은행이 대출채권에 비해 유가증권을 더 선호하게 될 경우, 자본시장에 접근하기 어려운 은행의존적 차입자들이 자금난을 겪을 수 있다. 이러한 점에서 은행의 유가증권 선호 현상의 원인을 밝히는 것은 중요한 의의를 지닌다. 본 논문은 은행 순자산의 크기와 유가증권 선호도 간의 관계를 이론적 실증적으로 규명하고 있다. 외부충격이 발생하여 부보예금의 대량 인출이 이루어질 경우 은행이 이에 대응하여 기존의 대출을 축소하는 것은 쉽지 않다. 대출채권의 경우 낮은 유동성으로 인해 매각이 용이하지 않기 때문이다. 따라서 부보예금 인출 시 은행은 부보대상이 아닌 양도성예금증서, 금융채 등을 통해 자금을 조달해야 하는데, 자본시장이 불완전할 경우에는 외부조달 프리미엄의 존재로 인해 충분한 자금을 조달하기 어려울 수 있다. 그러나 만약 은행이 유동성 높은 유가증권을 보유하고 있다면, 외부조달 없이 보유 유가증권의 처분을 통해 예금인출에 대응할 수 있다. 바로 이 때문에 외부조달에 어려움이 존재할 경우 은행은 수익성은 낮지만 유동성이 높은 유가증권을 선호하는 것으로 보인다. 여기에서 은행의 유가증권 선호를 가져오는 핵심요인은 외부조달의 어려움인데, 이러한 외부조달의 어려움은 외부조달 프리미엄의 크기에 의존하며 이는 다시 은행 순자산의 크기에 의존한다. 따라서 만약 은행 순자산이 충분한 수준에서 유지되고 있다면, 은행들은 수익성 낮은 유가증권을 선호할 필요가 없어지는 것이다.

본 연구에서는 개별 모기지들의 파산 위험과 그 상관관계가 외생적으로 주어졌을 때 MBS 차원에서 이를 효율적으로 관리하여 투자자 효용을 높이고 MBS 가치를 제고시키는 방안, 그리고 다양한 모수들이 이 방안의 효율성에 미치는 영향을 고찰하였다. 시장에 위험회피 투자자가 참여하면 그의 효용함수의 구체적 형태와 관계없이 파산의 상관관계가 작은 모기지들로 MBS를 구성할 때 MBS 전체의 가치는 증대된다. 또 모기지풀 구성이 외생적으로 결정된 이후에도 MBS의 가치를 제고할 수 있는데, 투자자 욕구가 다양할 때에는 모기지풀 현금 흐름을 각 지분(tranche)에 동일하게 분배하는 평이한 발행구조의 MBS(pass-through)보다 현금 흐름의 불확실성의 위험을 제거하고(선순위채) 집중시킨(후순위채) MBS(CMO)를 발행할 때 MBS의 효용과 가격이 상승한다. 반면 투자자 욕구가 동질적일 때에는 위험을 동일하게 분배하는 pass-through의 효용이 차등적으로 분배하는 CMO의 효용보다 언제나 더 높다. 한편 트랜치의 위험을 차별화하여 MBS 전체의 효용을 제고시키는 방안은 개별 모기지들의 파산 확률이 높을수록, 개별 모기지론 가치의 상관관계가 밀접할수록 또 파산시의 모기지론 가치 하락이 클수록 그 효율성이 높아진다. 본 연구의 결과는 투자자들의 위험회피 욕구를 보다 효율적으로 충족시키는 모기지풀을 구성하기 위해서는 인구통계학적으로 분산된 특히 지역적으로 분산된 개별 모기지들로 이루어진 모기지풀을 구성하는 방법이 바람직함을 시사한다.

