2.2 금융안정 측도에 대한 연구
금융위기를 경험한 이후, 각 국의 금융당국은 금융시스템리스크를 측정하고 예측하기 위한 모형의 개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 구조화상품의 발행 및 운용이 금융안정에 미치는 영향을 확인하는 것을 목적으로 하고 있기 때문에 금융안정의 수준을 측정할 수 있는 측도가 필요하다. 금융안정의 수준을 측정하는 측도로 최근 많이 이용되는 방법은 시스템리스크(systemic risk)이다. 시스템위험을 측정하기 위한 많은 연구들이 존재한다. Acharya et al.(2010)은 시스템 리스크를 금융시스템 전체의 위험 중 각 금융기관의 귀책금액(Systemic expected shortfall)으로 파악하였고, Brownlees and Engle(2011)은 시스템위험이 레버리지 정도와 한계기대부족액(Marginal Expected Shortfall; 이하 MES)으로 구성된다고 주장하면서 MES를 근거로 시스템리스크를 산출하였다. Huang et al.(2011)은 금융위기에 대비해 설정된 보험프리미엄(Distress Insurance Premium; DIP)을 시스템리스크 측도로 활용하였으며, Arnold et al.(2012)는 전체 시스템리스크에 대한 각 금융기관의 공헌도를 측정하는 방식으로 시스템 위험을 측정하였다. 한편 Adrian and Brunnermeier(2011)이 주장한 CoVAR는 금융기관들이 한계상황에서 추정되는 금융시스템의 VaR를 시스템리스크로 측정하였다. 국내 금융산업의 시스템위험 측정에 대한 연구는 한국은행을 중심으로 가장 활발하게 진행되었다. 한국은행은 2012년 거시위험요인, 은행손익, 도산전염, 자금조달유동성전염 등 총 6개 모듈로 이루어진 평가모형, SAMP(Systemic Risk Model for Macroprodential Policy)를 개발하였다. SAMP는 개별 금융기관의 취약성 파악 및 금융기관 간 상호연계성이 반영된 거시 스트레스 테스트를 가능하게 하며 시간 차원과 횡단면척 차원의 시스템 리스크를 모두 포괄하는 체계를 갖추었다.
SAMP가 금융시스템의 붕괴를 유발할 수 있는 전이효과 등을 고려한 시스템위험의 측정을 목적으로 한다면, 금융안정지수(Financial Stability Index; FSI)는 우리나라 거시건정성의 수준을 판단하기 위해 개발된 지수이다. 따라서 FSI는 금융안정을 나타내는 다양한 지표들을 하나의 지수로 변환하여 만든 것으로 금융불균형 축적에 기인한 시스템적 위험에 영향을 미치는 지표 중 하나로 활용될 수는 있지만 전이효과 등 금융충격에 따른 2차 이상의 충격에 대해서는 고려하지 않는 차이가 있다. FSI는 금융안정을 나타내는 20개 지표를 선정하고 지표를 표준화한 후 가중평균하여 산출된다. FSI는 0~100 사이의 값을 갖게 되며 100에 가까울수록 금융불안정성 정도가 높아짐을 의미한다. 이후 20개의 지표를 하나의 지수로 산출하는 방법은 등분산가중평균(equal variance weighted average)을 사용한다.
본 연구의 4장에서 이루어지는 실증분석에서는 한국은행이 개발한 이상의 지수 중 FSI를 이용해 구조화 파생결합증권이 금융안정에 미치는 영향에 대해 분석한다.