부도예측확률 모형(Expected Default Frequency, 이하 EDF)은 기업 신용도를 측정하는 모형으로, 주식시장 정보를 이용하여 자산가치와 자산변동성을 요인으로 산출한다. 실증적으로 관찰되는 자산변동성과 레버리지간의 음(- )의 상관관계를 Merton모형에서는 고려하지 않으므로 Merton모형을 이용한 부도예측확률 산출은 실제 EDF를 왜곡시킬 수 있다는 한계점 갖고 있다. 본 연구는 이런 왜곡현상을 해결하기 위해 옵션가격의 변동성 스마일현상이 고려된 Ad-Hoc Black-Scholes (AHBS) 모형을 활용하여 자산변동성에 레버리지를 반영한 새로운 모형과 이에 따른 새로운 모수추정법을 개발하였다. Merton모형에서는 추정해야 하는 모수가 자산가치와 자산변동성이었으나 AHBS모형에서는 레버리지 변화를 반영하여 2개가 추가되었다. 이런 문제를 본 연구에서는 회수율과 회수율변동성 자료를 이용하여 분석하였다. 결과는 첫째, 회수율 자료의 신빙성 문제로 새로운 모형보다는 기존모형이 선택되는 한계점이 있었고, 둘째, SOBOL난수를 사용한 근사추정법은 기존추정법이 전역해(global solution)를 찾기보다는 극소해(local solution)를 찾아서 멈추는 현상을 해결하였다. 본 연구방법론을 적용하여 국내기업에 적용하여 실증 분석한 결과, 첫째, 새로운 모수추정법에 의한 자산변동성은 레버리지와 음의 관계를 가지고, 적절한 변동성 차이를 보임에 따라 조기경보, 상시감시 등의 모니터링 요인으로 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 둘째, 레버리지가 반영됨에 따라 재무자료 공시 이후에 발생한 새로운 정보도 반영되어 부실징후를 사전에 파악하거나 신용상태를 분석하는데 용이함을 확인하였다.
핵심 주제어: 레버리지, 신용위험, 모수추정, EDF, SOBOL
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[2015년 제 1차] 레버리지를 반영한 기업 신용도 측정 모형의 예측성과
작성자 : 관리자
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게시일 :
2015-03-04