리스크 요인과 금융 위기

Python을 활용한 정량적 리스크 관리

Jamsheed Shorish

Computational Economist

리스크 요인

  • 변동성: 기대값 주변 수익률의 산포 측정치
  • 시계열: 기대값 = 표본평균
  • 무엇이 기대와 산포를 좌우하는가?
  • 리스크 요인: 포트폴리오 수익률과 변동성을 좌우하는 변수/사건

산포도: 시계열 평균 대비 수익률 편차

Python을 활용한 정량적 리스크 관리

리스크 노출

  • 리스크 노출: 잠재 포트폴리오 손실의 크기

    • 리스크 요인이 리스크 노출을 결정

  • 예: 홍수 보험

    • 공제액(deductible): 손실과 무관하게 본인 부담금
    • 100% 보장이어도 공제액은 본인 부담
    • 따라서 공제액이 곧 리스크 노출
    • 잦은 홍수 => 결과 변동성 증가
    • 잦은 홍수 => 리스크 노출 증가
Python을 활용한 정량적 리스크 관리

체계적 리스크

  • 체계적 리스크: 모든 자산의 변동성에 영향을 주는 요인

    • 시장 리스크: 일반 금융시장 움직임에서 비롯

  • 항공기 엔진 고장: 체계적 리스크!

  • 금융 체계적 리스크 요인 예:

    • 물가 수준 변화, 즉 인플레이션
    • 금리 변화
    • 경기 여건 변화

프로펠러 비행기 엔진

Python을 활용한 정량적 리스크 관리

특이적 리스크

  • 특이적 리스크: 특정 자산/자산군에 국한된 리스크

  • 난기류와 미착용 안전벨트: 특이적 리스크!

  • 특이적 리스크 예:

    • 채권 포트폴리오: 발행사 부도 위험
    • 기업/섹터 특성
      • 기업 규모(시가총액)
      • 장부가 대비 시가 비율
      • 섹터 충격

항공기 안전벨트

Python을 활용한 정량적 리스크 관리

요인 모형

  • 요인 모형: 포트폴리오 수익률에 영향을 주는 리스크 요인 평가
  • 통계 회귀, 예: OLS(최소제곱):
    • 종속변수: 수익률(또는 변동성)
    • 독립변수: 체계적 및/또는 특이적 리스크 요인
  • Fama-French 요인 모형: 다음의 결합
    • 시장 리스크와
    • 특이적 리스크(기업 규모, 가치)
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위기 리스크 요인: MBS

  • 투자은행: 위기 직전 대규모 차입
  • 담보: 주택담보대출증권(MBS)
  • MBS: 다양한 모기지를 묶어 리스크를 분산한다고 _가정_
    • 문제: 실제로 모기지 연체·부도 리스크가 고도 상관
    • 연체/부도 급증으로 담보 가치 붕괴
  • 90일 모기지 연체율: 위기 시 투자은행 포트폴리오의 리스크 요인

2005-2010년 90일 모기지 연체율

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위기 요인 모형

  • 요인 모형 회귀: 포트폴리오 수익률 vs. 모기지 연체
  • 회귀 도구를 위해 statsmodels.api 라이브러리 임포트
  • .OLS() 객체와 .fit() 메서드로 적합
  • 회귀 결과는 .summary()로 표시

 

import statsmodels.api as sm

regression = sm.OLS(returns, delinquencies).fit()

print(regression.summary())
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회귀 .summary() 결과

회귀 요약 예시

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배우어보세요!

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