[논문 리뷰] Measures of Systemic Risk

Zachary Feinstein, Birgit Rudloff외 1명|RePEc: Research Papers in Economics|2015. 02. 27.

Insurance and Financial Risk Management인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 금융 시스템의 현금흐름 모델과 수용 기준에서 유도된, 규제 수용성을 달성하기 위한 자본 배분을 정량화하는 새로운 집합가치형 다변량 체계적 위험 측도를 제안한다. 이는 계산 가능한 알고리즘을 도입하여 복잡한 시스템에서의 수치 평가를 가능하게 하며, 사례 연구를 통해 단변량 접근 방식이 감지하지 못하는 체계적 상호의존성과 자본 민감도를 포괄함으로써 매크로프라우던트 규제를 위한 사전적 도구를 제공한다.

ABSTRACT

Systemic risk refers to the risk that the financial system is susceptible to failures due to the characteristics of the system itself. The tremendous cost of systemic risk requires the design and implementation of tools for the efficient macroprudential regulation of financial institutions. The current paper proposes a novel approach to measuring systemic risk. Key to our construction is a rigorous derivation of systemic risk measures from the structure of the underlying system and the objectives of a financial regulator. The suggested systemic risk measures express systemic risk in terms of capital endowments of the financial firms. Their definition requires two ingredients: a cash flow or value model that assigns to the capital allocations of the entities in the system a relevant stochastic outcome; and an acceptability criterion, i.e. a set of random outcomes that are acceptable to a regulatory authority. Systemic risk is measured by the set of allocations of additional capital that lead to acceptable outcomes. We explain the conceptual framework and the definition of systemic risk measures, provide an algorithm for their computation, and illustrate their application in numerical case studies. Many systemic risk measures in the literature can be viewed as the minimal amount of capital that is needed to make the system acceptable after aggregating individual risks, hence quantify the costs of a bail-out. In contrast, our approach emphasizes operational systemic risk measures that include both ex post bailout costs as well as ex ante capital requirements and may be used to prevent systemic crises.

연구 동기 및 목표

• 금융 시스템의 구조와 규제 목표에 기반한 엄밀한 체계적 위험 측도를 개발하는 것.
• 체계적 안정성을 위해 사전 자본 요구 수준과 사후 구제 비용을 모두 반영하는 프레임워크를 제공하는 것.
• 통합적이고 계산 가능한 모델을 사용하여 간입 조치의 체계적 위험에 대한 정량적 분석을 가능하게 하는 것.
• 다변량 위험 측도가 단변량 측도가 놓치는 체계적 상호의존성을 어떻게 감지하는지 보여주는 것.
• 전 세계 자본 비용을 최소화하는 효율적 배분 규칙(이하 EARs)을 도입하여 실무적 자본 규제를 지원하는 것.

제안 방법

• 체계적 위험 측도는 $ R(Y;k) = \{m \in \mathbb{R}^l \mid Y_{k+m} \in \mathcal{A}\} $ 로 정의되며, 여기서 $ Y $ 는 현금흐름 또는 가치 모델이고 $ \mathcal{A} $ 는 수용 기준이다.
• 이 방법은 자본 배분이 확률적 시스템 결과로 매핑되는 비감소 무작위 필드 $ Y_k $ 에 의존한다.
• 수용 기준 $ \mathcal{A} $ 는 이동된 엔트로피 리스크 측도를 통해 정의된다: $ \mathcal{A} = \{M \in L^0 \mid \mathbb{E}[\exp(-M)] \leq \exp(-0.9)\} $.
• 논문은 $ R(Y;k) $ 의 명시적 계산을 위한 알고리즘을 개발하여 복잡한 시스템에서의 수치 평가를 가능하게 한다.
• 이 프레임워크는 유동성이 낮은 자산을 포함한 네트워크 모델에 적용되며, 비선형 역수요 함수 $ f(x) $ 를 통해 가격 영향을 반영한다.
• 효율적 배분 규칙(이하 EARs)은 체계적 위험 측도 하에서 전역 자본 비용을 최소화하는 전역 최소화자로 도입된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 체계적 위험은 어떻게 측정할 수 있는가? 이는 사전 자본 필요 수요와 사후 구제 비용을 모두 반영해야 한다.
• RQ2 다변량 위험 측도는 단변량 측도가 놓치는 체계적 상호의존성을 어떻게 감지하는가?
• RQ3 규제 당국은 주어진 모델 하에서 시스템의 수용성을 확보하기 위해 최소한의 자본 배분을 어떻게 결정할 수 있는가?
• RQ4 자산의 유동성 부족과 포트폴리오 구성은 체계적 자본 요구 수준에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 실제 규제 설계에 적용 가능한 효율적이고 계산 가능한 체계적 위험 측도는 어떻게 계산하고 적용할 수 있는가?

주요 결과

• 체계적 위험 측도는 집합가치형이며 다변량이어서 단변량 측도가 감지하지 못하는 기관 간 상호의존성을 포괄한다.
• 세 그룹(대규모, 중규모, 소규모) 기업을 포함한 사례 연구에서, 대규모 및 중규모 기업의 자본 요구 수준은 소규모 기업의 자본 수준에 민감하지 않았으며, 이는 현재 규제 관행과 일치한다.
• 유동성 자산 비율($ \alpha $) 이 0% 에서 100% 로 증가함에 따라 대규모 및 중규모 기업의 최소 자본 요구 수준이 감소하였으며, 이는 유동성 위험이 낮아졌음을 반영한다.
• 자본 요구 수준 간 간격은 $ \alpha $ 가 감소함에 따라 증가하였으며, 이는 비유동성 자산의 대규모 유동화 시 가격 영향이 더 크다는 것을 시사한다.
• 이 프레임워크는 기존의 체계적 위험 측도인 컨티제이션 인덱스와 SystRisk를 통합적이고 축약된 구조에 통합하였다.
• EARs 는 시스템 수용성을 확보하면서 전역 자본 비용을 최소화하는 최적의 자본 배분 규칙으로 확인되었다.