시스템 리스크

이 문서는 주제와 너무 밀접하게 관련되어 있는 출처에 지나치게 의존할 수 있으며, 잠재적으로 문서의 검증 가능성과 중립성을 저해할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 독립적인 서드파티 출처에 대한 보다 적절한 인용문으로 대체하여 개선해 주시기 바랍니다.(2016년 1월) (이 템플릿메시지 삭제 방법 및 삭제 시기 확인)

카테고리
재무 리스크
신용위험
농도의 위험
시장 리스크
이자율리스크 통화 리스크 자기자본리스크 상품 리스크 평가리스크 변동성 리스크 시스템 리스크 모델 리스크
유동성 리스크
재융자 리스크 결제리스크
투자 리스크
인플레이션 리스크 실행 리스크
비즈니스 리스크
평판 리스크 운용 리스크 국가 리스크 법적 리스크 정치적 리스크 도덕적 해이
수익리스크
비재무적 리스크
고립된 자산
v t

금융에서 시스템 리스크는 시스템 ^[1][2][3]전체에 해를 끼치지 않고 시스템에 포함될 수 있는 하나의 개별 엔티티, 그룹 또는 시스템 구성요소와 관련된 위험과는 달리 전체 금융 시스템 또는 전체 시장이 붕괴될 위험입니다.이는 "금융중개업자의 특이한 사건이나 상황에 의해 야기되거나 악화되는 금융시스템 불안정성"으로 정의할 수 있다.^[4]이는 시스템 또는 시장에서 상호연계 및 상호의존성에 의해 부과되는 위험을 말하며, 단일 엔티티 또는 엔티티 클러스터의 실패는 연쇄적 실패를 야기할 수 있으며, 이는 잠재적으로 시스템 또는 ^[5]시장 전체를 파산시키거나 다운시킬 수 있다.또한 "시스템 리스크"로 잘못 언급되기도 합니다.

설명.

시스템 리스크는 뱅크런과 관련지어져 있으며, 이 뱅크런은 문제의 첫 번째 은행이 빚을 지고 있는 다른 은행에 캐스케이드 효과를 가져, 캐스케이드 실패를 초래하고 있다.예금자들이 디폴트(채무불이행)의 파급효과를 감지하고 유동성 우려가 금융시장을 통해 확산되면서 시장 전체에 패닉이 확산될 수 있으며, 이로 인해 많은 매도자는 있지만 유동성 자산을 사는 사람은 거의 없다.이러한 연계와 뱅크런의 잠재적 "클러스터링"은 정책 입안자들이 시스템 ^[1][6]리스크로부터 시스템을 보호하는 문제에 대처할 때 고려하는 문제이다.정부나 시장감시기관(미국 증권거래위원회(SEC), 중앙은행 등)은 금융시장의 거래참가자가 의존관계라는 거미줄에 얽혀 있다고 주장하면서 시장 전체의 이익을 보호한다는 명분을 내세워 정책이나 규칙을 시행하려고 하는 경우가 많다.그들의 연결고리에서 비롯됩니다.간단한 영어로 말하면, 일부 기업은 너무 크고 상호 연결되어 있어 실패하지 않는다는 것을 의미합니다.정책 입안자들은 종종 시스템 ^[6]내의 한 개인이 아니라 시스템의 복원력을 보호하는 데 관심이 있다고 주장합니다.시스템 리스크는 시장 참여자의 상호작용에 의해 발생하며, 따라서 내생적 ^[7]리스크의 한 형태로 볼 수 있다.

리스크 관리 문헌은 시스템 실패의 특성, 원인과 결과 및 ^[3]발생 위험을 구별함으로써 경제와 금융의 개념에 대한 대체 관점을 제공한다.시스템 장애의 리스크를 정의하는 「운용 행동」의 어프로치를 채용한다.「시스템 장애의 현시점에서의 전체적인 확률을, 장래의 특정 시점까지, 금융서비스의 공급이 규제 기준, 품질에 따라서 수요를 만족시키지 않는, 시스템 장애의 현시점에서의 측정치」새로운 완화 노력이 없을 경우 시스템의 미래 동작에 대한 불확실성 측정에 의해 해결됩니다."이 정의는 2008년경 아이슬란드 금융시스템 붕괴 시뮬레이션에서 최근의 연구에서 입증되었듯이 실질적인 리스크 완화 적용에 적합하다.

시스템위험은 시장위험이나 가격위험과 혼동해서는 안 된다.이러한 종류의 위험은 미러트레이드를 체결하여 투자를 위험회피함으로써 완화될 수 있다.

보험을 발행하는 당사자가 보험료를 착복하고 주주에게 배당금을 지급하며 재해가 발생하면 파산 절차를 밟고 제한된 책임 뒤에 숨어들 수 있기 때문에 종종 "시스템 리스크"에 대해 보험을 획득하기가 쉽다.그러나 그러한 보험은 피보험자에게 효과적이지 않다.

