[‘신용과 사람’] 급증하는 가계부채 스트레스테스트로 선제적 관리

건강한 삶을 살기 위해서는 평소에 스트레스를 잘 관리하는 것이 중요하다. 과도한 스트레스가 누적되면 질병으로 연결이 되거나, 스트레스 자체를 이기지 못하여 삶이 피폐해지는 경우를 가까운 주변에서 흔히 볼 수 있다. 금융도 개인과 마찬가지이다. 스트레스로 인한 영향을 미리 파악하고 대비해야 미래 충격이 가시화될 경우 효과적으로 대응할 수 있다. 일반적으로 스트레스테스트는 다양한 형태의 충격(스트레스)을 가상으로 주고 나타나는 예상 반응을 살펴보는 것을 의미한다.

금융권에서는 스트레스테스트를 ‘예외적이지만, 실제 발생할 수 있는 사건’이 일어났을 때 금융시스템이 받게 되는 잠재적인 손실을 측정하는 것으로 정의할 수 있으며, 다양한 기법으로 수행되고 있다.

예를 들면 극단적이지만 실제로 발생가능한 역사적 또는 가상의 위기 시나리오를 적용, 포트폴리오의 손실을 평가하는 시나리오분석법이 널리 활용되고 있다. 경제성장률의 급락, 주택가격의 하락, 실업률 상승 등 경기 충격을 시나리오별로 최악의 상황까지 가정해 여신 부실규모를 추정해서 은행건전성을 진단하는 분석이 대표적 방법론이다.
같은 환경이라도 스트레스에 대한 반응은 사람마다 제각기 다르다. 예를 들면 인간관계 때문에 괴로운 사람과 과중한 업무부담에 더 힘들어하는 사람이 있듯이 특정 스트레스에 대한 민감도에서도 사람마다 차이가 난다. 이와 마찬가지로 개개인의 리스크를 다루는 가계금융부문에서도 스트레스에 대한 개인의 민감도 차이를 스트레스테스트에 고려할 필요가 있다. 즉 동일한 거시 충격에도 서로 다르게 반응하는 포트폴리오내 차주별 특성을 이해하는 것이 중요하다는 것이다.

예를 들어 아래 그림은 거시경제 환경에 모든 사람들이 동일하게 반응하지 않음을 보여준다. 차주 그룹별 불량률은 다중채무군과 그 외 고객군을 비교해봤을 때 경기 충격시 확연히 다르게 반응하는 현상을 확인할 수 있다. 이외에도 거시환경 변화에 따른 민감도가 업종·상품별, 담보별, 신용도별, 소득수준별 등으로 다르며, 특히 국내에서는 주택경기 변화에 따른 지역별(수도권·비수도권)로 리스크 민감도의 차이가 크게 나타난다.

따라서 가계금융에서의 스트레스테스트 방법론은 많게는 수천만명에 이르는 차주에 대해 경기민감도별로 다양한 그룹 단위의 분석을 유연하게 수행할 수 있어야 한다. 그러나, 기존 스트레스테스트 방법론은 거시변수를 특정 포트폴리오의 평균적 위험도에 연결하므로 포트폴리오 내 개별 차주 특성을 고려하지 못하고 있다. 또한 기존 리스크관리시스템은 차주별 신용도에 기반하는 데, 거시경제 충격이 신용등급에 미치는 영향을 측정할 수 없어 등급에 기반한 승인·한도 등 여신 의사결정 결과의 분석이 어려운 단점이 있다.

거시연계등급 조정 방법론은 기존 신용등급을 경기 요인으로 조정한 새로운 거시연계등급을 활용해 다양한 포트폴리오 및 차주 그룹의 시나리오별 예상 부실을 추정하는 스트레스테스트 기법을 의미한다. 거시연계등급법은 장기간의 거시경제 사이클을 감안, 기존 등급을 GDP 성장률, 주택가격 등 경제지표로 조정하여 경기충격에도 등급별 불량률이 일관성을 갖도록 개발된 신용등급이다. 거시연계등급은 경기 충격에 따른 불량률 예측의 정확성이 뛰어날 뿐만 아니라 불량률이 상승 또는 하락하는 추세와 전환점에 대해서도 설명이 가능하다.

또한 거시연계등급은 선행성이 있는 경기 변수로 적시에 차주의 신용등급을 조정함으로써 경기 충격에 대한 후행성을 완화해주는 장점이 있다. 거시 충격에 따른 차주의 거시연계등급 전이행렬를 통해 차주별 예상부실 측정도 가능하다.
따라서 거시연계등급을 통한 위험 차주 선별 및 다양한 여신 의사결정 전략에 대한 시뮬레이션도 유연하게 수행 가능하다. 특히 거시연계등급 조정 방법론은 기존 기업여신고객에 특화된 방법론과 달리 개인 여신고객의 특성을 충분히 반영할 수 있는 방법론으로 금융회사의 리스크 관리에 상당한 유용성이 있을 것으로 보여진다.

다만, 이 방법론도 거시연계등급 변동폭을 합리적으로 예측할 수 없는 한계(예를 들어 3등급이라도 연체가 발생할 경우 갑자기 7등급으로 하락하는 데 이를 예측모형에 반영하는 데의 한계)가 있을 수 있기 때문에 이를 보완할 수 있는 방법론의 추가적인 연구와 접목이 필요해 보인다.

〈KCB 연구소〉



관리자 기자