47. RORWA 접근법은 RORWA(위험가중자산 대비 당기순이익 비율) 데이터의 역사적 분포를 통해 필요자본수준과 부도확률의 관계를 추정하고, 이를 이용하여 각 시스템적 중요도에 따른 추가자본을 시산하는 방식이다. 
동 방식은 RORWA의 하락으로 은행의 자본비율이 기준자본비율(8%로 설정)을 하회하게 되면 해당 은행이 도산하는 것으로 가정한다. 
아울러 각 발생확률별 RORWA에 대응하여 은행의 자본비율이 기준자본비율(8%)을 충족하기 위해 적립해야 할 최저자본수준(필요자본수준)을 계산한 후, D-SIB 및 기준은행의 예상충격이 동일해지도록 하는 필요자본수준을 상호 비교하여 추가자본 수준을 산출한다. 
48. 시스템적 중요도 6위 은행을 기준으로 RORWA 접근법을 이용하여 산출할 경우 시스템적 중요도 점수 1위 은행에 대한 추가자본 수준은 위험가중자산의 1.5% 정도로 추정되어, 머튼모형에 의한 추정결과와 대체로 비슷한 것으로 분석되었다. 
49. 이와 같이 머튼모형과 RORWA 접근법을 바탕으로 한국 D-SIB에 대한 추가자본을 추정한 결과, 주요 전제치에 따라 추가자본 수준이 다양하게 계산되었으나 대체로 위험가중자산대비 1% 내외 수준인 것으로 분석되었다. 
50. 상기와 같은 계량모형은 기본적으로 질적 정보 등을 충분하게 반영할 수 없는 한계가 있으므로 정책 결정 시 다양한 고려요소와 적절한 판단을 통해 보완할 필요가 있다. 
예컨대 ①G-SIB에 대한 추가자본 수준과 여타 국가의 D-SIB 규제 수준, ② 국내 은행의 규제자본적립수준, ③ 예상충격접근법의 경우 추가자본 규제에 따른 경제적 비용이 고려되지 않는다는 점 등을 감안해야 함을 의미한다. 
또한 ① 기준은행의 도산 시 충격이 전체적 금융시스템 안정 차원에서 감내할 수 있는 수준인 것으로 판단되는 경우 추정범위의 하한이 적절(반대인 경우는 높은 수준의 추가자본 부과가 적절)할 수 있으며, ② 정책당국이 시장정보보다 역사적 회계손실 경험을 더 크게 신뢰한다면 주가수익률에 바탕을 둔 머튼모형보다는 RORWA 접근법 적용결과를 더 중시할 수 있다. 
51. 한편, 한국의 경우 D-SIB 후보은행 간 시스템적 중요도 점수 격차가 크지 않고 상호 유사한 특성을 보이는 점 등을 감안할 때 추가자본의 차등적용보다는 여타 주요국 사례와 같이 모든 D-SIB에 대해 동일한 수준의 추가자본을 부과하는 것이 적절한 것으로 판단된다.