금융기관이 파생상품 계약에 대한 파산의 특별한 이점을 얻기 위해 사용한 한 가지 주장은 시장이 중요하면서도 ^[1][6][8][9]취약하다는 것이었다.

체계적 위험은 또한 더 큰 신체에 대한 부정적인 결과의 가능성과 정도로 정의될 수 있다.연방재정규제에 관하여 금융기관의 시스템 리스크는 금융기관의 활동이 더 큰 경제에 부정적인 영향을 미칠 가능성 및 정도이며,^[10] 그 효과를 개선하기 위해 이례적이고 극단적인 연방정부의 개입이 필요하다.

수학적 접근법, 모델 가정 또는 한 기관에 대한 초점에 의해 제한되지 않는 시스템 리스크의 일반적인 정의는 금융, 정치, 환경 및 기타 많은 리스크의 시스템 특성을 포괄하는 시스템 리스크의 첫 번째 운영 가능한 정의이기도 하다.^[11]

런던 정경대학의 시스템 리스크 센터는 시스템 리스크 연구에 초점을 맞추고 있다.시스템 리스크는 내생 리스크의 한 형태이며, 따라서 시스템 리스크의 경험적 측정이 좌절된다는 것을 알게 되었다.

측정.

TBTF/TCTF

미국 손해보험협회(Property Carament Insurers Association of America)에 따르면 시스템 위험을 측정하는 데는 "실패하기에는 너무 큰"(TBTF)과 "실패하기에는 너무 큰(상호) 테스트(TCTF 또는 TICTF)의 두 가지 핵심 평가가 있습니다.첫째, TBTF 테스트는 정부 개입의 위험을 평가하기 위한 전통적인 분석입니다.TBTF는 국내 및 국제 시장에 대한 기관의 규모, 시장 점유율 집중, 진입 경쟁 장벽 또는 제품을 얼마나 쉽게 대체할 수 있는지를 기준으로 측정할 수 있습니다.둘째, TCTF 테스트는 금융기관이 지속적인 업무를 수행할 수 없을 때 더 큰 경제에 미치는 중기 순부정적 영향의 가능성 및 양을 측정하는 것이다.그 영향은 기관의 상품과 활동을 넘어 해당 기관에 특별히 의존하는 다른 모든 상업 활동의 경제적 승수를 포함하는 것이다.또, 그 영향은, 기관의 비즈니스가 ^[12]다른 시스템 리스크와 어떻게 관련지어져 있는지에 의해서도 좌우됩니다.

실패하기엔 너무 크다

정부 개입의 리스크를 평가하기 위한 기존의 분석은 "너무 커서 실패할 수 없는" 테스트(TBTF)입니다.TBTF는 국내 및 국제 시장에 대한 기관의 규모, 시장 점유율 집중도(예를 들어 Herfindahl-Hirschman Index 사용), 진입에 대한 경쟁 장벽 또는 제품 대체의 용이성 측면에서 측정할 수 있습니다.대부분의 금융 시장 부문에는 대기업이 있지만, 국민 보험 시장은 수천 개의 기업 사이에 퍼져 있고, 자본이 주된 투입인 사업에서의 진입 장벽은 비교적 작다.한 주택 소유자의 정책은 가격 책정 및 자본 이동 제한과 같은 주별 규제 장애로 인해 주로 발생하는 인수 유동성에 대한 제한이 있어 다른 주택 소유자의 정책을 비교적 쉽게 대체하거나 주 잔여 시장 제공자가 인수할 수 있습니다.최근 금융위기 때 아메리칸인터내셔널그룹(AIG)의 붕괴는 금융시스템에 중대한 시스템 리스크를 초래했다.미국 시장에는 TBTF를 보유한 보험사가 거의 없거나 극히 적습니다.

너무 연결되어 있어 실패하지 않음

기존 TBTF 테스트보다 더 유용한 시스템 리스크 척도는 "너무 연결되어 실패"(TCTF) 평가입니다.직관적인 TCTF 분석은 최근 연방 재정 긴급 구제 결정의 핵심이다.TCTF는 금융기관의 지속적인 업무 수행 실패가 더 큰 경제에 미치는 중기 순부정적 영향의 가능성 및 양을 나타내는 척도이다.

네트워크 모델은 상호연결성이 시스템 리스크에 ^[13][14][15]미치는 영향을 수량화하기 위한 방법으로 제안되어 왔다.

그 영향은 기관의 상품과 활동뿐만 아니라 특히 해당 기관에 의존하는 다른 모든 상업적 활동의 경제적 승수에도 측정된다.또한 기관의 비즈니스가 다른 시스템 ^[16]리스크와 얼마나 관련이 있는지에 따라 달라집니다.

시스템 리스크 측정에 대한 비판

시스템 리스크 측정에 대한 비판: 다니엘슨 외 ^[17][18]연구진은 SRISK나 CoVaR과 같은 시스템 리스크 측정에 대한 우려를 표명하고 있다.이는 1년에 여러 번 발생하는 시장 결과에 기초하고 있기 때문에 시스템 리스크의 측정 확률은 금융 시스템의 실제 시스템 리스크와 일치하지 않기 때문이다.전형적인 OECD 국가에서는 43년에 한 번 시스템 금융위기가 발생하며 시스템 리스크 측정은 그 가능성을 목표로 해야 한다.

