자산, 장기부채로 구성되어 이익이 앞당겨 실현되는 이유로 인해 동일한 동태적 포트폴리오 1을 택할 경우 case 1에 비해 그래프 모양이 조금 더 가파른 상승을 보이는 것을 알 수 있다. 또한 포트폴리오 9를 선택한 경우에도 case 1에 비해 하락속도가 완만한 것을 볼 수 있다.
반면, 초기 포트폴리오 case 1의 경우 동태적 포트폴리오 선택 여부와 관계없이 모두 3년 째 되는 시점에서 순이익이 뚜렷한 상승을 보였으나, case 2의 경우에는 하락세를 보이고 있다. 이는 자산 부문의 이익이 앞당겨 실현된 반면 부채 부문의 비용은 뒤늦게 나타나기 때문인 것으로 해석된다.
한편 3년 후 시점에서 9가지 동태적 포트폴리오의 순이익 시물레이션 평균과 표준편차를 나타낸 결과가 <표7>에 있다.
표에서 보면 순이익 평균이 가장 낮은 경우는 포트폴리오 9이고, 가장 높은 경우는 포트포리오 1을 선택한 경우이다. 이때 또한 표준편차가 커서 case 1과 같이 고위험/고수익 포트폴리오가 됨을 알 수 있다.
초기 포트폴리오 case 1과 case 2의 경우를 분석한 결과를 종합하면, 통태적 포트폴리오 3이나 4를 택할 경우 순이익의 표준편차가 가장 낮으며, 포트폴리오 1이나 9 등 양 극단으로 갈수록 표준편차는 커지는 것을 알 수 있다. 순익의 평균은 포트폴리오 8이나 9에서 가장 낮고, 포트폴리오 1에서 가장 높은 것으로 나타났다.
순이익 평균이 음수의 값을 갖는 포트폴리오를 제외할 경우, 전반적으로 표준편차가 커질수록 순이익 평균이 증가하는 모습을 발견할 수 있다. 이는 결론적으로, 자산/부채의 장단기 구성을 극단적으로 취할수록(포트폴리오 1이나 9) 고수익/고위험 구조를 갖게 되며, 반대로 장단기 포지션간에 균형을 유지할 경우(포트폴리오 3-5) 저위험/저수익 구조를 보인다는 점에서 흥미로운 결과로 해석된다. 이는 ALM의 만기갭 분석에서 만기갭의 절대치가 커질수록 순이익이 고위험/고수익 구조를 갖게 된다는 기존 이론에도 부합한다.
2. ALM의 만기갭표와 비교
EaR 기법이 갖는 주된 장점은 앞에서 이미 설명한 바대로 예대 부문에 대해 VaR 기법을 원용함으로써 사실상 예금, 대출 등 이자발생 상품과 주식, 채권 등 트레이딩 상품간의 통합위험관리를 가능케 한 점에 있다. 또한 단순히 예대부분의 위험관리에만 적용할 경우에도 현실적 가정 하에서 풍부한 정보를 제공할 수 있다.
만기갭법은 예금, 대출 이자가 수취되거나 지급되는 금융자산 또는 부채에 대해 주로 적용된다. 이 방법은 자산 및 부채를 금리개정 기간에 따라 구분하고, 정해진 기간 내에 금리개정이 일어나는 자산/부채를 금리민감, 금리개정이 일어나지 않는 자산/부채를 금리비민감으로 따로 뽑아낸다. 이러한 재무구조를 갖는 금융기관은 향후 예상되는 금리 상승시 이익을 얻게 되는 반면, 금리 하락 시 손해를 볼 위험에 처하게 된다.
초기 포트폴리오 case 1을 예를 들어 간단한 민기갭표<표8>을 작성 해보면 다음과 같다.
이상의 만기갭표는 향후 1년 이내에 금리가 상승할 경우 수입이자 증가보다는 지출이자가 증가가 크므로 순이익이 감소할 것을 알려준다. 1년 이후 금리가 상승할 경우에는 반대의 효과를 보인다. 이러한 정보는 앞서 논문에서 EaR이 제공하는 풍부한 정보에 비하면 빈약하다고 할 수 있다.
IV 느낀점
분석결과, 자산/부채의 장단기 구성을 취할수록 고수익/고위험 구조를 갖게 되며, 반대로 장단기 포지션간의 균형을 유지할 경우 저위험/저수익 구조를 보임을 발견하였다. 이는 ALM의 만기갭 분석에서 만기갭의 절대치가 커질수록 순이익이 고위험/고수익 구조를 갖게 된다는 기존 이론에도 부합했다. 마지막으로 가정한 초기 포트폴리오를 대상으로 만기갭표를 작성 하였는데, 이것은 이해하기 쉽다는 장점에도 불구하고 여러 단점을 드러낸 것 같다.
첫 번째는, 금리변화에 따른 이익변화를 정확하게 나타낼 수 없었다.
두 번째는, 자산/부채의 시장 가치 변화를 제대로 반영 하지 못했다.
세 번째는, 만기 전 상환/차환을 고려하지 않았다는 점이다.
네 번째는, 모든 금리가 같은 폭과 같은 방향으로 변화할 것이라고 비현실적인 가정들에 기초하였다.
반해 논문에서 사용한 EaR 기법은,
① 금리변화에 따른 이익변화를 정확하게 나타낼 수 있었다.
② 재조달/재운용 포트폴리오에 대한 적절한 가정을 통해 만기 전 상환/차환을 고려 할 수 있었다.
③ 자산과 부채에 적용되는 미래 금리를 다양하게 설정할 수 있다는 점에서 만기갭법에 비해 보다 풍부한 정보를 제공하면서 보다 현실적이라는 점이다.
우리나라에서 일어난 여러 사건들을 보면 금융기관들에게 위험관리는 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 그동안은 금융기관, 상품 성격에 따라 ALM이나 VaR 등의 방법으로 나누어 행해져 와서, 쉽게 통합하여 사용할 수 없는 한계가 있었다. 하지만 이 논문에서 보여준 EaR은 발생상품과 트레이딩 상품간의 통합위험관리에 적절할 뿐 아니라, 전통적 ALM의 만기 갭법에 비해 풍부한 정보를 제공한다는 점에서 우월성을 보여 주었다. 앞으로 우리나라의 금융기관들은 EaR 기법을 더욱 현실적으로 계발하여 예대부문과 주식, 채권 부문에서 많은 효력을 보여야 할 것이다.
요즘 문제시 되고 있는 외환위기, 주식 폭락, 환율 문제를 등의 문제에서 보면 심각성을 느낄 수 있다. 만약 EaR 기법을 더욱 발전시킨다면 시장 가격의 변수인 환율과 주가의 변화도 모형화를 하여 더욱 다양한 금융상품 위험관리 방안을 모색 할 수 있을 것이고, 지금의 금융 문제 뿐 만이 아니라, 향후 금융문제들도 해결해 나갈 수 있는 발판을 만들 것이다.