경기대응완충자본 기준지표에 대한 연구 = Finding Indicator Variables for Countercyclical Capital Buffer: The Case of Korea

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Countercyclical capital buffer in Basel III is a macroprudential tool that aims to reduce procyclicality in financial intermediation. To operationalize this buffer, it is important to find information variables that enable policymakers to determine whether current credit activities are overheated, to the extent that it can lead to a significant financial crisis afterwards. We explore indicator variables necessary for implementing countercyclical capital buffer in Korea. To do so, we first collect 42 variables in 7 sectors including credit aggregates, financial markets, and macroeconomic variables.
We then evaluate the past performance of those variables to predict financial crises in Korea since 1981, using AUROC(Area Under Receiver Operating Characteristic), loss function, and noise-to-signal ratio. The results show that credit variables such as the credit to non-financial firms and households are the most useful in determining when to build up the buffer, and so are financial market variables such as credit spread in determining when to release the buffer. A multi-variable approach, using mostly credit aggregate variables, has high explanatory power on the occurrence of past financial crises.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 Basel III 자본규제의 일환으로 도입될 경기대응완충자본 제도를 운용하는 데있어 활용할 수 있는 기준지표를 탐색한다. 신용, 거시경제, 금융시장 등 총 7개 부문 42개변수에 대해 1981년 이후 우리나라에서 발생한 네 차례의 금융위기에 대한 예측력을 점검한 결과 완충자본 적립판단 부문에서는 기업 ․ 가계신용 등 신용관련 변수가, 완충자본 사용 판단 부문에서는 시장 변동성 ․ 신용스프레드 등 금융시장관련 변수가 유용한 것으로 나타난다. 신용 변수를 중심 설명변수로 한 다변량 모형은 과거 금융위기에 대해 높은 설명력을보인다. 본 연구는 경기대응완충자본에 대한 국내 기존 연구와 비교해 보다 광범위한 후보변수에 대해 NTS(Noise-To-Signal) 비율, 손실함수(Loss Function: LF), AUROC(Area Under Receiver Operating Characteristic) 등을 통해 다각적인 분석을 실시하며, 완충자본의 적립 및 사용에 대한 분석을 구분한다는 점에서 의미를 찾을 수 있다.

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