리스크

금융기관은 금융시스템 전체의 자본이 부족할 때 자본이 부족하게 되면 시스템 리스크를 나타낸다.단일 리스크 팩터 모델인 Brownlees와 ^[19]Engle에서는 SRISK라는 이름의 시스템 리스크 척도를 구축합니다.SRISK는 최소한의 자본 요건을 회복하기 위해 금융회사에 투입해야 하는 자본의 양으로 해석할 수 있습니다.SRISK는 몇 가지 좋은 특성을 가지고 있다. SRISK는 금전적인 용어로 표현되므로 해석하기 쉽다.SRISK는 기업 전체에 걸쳐 쉽게 집약할 수 있으며 산업별, 나아가 국가별 집계를 제공할 수 있습니다.마지막으로, SRISK의 계산은 자체적으로 위험 척도로 볼 수 있는 변수, 즉 금융회사의 규모, 레버리지(시총 대비 자산의 비율), 그리고 기업의 수익률이 시장과 어떻게 진화하는지 척도를 포함한다(일부 시간 변동 조건부 베타이지만 경기 침체의 꼬리를 강조하는).고난).이 세 가지 차원은 SRISC 측정에서 동시에 중요하기 때문에 세 가지 위험 변수 중 하나를 개별적으로 사용한 경우보다 더 균형 잡힌 지표를 얻을 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

초기 Brownlees 및 Engle 모델은 미국 시장에 맞게 조정된 반면, Engle, Jondeau 및^[20] Rockinger에 의한 확장은 다양한 요인, 시간 변동 매개 변수를 허용하므로 유럽 시장에 더 적합합니다.하나는 전 세계 금융시장의 변화를 포착하고, 다른 하나는 유럽시장의 변화를 포착한다.이 확장에 의해, 국가 고유의 요인이 가능하게 됩니다.다른 요인을 고려함으로써 미국 또는 아시아 시장에 대한 충격이 유럽에 영향을 미칠 수 있지만 유럽 내 악재(예를 들어 국가 중 하나의 잠재적 디폴트(채무불이행)에 대한 뉴스)가 유럽에 중요하다는 개념을 포착할 수 있다.또한 유럽이나 미국에 영향을 미치지 않고 특정 국가에 중요한 국가별 뉴스도 있을 수 있습니다.경험적으로 마지막 요인은 전 세계 또는 유럽 요인보다 관련성이 낮은 것으로 밝혀졌다.

SRISK는 통화로 측정되기 때문에 산업 집계는 국내총생산(GDP)과 관련이 있을 수 있다.이와 같이, 국내의 시스템상 중요한 은행의 측정치를 취득한다.

SRISK System Risk Indicator는 주 단위로 자동으로 계산되어 커뮤니티에 제공됩니다.미국 모델의 SRISK 및 기타 통계는 NYU Stern School의 Volatibility Lab 웹사이트에서, 유럽 모델의 경우 HEC Lausanne의 CRML(위험관리센터) 웹사이트에서 확인할 수 있다.

페어/바인 코풀라

덩굴 연결은 금융자산 포트폴리오 전체의 시스템 위험을 모델링하기 위해 사용될 수 있다.한 가지 방법론은 클레이튼 캐노니컬 바인 코풀라를 덩굴 구조 프레임워크의 자산 쌍 모델링에 적용하는 것입니다.Clayton copula를 사용할 경우 비대칭(즉, 왼쪽 꼬리) 의존도가 클수록 Clayton copula 매개변수가 높아집니다.따라서 모든 클레이튼 코풀라 매개변수를 요약할 수 있으며, 이러한 매개변수의 합계가 높을수록 시스템 리스크의 임박한 가능성이 높아집니다.이 방법론은 1970년대 오일 위기와 에너지 위기, 1980년대 블랙 먼데이 및 걸프전, 1990년대 러시아 디폴트/LTCM 위기, 2000년대 ^[21]테크놀로지 버블과 리먼 디폴트(Technology Bubble and Lehman Default)를 포착한 지난 40년간 미국 주식시장의 급등을 감지하는 것으로 밝혀졌다.Manzo와 Picca는^[22] 유럽의 국가 및 금융 시스템 위험을 정량화하기 위해 기업의 신용 포트폴리오에서 시스템 위험을 예상 꼬리손실로 측정하는 t-Student Disrupt Insurance Premium(tDIP)을 도입한다.

시스템 리스크에 따른 자산 및 파생상품 평가

고전적 평가 모델의 부적절성

파생상품, 채무 또는 시스템 리스크에 따른 자본의 평가에 관한 한 가지 문제는 금융 상호연계성을 모델링해야 한다는 것이다.다음의 4개의 기업 A, B, C 및 D의 예와 같이, 폐쇄적인 평가 체인에 의해서 특정의 문제가 발생합니다.