본 연구는 금융시계열자료의 특징적 속성을 관찰하고자 하는 연구시도의 일환으로, 실제자료 뿐만 아니라 이론자료를 이용하여 장기기억속성의 존재와 장기기억속성의 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인을 수익률 및 변동성차원에서 체계적으로 검증하는 것이 목적이다. 검증결과의 견고함을 위하여, 이론자료 뿐만 아니라 24개국 주식시장의 지수자료, KOSPI 시장지수를 구성하는 430개 개별주식자료를 함께 사용하였다. 관찰된 검증결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 이론자료와 실제자료를 이용하여 장기기억속성의 존재여부를 체계적으로 검증한 결과에 의하면, 분석자료에 관계없이 수익률차원에서는 장기기억속성의 존재를 확인할 수 있는 긍정적인 증거를 발견하지 못하였으나, 변동성차원에서는 강한 장기기억속성의 증거를 지지하는 증거를 발견할 수 있었다. 둘째, 관찰된 변동성의 장기기억속성 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인으로는, 분석자료에 관계없이, 금융시계열자료에서 일반적으로 관찰되는 변동성 군집효과의 속성이 가능한 것으로 확인되었다.

본 연구는 한국유가증권시장에서 사이드카가 차익거래와 비차익거래 종목의 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석하였다. 선물시장의 급등락으로부터 현물시장을 보호하려는 목적을 갖는 사이드카는 현재 모든 프로그램매매를 대상으로 하고 있으나, 현재의 제도가 바람직한지에 대해서는 논란의 여지가 있다. 사이드카가 프로그램매매 유형별로 차별적인 효과를 갖는지를 검증하기 위해 프로그램매매를 지수차익거래와 비차익거래로 나누어 사이드카가 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석한 결과는 사이드카가 지수차익거래와 비차익거래에 미치는 영향에 뚜렷한 차이가 없음을 보인다. 보다 구체적인 분석을 위해 가상사이드카 표본을 구성하고 실제사이드카와 가상사이드카가 차익거래와 비차익거래에 미치는 효과를 분석하였다. 가상사이드카를 이용한 분석결과는 앞서의 결과가 사이드카 발동이라는 특별한 상황의 발생전후에 시장의 주문이 한 방향으로 몰리는 일시적인 현상에 의해 부분적으로 설명될 수 있음을 보여주며, 사이드카 발동은 비차익거래에 비해 차익거래에 상대적으로 큰 영향을 미치고 비차익거래는 큰 영향을 받지 않음을 보여준다. 이는 비차익거래까지를 포함하는 모든 프로그램매매를 적용대상으로 하는 한국유가증권시장의 사이드카 제도에 대한 재검토가 필요함을 말해주는 것이다.

손실기피(limited down side risk) 선호를 가진 투자자의 경우 통상적으로 사용하는 위험도의 척도인 분산 혹은 표준편차 대신에 하방 위험성에 더 관심을 가지게 되는데, 이러한 경우 평균-VaR 모형이 평균-분산 모형보다 더 적합한 모형일 수 있다. 이 논문에서는 두 모형을 이용하여 최적자산배분 문제를 실증분석하고 그 결과의 차이를 비교하였다. 수익률의 분포에 정규분포 가정이 아닌 두터운 꼬리(fat tail) 분포 가정을 도입하여 극단적인 위험을 고려한 최적자산배분 문제를 분석을 하였다. 각 이론이나 가정들의 강건성(robustness)을 살펴보기 위하여 역사적 분포를 이용한 분석을 비교 기준으로 하였다. 경험적 혹은 역사적 분포를 이용한 분석을 통해서, 극단적인 위험을 고려하는 손실기피적인 선호체계에서의 최적화 행위는 정규분포의 가정이나 평균-분산 모형이 적절하지 않은 것으로 확인되었다. 일상적인 수준을 능가하는 극단적인 손실 위험성을 고려하기에 적합한 모형은 수익률의 두터운 꼬리를 반영하는 분포 가정에 기초한 평균-VaR 모형인 것으로 나타났다.

It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.