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摘要
Adrian and Brunnermeier(2009)提出的CoVaR是测定危机波及效果的有用工具。特别是可以测定哪些金融机构对金融系统具有多大的潜在风险。本研究提出了利用变量正态分布及SU-正态分布等参数分布函数来推测CoVaR的方法,而不是Adrian and Brunnermeier(2009)使用的阶数回归方式。利用这些模型,以国内银行产业为对象,推测CoVaR,并以此检验CoVaR的现实有用性,同时比较各模型的推测成果。据推测,银行对系统风险做出了“量”(+)的贡献。从模型来看,与SU-正态分布模型相比,氛围数回归和正态分布模型大幅低估了CoVaR(在节值中),危机水平越高,其程度就越严重。The concept of CoVaR introduced by Adrian and Brunnermeier (2009) is a useful tool to measure The risk spillover effectIt can capture the risk contribution of each institution to overall systemic riskWhile Adrian and Brunnermeier rely on the quantile regression method in the estimation of CoVaR;we propose a new estimation method using parametric distribution functions such as bivariate normal and SU-normal distribution functions。Based on our estimates of CoVaR for Korean banking industry, we investigate the practical usefulness of CoVaR for a systemic risk measure, and compare the estimation performance of each model。Empirical results show that bank makes a positive contribution to system risk。We also find that quantile regression and normal distribution models tend to considerably underestimate the CoVaR (in absolute value) compared to SU-normal distribution model;and this underestimation becomes serious when the crisis ina financial system is assumed。韩国银行产业的CoVaR推定值73
Adrian and Brunnermeier(2009)가 제 안한 CoVaR는 위기의 파급효과를 측정 하는 데 유용한 도구이다. 특히 어떤 금 융기관이 금융시스템에 대해 어느 정도의 잠재적 리스크를 갖고 있는지를 측정할 수 있다. 본 연구는 CoVaR를 추정하는 데 있어서 Adrian and Brunnermeier (2009)가 사용한 분위수 회귀방식이 아니 라 이변량 정규분포 및 SU-정규분포 등 모수적 분포함수를 이용하여 CoVaR를 추정하는 방법을 제안한다. 이들 모형을 이용하여 국내 은행산업을 대상으로 CoVaR를 추정하고, 이를 통해 CoVaR의 현실적 유용성을 점검함과 동시에 각 모 형들의 추정 성과를 비교한다. 추정 결과, 은행들이 시스템리스크에 양(+)의 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 모형별로는 SU-정규분포모형에 비해 분위수 회귀와 정규분포모형이 CoVaR를 (절댓값에서) 크게 과소평가하며, 위기수준을 높일수록 그 정도가 심해지는 것으로 나타났다. The concept of CoVaR introduced by Adrian and Brunnermeier (2009) is a useful tool to measure the risk spillover effect. It can capture the risk contribution of each institution to overall systemic risk. While Adrian and Brunnermeier rely on the quantile regression method in the estimation of CoVaR, we propose a new estimation method using parametric distribution functions such as bivariate normal and SU-normal distribution functions. Based on our estimates of CoVaR for Korean banking industry, we investigate the practical usefulness of CoVaR for a systemic risk measure, and compare the estimation performance of each model. Empirical results show that bank makes a positive contribution to system risk. We also find that quantile regression and normal distribution models tend to considerably underestimate the CoVaR (in absolute value) compared to SU-normal distribution model, and this underestimation becomes serious when the crisis in a financial system is assumed. 한국 은행산업의 CoVaR 추정 73