B는 A의 주식을 보유할 수 있고, C는 B의 일부 부채를 보유할 수 있으며, D는 C가 발행한 파생상품을 보유하며, A는 ^[23]D의 일부 부채를 보유할 수 있다.

예를 들어 A의 주가는 자신을 포함한 그 밖의 모든 자산가치에 영향을 미칠 수 있다.

머튼(1974년) 모델

앞서 설명한 성숙한 금융시장에 존재하는 상황은 단일 기업 Merton ^[24]모델 내에서 모델링될 수 없을 뿐만 아니라 잠재적으로 상관관계가 있는 자산을 ^[23]가진 여러 기업에 대한 직접적인 확장에 의해서도 모델링될 수 없다.이를 입증하기 위해 유한책임의 두 금융회사 $i{\displaystyle }$ ${\displaystyle {}_{}}$${\displaystyle 1}$, 2 $(\{$$displaystyle$ i$=1,2$)가$$$만기{\displaystyle }$ ${\displaystyle T_{}}$${\displaystyle 0}$0 (\$displaystyle$$a_{i}\$$geq$ 0$)$의 시스템 외부 자산을 소유하고 있으며, 둘 다 단일 금액의 쿠폰 0 $display{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {display}_{}}$ display ${\displaystyle \mathrm{d0}}$ (\display $style$ tyle 0$)$를 지고 있다고 가정해 보겠습니다${\displaystyle {}_{}}$style $d_{i}\geq$ 0$($$시점{\displaystyle }$T {\$displaystyle$ T$\}).$ $여기$서 "System-exogentic"은 비즈니스 $a_{i}$가 고려 대상 금융 시스템의 기업의 영향을 받지 않는다는 가정을 의미합니다.기존의 단일 기업 Merton ^[24]모델에서는 현재 $자본{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$ ${\displaystyle 0}$ 0$(\displaystyle s_{i}\geq$ 0$)$과 부채의 회수 $가치{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle r_{}0}$0(\$displaystyle r_{i}\geq$ 0$)$에 대해 만기가 도래하고 있습니다.

$\displaystyle r_{i}=\min\{d_{i},a_{i}\}$

그리고.

${\displaystyle s_{i}=(a_{i}-d_{i})^{+}.$

따라서 자본 및 부채 회수 가치 $(표시$ ${\displaystyle {방식}_{}}$s_{i}) 및 r($표시$방식$$r_{$i$는 외부 비즈니스 자산의$$ a(표시 $방식 a_{i$})에$$ 따라 고유하고 즉시 결정됩니다.예를 들어 i$\$가 Black-Scholes 동적(상관 유무에 관계없이)에 의해 정의된다고 가정할 때, 채무 및 자본에 대한 위험 중립적인 무차입 가격 책정은 간단합니다.

사소하지 않은 자산 가치 방정식

이제 다시 두 개의 그러한 회사를 고려하지만, 기업 1이 기업 2의 자본의 5%와 부채의 20%를 소유하고 있다고 가정해 보십시오.마찬가지로, 기업 2가 기업 1의 자본의 3%와 부채의 10%를 소유하고 있다고 가정합니다.현재 만기의 균형 가격 방정식 또는 청산 ^[25]가치 방정식은 다음과 같이 주어진다.

$\displaystyle r_{1}=\min\{d_{1},a_{1}+0.05s_{2}+0.2r_{2}\}$

$\displaystyle r_{2}=\min\{d_{2}+0.03s_{1}+0.1r_{1}\}$

$({displaystyle s_{1}=(a_{1}+0.05s_{2}+0.2r_{2}-d_{1})^{+})$

$({displaystyle s_{2}=(a_{2}+0.03s_{1}+0.1r_{1}-d_{2})^{+}).$

이 사례는 두 기업만 관여한다면 금융상호연결 형태의 체계적 위험이 이미 자산가치에 대한 비선형 방정식 시스템으로 이어질 수 있음을 보여준다.

디폴트 확률의 과대평가 및 과소평가

부채나 자본의 교차 보유를 무시한 채 신용위험을 모형화하는 것은 채무불이행 ^[26]확률을 과소 평가하지만 과도한 평가로 이어질 수 있는 것으로 알려져 있다.따라서 양적 리스크 관리에서 재무적 상호연계의 적절한 구조 모델이 연구든 실무든 필요성은 명백하다.

재무적 상호연계 하에 있는 구조 모델

각 회사가 다른 회사의 부채를 소유할 수 있는 금융 시스템의 구조 모델을 검토한 최초의 저자는 2001년 ^[27]아이젠버그와 노에였다.스즈키(2002)는 부채와 지분 ^[28]청구권의 상호 소유권을 모델링함으로써 상호 연결성 분석을 확장했다.Eisenberg와 Noe(2001년), Cifuentes, Ferrucci 및 Shin(2005년)을 기반으로 하여 디폴트 비용이 네트워크 ^[29]안정성에 미치는 영향을 검토하였습니다.Elsinger's는 우선순위가 ^[30]다른 재무 클레임을 통합함으로써 Eisenberg와 Noe(2001) 모델을 더욱 개발했다.

