2. 방법론
(2) 신용취약 계층의 대출금액과 시스템적 리스크와의 관계
신용 취약계층의 대출금액이 시스템적 리스크에 미치는 영향을 검증하기 위해서는 시스템적 리스크 측정이 우선 되어야 한다. 시스템적 리스크를 측정하는 방법은 상당히 다양하다. Bisias et al.(2012)은 31가지의 시스템적 리스크 측정방법을 소개했고 CoVaR, 시스템적 기대부족액(SES), 한계기대부족액(MES), 신용부도스왑(CDS), 재무곤경확률(PD)등이 주로 활용되는 방법론이다. 본 연구에서는 이 중 재무곤경확률법과 한계기대부족액법을 활용해 시스템적 리스크를 산출한다. 먼저 은행권 중심의 시스템적 리스크는 JPoD방법을 통해 도출하며 2금융권을 포함한 금융시장 전체의 시스템적 리스크는 MES 방법을 통해 산출한다. 
JPoD는 시스템적 리스크 측정방법 중 하나인 개별 금융기관의 재무곤경확률(PD)을 기본으로 하여 거시경제 위험요소를 추가한 후 타 금융기관과의 연계성을 함께 고려하여 산출되는 시스템적 리스크이다. JPoD는 세 단계의 과정을 거쳐 산출된다. 먼저 개별 금융기관의 재무곤경 확률을 계산하고 이를 근거로 은행시스템 다변량 밀도함수(BSMD)를 산출한 후 다양한 조건확률의 분석을 통해 금융시스템 전체의 리스크를 측정한다. 
먼저 개별 금융기관의 재무곤경 확률(PoD)을 계산하는 방법은 크게 구조적 접근방식(SA), CDS 프리미엄, 외가격 옵션 가격 등을 사용하는 시장기반 방식과 과거 파산 횟수와 Z-score 타입모델을 활용하는 역사기반 방식이 있으며 Lee etal.(2012)은 CDS 프리미엄을 활용했다. 다음으로 금융기관 간의 재무곤경에 대한 선형, 비선형적 의존성을 포함시키는 금융기관간 자산가치 변화는 금융시스템 다변량밀도 함수(BSMD)를 통해 산출한다. 또한 기간 경과에 따라 변하는 재무곤경 가능성인 시간가변적 재무곤경 의존성도 포함시켜야 한다. 따라서 거시 경제위험 요인도 함께 고려할 수 있게 CIMDO(consistent information multivariate density optimization) 방식을 통해 경기순환도 고려하는 BSMD를 활용한다. 즉 CIMDO 방식은 copula 함수를 이용하는데 copula 함수를 통해 거시 위험요인들의 주변 확률분포를 결합하여 다변량 결합확률분포로 전환시킬 수 있다. 한 마디로 JPoD는 금융시스템의 꼬리위험을 측정하는 것으로 모든 금융기관들이 시스템적으로 파산하게 될 확률을 의미한다고 할 수 있다. 
하지만 이 같은 JPoD 방식을 활용하기 위해서는 기본적으로 개별 금융기관이 CDS 프리미엄 자료가 존재해야 하는 대형 은행이어야 한다. 물론 주요 은행이 시스템적 리스크의 절대비중을 차지하고 있기는 하지만 금융시장 전체의 리스크를 반영한다고 보기는 어려울 것이다. 따라서 본 연구에서는 MES 방법을 통한 시스템적 리스크 방법도 활용한다. 
MES 방법을 통한 시스템적 리스크는 Archarya et al. (2011)과 Brownless and Engle(2012)가 제시한 여러 가지 방법 중 식 (9)와 같은 RSF(Rolling Static Factor) 모형을 활용한다. 식 (10)을 통해 개별 금융기관들의 한계기대부족액(MES)를 산출한 후 이를 근거로 개별 금융기관의 기대자본부족액(CS)를 계산, 이들의 합을 시장 전체의 시스템적 리스크로 파악한다. 시장의 기대부족액(ES) 산출 시 단순평균 수익률을 사용하는 경우 실제 위기상황을 과소평가할 수 있어 본 연구에서는 최근 시점 수익률에 더 많은 가중치를 주는 EWMA법을 활용한다.