KR101026250B1 - 수출입기업의 환위험 관리시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수출입기업의 환위험 관리시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 인터넷을 이용하여 수출입기업의 환위험을 관리하는 시스템에 있어서, 환위험 관리시스템은 다수의 수출입기업이 회원사로 참여하는 풀링(Pooling) 시스템과, 환위험 관리 분석시스템과, 환리스크 관리 시스템 서비스를 수행하는 내부환율 정보제공시스템인 IRMS 딜링시스템과, Payment 시스템 및 환위험 관리 평가시스템을 포함하여 구성되고, 수출입기업은 회원관리 인터페이스를 통하여 인터넷으로 운영주체인 FXRM에 접속되고, 상기 FXRM에서 회원관리용 풀링시스템을 기반으로 IRMS 딜링시스템으로 환위험을 관리하며, 상기 풀링(Pooling) 시스템에서 각 회원사들의 포지션 풀링을 할 때 포지션 자동 매칭시스템(Vertex Map)을 이용하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 맞춤형 환관리가 가능하고, 풀링시스템의 이점에 따라 거래비용을 최소비용으로 간편하게 관리할 수 있다. 또, 업체별 거래한도의 범위 내에서 증거금 부담 없이 선물환거래를 할 수 있으므로 환위험을 근본적으로 헤지할 수 있다. 본 발명은 무역업체들은 풀링(Pooling) 시스템의 이점을 활용하므로 현물환 거래시에는 협상력에 의해 외환거래 수수료를 크게 절감시키는 효과가 있다.

환위험, FXRM, IRMS딜링시스템, 풀링시스템, 환위험 평가

Description

수출입기업의 환위험 관리시스템{Foreign Exchange Risk Management System for Export ＆ Import Enterprises}

본 발명은 수출입기업의 환위험 관리시스템에 관한 것이다.

본 발명은 본 출원인이 20006년 10월9일 등록한 특허등록 제 10-0634336호 " 환 리스크 관리시스템 및 그 방법"을 개선한 새로운 환위험 관리시스템인 FXRM(Foreing Exchange Risk Management)모형에 관한 것이다.

한국은 1997년 외환위기 이후 많은 금융기관이 퇴출당했고, 수많은 기업들이 파산, 퇴출, 워크아웃 되었다. 1997년 초반까지 800원대에서 안정적으로 움직이던 달러/원 환율이 10월부터 급등하여 불과 3개월이 지나지 않은 1997년 12월 23일에는 1,962.5원까지 급등하여 외환시장에는 상상을 초월하는 충격이 왔다. 금융기관들은 기업들의 부실채권 증가와 자체적으로도 환율변동의 위험을 고려하지 않은 채 상대적으로 낮은 금리의 장점을 활용하기 위한 자금운용으로 외화부채 규모를 크게 늘린데 따른 환차손으로, 기업들은 원자재 등 수입대금 결제를 위한 외화수요와 자체적인 외화부채에 따라 감당할 수 없는 환차손이 발생했고 매출격감과 초고금리로 인해 차입금을 상환하지 못하게 된 것이다.

1997년과 같은 외환위기는 아닐지라도 정상적인 기업경영에 위협이 되는 급격한 환율변화는 얼마든지 올 수 있으므로 환위험 관리는 기업이 생존하기 위한 필수적인 경영방법의 하나라 할 수 있다.

재무적인 관점에서 위험(risk)은 크게 두 가지로 분류된다. 하나는 시장에서의 위험(market risk)이고 다른 하나는 신용에 따른 위험(credit risk)이다. 시장에서의 위험은 가격변동에 따른 위험(price risk)과 유동성에 따른 위험(liquidity risk)으로 구별된다. 가격변동에 따른 위험은 시장가격이 자신에게 불리한 방향으로 움직여 손실을 입을 위험을 의미하며, 유동성 위험은 시장에서의 거래량이 부족하여 원하는 시기에, 원하는 가격에 거래하지 못하여 손해를 입을 위험을 뜻한다. 그리고 신용에 따른 위험은 신용을 지킬 수 있느냐 하는 능력에 따른 위험(capability risk)과 신용을 지키려고 하는 의지에 따른 위험(intention risk)로 구별된다.

환위험(foreign exchange risk)이란 시장에서의 위험 중 가격변동에 따른 위험으로서 일반적으로 이종 통화간 교환비율인 환율의 변동이 외화자산 및 외화부채의 가치변화를 초래함으로써 기업 또는 경제적 주체가 손해를 입게 될 가능성을 의미한다. 요컨대 환위험이란 외화로 표시된 제반 거래에서는 계약시점과 결제시점간의 환율차이로 인하여 현재 보유하고 있거나 장래 보유 예정인 외화표시 자산 및 부채의 가치가 변동함에 따라 발생할 수 있는 금전적 손해발생의 가능성을 말하며, 이는 관리할 수 있는 위험이다.

관련 개념으로서 환노출(exchange exposure)은 환위험과 구분 없이 사용되기 도 하나, 이는 환위험보다는 광의의 개념으로서 환율변동으로 인하여 자국통화로 표시한 모든 자산이나 부채 또는 현금흐름의 실질가치가 어느 정도 민감하게 변화하는지를 나타낸다. 환위험이 발생할 수 있는 상태를 사전적으로 분석한 개념이다.

환위험 관리(foreign exchange risk management)란 예상치 못한 환율변동에 따라 기업의 경제적 가치를 변화시키는 환위험이 존재하는 경우에 이러한 환위험을 사전에 예측하거나 사후에 인식함으로써 환차익의 극대화나 환차손의 극소화를 추구하는 일련의 기업 활동을 말한다.