Acemoglu, Ozdaglar 및 Tahbaz-Salehi, (2015)는 다양한 우선순위로 조난 비용과 채무 청구를 모두 포함하는 구조적 시스템 위험 모델을 개발했으며, 이 모델을 사용하여 네트워크 상호연결이 금융 안정성에 미치는 영향을 조사했다.그들은 어느 정도까지는 상호연계가 금융의 안정성을 높인다는 것을 보여주었다.그러나 접속의 임계 임계치 밀도를 넘으면 금융 네트워크의 밀도는 더욱 높아집니다.^[31]

글래스맨과 영(2015)은 은행 네트워크에 대한 충격의 영향을 모델링하기 위해 아이젠버그와 노에(2001)를 적용했다.네트워크 접속이 디폴트 확률에 미치는 영향에 대한 일반적인 경계를 작성합니다.대부분의 구조적 시스템 위험 문헌과 달리, 그 결과는 매우 일반적이며 특정 네트워크 아키텍처 또는 특정 충격 ^[32]분포를 가정할 필요가 없다.

리스크 중립 평가: 가격 불확실성과 미해결 문제

일반적으로 금융상호연결성의 구조모형에서 위험중립적 가격은 임의적일 수 있는 외생자산가격 벡터에 의존하여 만기 시점의 고유한 균형가격이 필요하다.반면 파생 상품 없이 부채와 지분 교차 소유와 재정적으로 상호 연결된 시스템 잘 그 이유는 소유 구조에 소유권 매트릭스의 형태로 상대적으로 취약한 조건을 보증하는 것이 요구된다 이해하고 equilibria,[23][33][30]은 피셔(2014년)모델은 매우 강한 c가 필요한 독특한 가격 결정onditions on 파생상품(대상 금융시스템의 기타 책임에 따라 정의됨)은 모든 시스템 내생부채의 고유하게 결정된 가격을 보증할 수 있도록 한다.또, 솔루션이 전혀 없는 예도 존재하고, 솔루션(^[23][25]복수)이 매우 많고, 솔루션이 무한히 많은 것으로 알려져 있습니다.현시점에서는 시스템 리스크가 있는 금융네트워크에서 리스크 중립적 가격을 적용하기 위해 파생상품에 대한 취약한 조건을 어떻게 선택할 수 있을지가 불분명하다.주목할 점은 복수의 가격균형에서 발전하는 가격불확정성과 시장의 ^[25]불완전성에서 비롯된 가격불확정성은 근본적으로 다르다는 점이다.

요인들

시스템^[34] 리스크를 지원하는 요인은 다음과 같습니다.

1. 모델의 경제적 의미는 잘 이해되지 않는다.각 개별 모델은 정확할 수 있지만 (1) 전반적으로 모든 모델이 동일한 이론적 근거를 사용하고 (2) 금융시장과 경제 사이의 관계가 알려져 있지 않다는 사실은 시스템 위험을 악화시킨다.
2. 유동성위험은 금융시장에서의 거래에 사용되는 가격결정모형에서는 회계처리하지 않는다.모든 모델이 이 시나리오에 맞춰져 있지 않기 때문에, 그러한 모델을 사용하는 비유동적 시장의 모든 참가자는 시스템 위험에 직면할 것이다.

다양화

리스크는 회피, 다양화, 헤지, 보험 등 크게 네 가지 방법으로 줄일 수 있습니다.시스템 리스크(시장 리스크 또는 분산 불가능한 리스크라고도 함)는 다양화를 통해 줄일 수 없는 보안 리스크입니다.헤지펀드와 같이 시장 참여자는 시스템^[35] 리스크의 증가원이 될 수 있으며, 그들에게 위험을 이전하는 것은 역설적으로 시스템 리스크에 대한 노출을 증가시킬 수 있다.

최근까지, 많은 이론적인 금융 모델은 다양화된(즉, 밀집된) 금융 시스템의 안정 효과를 지적했습니다.그럼에도 불구하고, 다양화가 시스템 ^[36][37]리스크에 애매한 영향을 미칠 수 있는 조건을 조사하면서 이러한 견해에 이의를 제기하기 시작한 최근의 작업도 있다.일정 범위 내에서 금융 상호 연결은 충격을 흡수하는 역할을 한다(즉, 연결성이 건전성을 유발하고 위험 분담이 우세하다).그러나 전환점을 넘어서는 상호 연결은 충격 증폭제 역할을 할 수 있다(즉, 연결의 취약성과 위험 확산이 우세하다).

