2. SAMP의 구조
가. 전체 구조
SAMP는 거시 위험요인 변화(① 거시 위험요인 모듈)가 개별 은행에 미치는 1차적인 영향인 직접적 손실(② 은행 손익 모듈)과 이로 인해 발생하는 은행 도산, 예금인출, 자산 헐값매각 및 신용경색 등에 따른 2차 손실(③ 도산 전염 모듈 및 ④ 자금조달 유동성 전염 모듈)을 다기간에 걸쳐 측정(⑤ 다기간 손실 모듈)한 후 최종적으로 은행시스템 손실규모, 자기자본비율, 시스템리스크 발생 확률 등의 다양한 시스템리스크 지표를 산출(⑥ 시스템리스크 지표 모듈)하는 구조로 설계되어 있다.
나. 모듈별 구조
▶거시 위험요인 모듈
거시 위험요인 모듈에서는 은행 손익에 중요한 영향을 미치는 거시 위험요인들의 결합확률분포를 추정하고 이를 토대로 시스템리스크 평가 및 거시 스트레스 테스트에 필요한 시나리오를 생성한다.
먼저 SAMP는 은행의 신용손실, 시장손실, 이자 및 비이자 수익 등 세부 손익항목에 영향을 미치는 거시 위험요인으로 실물·금융·해외 부문 총 13개의 변수를 선정하였다. 다음으로 베이지언 VAR(Vector Autoregression) 모형에 시변하는 변동성과 두터운 꼬리(fat tail)를 반영하기 위해 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity), 극단치 이론(Extreme Value Theory) 등의 방법론을 적용하여 각 거시 위험요인의 주변확률분포를 추정한 후 Daul 등(2003)의 Copula 방법을 이용하여 이를 결합확률분포로 전환한다. 이렇게 추정된 결합확률분포에 위험요인 간 의존관계, 개연성 등을 반영하여 거시 시나리오를 생성한다.