□ 실제 통계자료를 이용하여 위험이 실현될 확률을 계산하고 충격은 기존 용역보고서 수치를 그대로 이용한 경우의 위험평가 매트릭스는 아래와 같음.
□ 주가수익률 결정 모형인 Factor 모델을 차용하여 각 전제범죄별 Beta를 추정하고 이를 충격을 측정하는 대용변수로 이용
○ 전제범죄가 자금세탁 및 테러자금조달의 전제(predicate)가 된다는 점을 감안할 때 전제 전제범죄 건수가 증가하는 상황을 자금세탁 및 테러자금조달의 위험이 높은 상황으로 해석할 수 있고 이런 상황에서 특정 전제범죄 발생이 증가한다면 이 특정 전제범죄가 자금세탁 및 테러자금조달에 미치는 영향(또는 충격)이 크다고 해석할 수 있음.
□ 1994년부터 2014년까지 21년간의 연간 자료를 이용하여 최소자승법으로 위의 모형을 추정하였음
○ 본 실증분석의 목적이 베타 값의 추정에 있고 시계열의 관측치가 20개에 불과하다는 점을 감안하여 추정량의 표준오차에는 특별한 관심을 두지 않음
○ Beta1=거시경제 변수를 통제하지 않고 개별 전제범죄 기소건수 증가율을 종속변수로, 전체 전제범죄 기소건수 증가율을 설명변수로 하여 단순 회귀분석을 실시한 경우
○ Beta2=경제성장률을 통제변수로 추가한 경우
○ Beta3=실업률을 통제변수로 추가한 경우
○ Beta4=경제성장률과 실업률을 통제변수로 추가한 경우
□ Beta와 실현 확률에 기초한 위험평가 매트릭스는 객관성 면에서는 높은 점수를 줄 수 있으나 일부 통계상 문제 또는 일부 수치의 비교 불가능성 등의 어려움이 있으므로 이런 점들을 감안하여 위험평가 매트릭스를 작성
○ 예를 들어 탈세의 경우 기소 등 사법절차를 거치지 않고 추징 등의 처리로 종결되는 사례가 많으므로 기소 통계만으로 평가하기는 어려움.
○ 2014년 국세청이 탈세제보자료를 처리한 실적은 18,627건으로 추징 세액이 1조 5천억원을 상회하는데 지방세 등까지 고려하면 탈세 행위 및 이에 대한 처벌이 매우 빈번한 것으로 평가
○ 또한 시세조종의 경우 피해금액이 대규모인 데다 불특정 다수에게 큰 피해를 줄 수 있으므로 사회적 파급효과를 상향 조정