규정

시장에서 규제의 주된 이유 중 하나는 시스템 ^[6]리스크를 줄이기 위해서입니다.그러나 규제 차익거래(규제 대상 섹터에서 규제 대상 또는 규제 대상 외의 섹터로 상거래 이전)는 시장을 완전히 한 바퀴 돌게 하고 시스템 리스크를 회복시킵니다.예를 들어, 은행 부문은 시스템 ^[38]리스크를 줄이기 위해 규제를 받았다.리스크(즉 수익률)가 높은 곳에서는 은행 스스로 신용을 줄 수 없었기 때문에, 그러한 거래를 인수한 것은 주로 보험 부문이었다.따라서 한 부문에서 다른 부문으로 이행되는 시스템 리스크는 한 산업에 대한 규제가 시스템 ^[39]리스크에 대한 유일한 보호책이 될 수 없음을 증명합니다.

프로젝트 리스크

프로젝트 관리 및 비용 엔지니어링 분야에서 시스템 리스크에는 특정 프로젝트에 고유하지 않고 프로젝트 팀이 특정 시점에 쉽게 관리할 수 없는 리스크가 포함됩니다.마이크로 또는 내부 요인, 즉 프로젝트 시스템/문화의 속성으로 인한 불확실성에 의해 발생합니다.일부에서는 내재 위험이라는 용어를 사용합니다.이러한 시스템 리스크를 PMI PMBOK(R) 가이드에서는 개별 프로젝트 리스크라고 부릅니다.이러한 리스크는 기업의 프로젝트 시스템의 특성(예를 들어 범위를 정의하기 전의 프로젝트 자금 지원), 능력 또는 문화에 의해 발생할 수 있습니다.또한 프로젝트의 기술 수준이나 프로젝트의 범위 또는 실행 ^[40]전략의 복잡성에 의해 추진될 수도 있습니다.최근 시스템 리스크의 한 예는 2008년 리먼브러더스 파산이다.이는 금융시스템과 ^[41]경제에 충격을 줬다.이와는 대조적으로, 특정 프로젝트에 고유한 이러한 위험을 재무 용어로는 시스템 리스크라고 합니다.프로젝트 고유의 리스크로 우발 리스크 또는 리스크 이벤트라고도 불립니다.이러한 시스템 리스크는 매크로의 불확실성 또는 외부 환경의 외부 요인에 의해 발생합니다.2000년대 후반의 '대불황'은 체계적인 ^[41]리스크의 한 예이다.프로젝트 전체의 리스크는 PESTLE, VUCA 등을 사용하여 판단합니다.

PMI PMBOK(R) 가이드는 개별 프로젝트 리스크를 "1개 이상의 프로젝트 목표에 긍정적 또는 부정적 영향을 미치는 불확실한 이벤트 또는 조건"으로 정의하며, 전체 프로젝트 위험은 "프로젝트 전체에 미치는 불확실성의 영향"으로 정의됩니다. 프로젝트 리스크에는 프로젝트 내 개별 리스크의 합계가 포함되기 때문입니다.ll 프로젝트의 불확실성의 원천… 프로젝트 결과의 변화(긍정적이든 ^[42]부정적이든)에 관계자가 영향을 받는다는 것을 나타냅니다.

시스템 리스크 및 보험

2010년 2월, 국제 보험 경제 싱크탱크 제네바 협회가 ^[43]시스템 리스크에 있어서의 보험자의 역할에 관한 110 페이지의 분석을 발표했습니다.

이 보고서에서는 글로벌 금융시스템에서 보험사와 은행의 역할 차이와 위기에 미치는 영향에 대해 살펴본다(CEA 보고서 '보험사가 은행과 다른 이유'^[44] 참조).분석의 핵심 결론은 보험사와 재보험사의 핵심 활동이 업계의 특정 특성 때문에 시스템 위험을 초래하지 않는다는 것입니다.

• 보험은 선불 선금으로 자금을 지원하므로, 보험사는 도매 자금의 필요 없이 운영 현금 흐름을 강화할 수 있습니다.
• 보험계약은 일반적으로 장기적이고 유출이 통제되므로 보험사가 금융시스템의 안정제 역할을 할 수 있다.
• 금융 위기의 어려운 테스트 동안 보험사들은 비교적 안정적인 용량, 사업량 및 가격을 유지했다.

가장 일반적으로 인용되는 시스템 리스크의 정의인 금융안정위원회(FSB)의 정의를 보험자와 재보험자의 핵심 활동에 적용하면, 이 보고서는 다음 중 적어도 하나 이상의 이유로 시스템적으로 목적적합한 것은 없다고 결론짓는다.

• 그 규모가 한정되어 있다는 것은 금융시장에 지장을 주지 않는다는 것을 의미한다.
• 보험부실은 천천히 발전하며, 예를 들어 자본조달이나 최악의 경우 질서정연한 하향조정에 의해 흡수될 수 있다.
• 보험활동의 상호관계의 특징은 전염위험이 제한된다는 것을 의미한다.

이 보고서는 감독자와 정책입안자가 새로운 규제를 도입할 때 금융기관보다는 활동에 초점을 맞춰야 하며 유럽연합(EU)의 Solability II와 같은 향후 보험규제제도가 이미 보험활동에 적절히 대응하고 있음을 강조하고 있다.

그러나 금융위기 중에는 보험사들이 실시한 소수의 준은행 활동이 실패를 초래하거나 심각한 어려움을 야기했다.따라서 이 보고서는 적절한 위험 통제 프레임워크 없이 광범위한 규모로 수행될 때 체계적 관련성을 가질 수 있는 두 가지 활동을 식별한다.

• 비보험대차대조표 파생상품거래
• 상업용 어음 또는 증권 대여에 의한 단기 자금의 잘못된 관리.

업계에서는 이러한 특정 활동에 대처하고 금융 안정성을 강화하기 위해 다음과 같은 5가지 권장 사항을 제시했습니다.

• 특히 과도한 파생상품 활동과 같은 비보험 활동을 포착하기 위해 보험 그룹에 대한 포괄적이고 통합적이며 원칙적인 감독 프레임워크의 구현.
• 유동성 리스크 관리 강화, 특히 단기 자금 조달과 관련된 잠재적인 관리 오류에 대처한다.
• 기존 보험과는 사업모델이 크게 다른 금융보증보험의 규제 강화.
• 적절한 보험 대표성을 가진 거시적 신중성 모니터링의 확립.
• 업계가 얻은 교훈과 글로벌 규모의 슈퍼바이저와의 공유 경험을 바탕으로 업계 리스크 관리 관행 강화.

2010년 6월 제네바 협회의 성명 발표 이후 국제보험감독자협회(IAIS)는 주요 금융안정 문제에 대한 입장 성명을 발표했다.성명의 핵심 결론은 "보험 부문은 금융 부문의 다른 부분에서 발생하는 시스템 리스크에 민감하다.그러나 대부분의 보험 등급에서 보험이 금융 시스템 자체 또는 실물 ^[45]경제에서 시스템 위험을 발생시키거나 증폭시킨다는 증거는 거의 없습니다."

CEA와 PCI(^[46]Property Carament Insurers Association of America)와 같은 다른 기관에서도 동일한 주제에 대한 보고서를 발행했다.

논의

체계적 위험은 더 큰 신체에 대한 부정적인 결과의 가능성과 정도를 평가합니다.서브프라임 모기지 사태 등 최근 경제위기와 관련된 논의에서 '시스템 리스크'라는 용어가 자주 사용되고 있다.금융기관의 시스템 리스크는 금융기관의 활동이 더 큰 경제에 부정적인 영향을 미칠 가능성 및 정도이며, 그 효과를 개선하기 위해 이례적이고 극단적인 연방정부의 개입이 필요하다.2008년 금융회사의 실패는 더 큰 경제에 시스템적 위험을 초래했다.바니 프랭크 회장은 시스템 리스크에 대한 고레버리지 금융시스템의 취약성에 대해 우려를 표명했으며 미국 정부는 금융서비스 규제개혁과 시스템 ^[47][48]리스크에 어떻게 대처해야 하는지에 대해 논의해 왔다.

1990년대와 2000년대 사이에 발표된 일련의 경험적 연구들은 규제 완화와 점점 치열해지는 경쟁이 은행의 수익률을 낮추고 이윤을 ^{[citation needed]}늘리기 위해 과도한 신용 위험을 감수하도록 도덕적 해이를 부추긴다는 것을 보여주었다.한편, 은행 부문이 시장 점유율과 대출 평균 ^{[citation needed]}금리를 더 높게 책정할 수 있는 계약적 힘에 의해 제한된 수의 시장 운영자에 의해 지배되는 은행 과점 상황에서 동일한 효과가 측정되었다.과도한 수의 시장 오퍼레이터가 때때로 시장가치 이하의 판매로 도입되어 가격전쟁과 은행의 대규모 파산을 초래하고, 그 후 시장카르텔의 창설에서 퇴보했다: 이 두 단계는 일반적으로 낮은 가격에 결탁하기 위한 같은 관심의 표현으로 보여져 왔다.두 ^{[citation needed]}가지 모두 금지하도록 지시된 규정이 없기 때문에 발생할 수 있습니다.은행은 공정가치 서열체계의 수준 2 또는 3으로 분류된 금융상품의 대량 보유로 인해 평가위험에 가장 노출될 가능성이 높은 기업이다.유럽에서는 2020년 말 유럽중앙은행(ECB)의 직접 감독 하에 있는 은행들이 8조 7천억 유로의 공정가치 금융상품을 보유하고 있으며, 이 중 6조 6천억 유로는 레벨 2 또는 레벨 3으로 분류된다.레벨 2와 레벨 3의 금융상품은 각각 은행 최고 품질의 자본(이른바 Tier ^[49]1 Capital)의 495%, 23%를 차지하고 있다.그 결과, 그러한 금융상품의 평가에서 사소한 오류라도 은행 자본에 유의적인 영향을 미칠 수 있다.

2020년 2월 유럽시스템리스크보드는 보고서에서 은행의 대차대조표에 기재되어 있는 복잡한 특징과 유동성이 제한된 금융상품의 상당량이 글로벌 금융시스템의 ^[50]안정성에 대한 리스크의 원천이라고 경고했다.유럽에서는 2020년 말 유럽중앙은행(ECB)의 직접 감독 하에 있는 은행들이 8조 7천억 유로의 공정가치 회계처리 대상 금융상품을 보유하고 있었다.이 중 6조 6천억 유로는 소위 공정가치 계층구조에서 수준 2 또는 3으로 분류되었으며, 이는 이들이 평가 위험, 즉 실제 시장가치에 대한 불확실성에 잠재적으로 노출되어 있음을 의미한다.레벨 2와 레벨 3의 금융상품은 각각 은행 최고 품질의 자본(이른바 Tier ^[51]1 Capital)의 495%, 23%를 차지하고 있다.그 결과, 그러한 금융상품의 평가에서 사소한 오류라도 은행 자본에 유의적인 영향을 미칠 수 있다.

「 」를 참조해 주세요.

• 카테고리:시스템 리스크
• 뱅크런
• 금융 위기
• 거시정책
• 현대 포트폴리오 이론
• 도덕적 해이
• 리스크 모델링
• Taleb 배포
• 유리 스티걸법
• 통화경제학
• 자본축적의 내부 모순
• 제도적으로 중요한 금융기관
• 평가리스크

추가 정보

• 시스템 리스크 전용 웹사이트: http://www.systemic-risk-hub.org/
• Bartram, Söhnke M.; Brown, Gregory W.; Hund, John (December 2007). "Estimating Systemic Risk in the International Financial System" (PDF). Journal of Financial Economics. 86 (3): 835–869. CiteSeerX 10.1.1.1033.2966. doi:10.1016/j.jfineco.2006.10.001. S2CID 6589252. SSRN 938707.
• Cont, Rama; Moussa, Amal; Santos, Edosn B (December 2013). Network structure and systemic risk in banking systems. Handbook of Systemic Risk. pp. 327–368. doi:10.1017/CBO9781139151184. ISBN 9781139151184.
• Fischer, Tom (2014). "No-arbitrage pricing under systemic risk: Accounting for cross-ownership". Mathematical Finance. 24 (1): 97–124. arXiv:1005.0768. doi:10.1111/j.1467-9965.2012.00526.x. S2CID 153225655. (온라인 공개: 2012년 6월 19일)
• 그레이, 데일 F, 안드레아스 A.Jobst, 2011, Sveriges Riksbank Economic Review, No.2, 페이지 68-106.
• 그레이, 데일 F, 안드레아스 A.Jobst, 2009, "시스템 리스크의 척도로서 에쿼티 옵션에서 암시적 휘발성의 높은 순간과 다변량 의존성", 글로벌 금융 안정성 보고서, 4월 3장(워싱턴:국제 통화 기금), 페이지 128-31.
• 그레이, 데일 F, 안드레아스 A.Jobst, 2011년, "시스템과 주권 리스크 모델링", Berd, Arthur (ed.) 금융 위기로부터의 교훈(런던: RISK Books), 페이지 143-85.
• 그레이, 데일 F, 안드레아스 A.Jobst, 2011년, "시스템 우발 클레임 분석 – 시스템 리스크에 대한 모델 접근법", LaBrose, John R., Olivares-Caminal, Rodrigo 및 Dalvinder Singh (eds)"금융 시스템 리스크 관리(런던:Edward Elgar), 페이지 93–110.
• Gray, Dale F.; Jobst, Andreas A.; Malone, Samuel (2010). "Quantifying Systemic Risk and Reconceptualizing the Role of Finance for Economic Growth". Journal of Investment Management. 8 (2): 90–110.
• Hansen, Lars Peter. "Challenges in Identifying and Measuring Systemic Risk" (PDF). National Bureau of Economic Research. Retrieved 6 March 2013.
• Ilin, Thomas; Varga, Liz (2015). "The uncertainty of systemic risk". Risk Management. 17 (4): 240–275. doi:10.1057/rm.2015.15. S2CID 155209532.
• Jobst, Andreas A., 2012, "보험 부문의 시스템 리스크-일반 문제 및 버뮤다의 대규모 상업(재) 보험사의 첫 번째 평가", 작업 문서(3월 14일).SSRN 2022062.
• Orlando, Giuseppe; Bufalo Michele; Penikas Henry; Zurlo Concetta (2022). Modern Financial Engineering: Counterparty, Credit, Portfolio and Systemic Risks. World Scientific. ISBN 978-981-125-235-8.
• Williams, Mark T. (March 2010). "Uncontrolled Risk: The Lessons of Lehman Brothers and How Systemic Risk Can Still Bring Down the World Financial System". Mcgraw-Hill.
• Zeyu Zheng, Boris Podobnik, Ling Feng 및 Baowen Li, "시스템 리스크의 지표로서의 교차 상관의 변화"(Scientific Reports 2:888 (2012)"

레퍼런스