변동환율제에서는 무역업체가 대외거래를 함에 있어 계약시점과 결제시점 간의 시간적 차이로 인해 환율이 변동하는 것이 일반적이다. 그리고 수출실적이 양호함에도 불구하고 재무제표를 작성하는 시점에서 환율평가에 의해 손실이 발생할 수도 있다. 따라서 단기적 환율 변동에 대응한 환위험 관리방안이 필요하게 된다.

환위험 노출은 기업의 현금흐름, 순이익 및 가치에 영향을 미치므로 기업은 여러 가지 관리기법을 동원하여 환율변동에 따른 위험을 감소시키려 한다. 기업을 경영하는 입장에서 환율, 원자재가격, 각종 규제와 같은 경영상의 위험에 아무런 대비 없이 무방비로 노출된 상황에서는 안정적이고 효율적인 기업활동을 기대하기가 어렵다. 그러한 기업경영상 위험중 하나가 환율변동에 따른 위험으로서 이는 기업활동이 글로벌화하고 외환자유화와 금융의 국제화가 크게 진전됨에 따라 대기업, 중소기업을 막론하고 환율변동에 민감하게 반응하게 되었고, 안정정인 기업운영을 위해서는 환위험 관리는 반드시 필요한 요소이다.

헤지(hedge)는 '드러난 것을 덮는다'는 의미인데, 이는 위험에 노출된 것을 덮는다는 뜻으로, 결국 헤지는 환노출이나 그에 따른 제반 효과를 없애준다는 의미이다. 결과적으로 헤지는 사전에 환차손은 물론 환차익이 발생할 가능성도 없애는 것을 말한다. 헤지의 방법은 환노출을 아예 없애는 방법, 환노출을 발생시킨 위험을 없애는 방법 그리고 위험의 결과로 생길 수 있는 손실을 없애는 방법 등 세 가지를 생각할 수 있는데, 헤지란 환노출이나 환위험을 없애주는 것이 된다.

기업을 경영하는 입장에서 헤지를 할 경우 이와 같이 오히려 환차익이 발생할 가능성을 없앤다는 측면을 강조하여 헤지를 하지 않는 경우가 많으나, 이는 미래의 불확실한 손실발생 가능성도 그대로 방치하는 것으로 올바른 경영방침이라 보기 어렵다는 점이 우선되어야 하는 것이고, 헤지비용은 위험방지라는 관점에서 보면 보험료와 같은 성격이다.

환율(exchange rate)은 이종 통화간의 교환비율로서 통화의 상대적 가치이다. 이는 외환거래에 대한 규제가 없는 자유외환시장에서 해당 통화에 대한 수요와 공급의 변화에 의해 결정되므로 이를 미리 예측해서 대비하는 것은 사실상 어려운 일이지만 그렇다고 환율변동에 대해 대처할 수 있는 방법이 전혀 없는 것도 아니다.

그런데 현실적으로 국내 일부 대기업을 제외하고 대부분 무역업체들은 환율전망에 따른 기회이익에 대한 기대 및 환위험 관리에 대한 전문인력 부족, 시스템 미비, 거래규모 및 신용도에 따른 증거금 부담 등으로 헤지 수단에 대한 접근이 어 렵다는 문제점이 있다.

한국의 경우 2006년 한국무역협회 환위험 조사 통계에 따르면, 조사대상의 82%에 달하는 기업이 환율 하락으로 경영상의 애로를 겪고 있고, 환위험 관리 대책을 시행중인 기업은 9.9%에 불과했다.

반면에 다국적기업의 증가, 자본투자의 글로벌화 등 국제화와 글로벌화가 가속화됨에 따라 한 나라의 경제가 다른 나라의 영향을 크게 받는 기업환경에서 24시간 운용되는 외환시장 속성과 자유변동환율제로 이행되고 대량의 국제자본이 급격하게 이동되는 현상 등 환율변동의 요인으로 인해 기업의 환위험이 더욱 커지고 있는 실정이다.

또한, 환율 변동성(volatility) 확대 이외에도 대외거래의 급증 및 환율예측의 어려움 등으로 기업의 환위험 관리의 필요성이 높아지고 있지만 몇몇 거대규모 대기업을 제외한 대부분의 대기업들과 수많은 중소기업들은 어느 날 갑자기 예측할 수 없는 글로벌 경제의 위험에 자신들이 노출되어 있음을 깨닫게 되었으나 어떤 기업도 혼자의 힘만으로는 환율변동 위험으로부터 스스로를 보호할 수 없다는 문제점이 상존한다.

한국의 외환시장에서 거래되는 은행간 외환거래는 [표 1]에서 보는 바와 같이 1999년 4월 외환자유화조치 이후 일평균 거래금액은 매년 40~50%씩 크게 증가하는 추세로, 2007년도에는 전년대비 61.5% 증가하였고, 2003년 대비 4.7배 수준인 180.2억 달러이다.

[ 표 1 ] 은행간 외환거래 추이

(단위 : 억 달러, 일평균 거래기준)

	2003	2004	2005	2006	2007.1-9
현 물 환	26.1	39.0	45.2	63.4	79.8
선 물 환	0.1	0.2	2.0	4.0	6.5
외환스왑	10.6	15.3	26.3	27.1	57.8
파생상품	1.4	2.8	7.9	17.1	36.1
합 계	38.2	57.3	81.5	111.6	180.2

그리고 1999년 국내은행에게 허용된 역외시장 차액선물환 거래(NDF: Non Deliver- able Forward)는 2000년 이후 달러/원 환율의 변동폭이 커짐에 따라 2000년 9월 하루에 5억 달러 정도가 거래된 이후 [표 2 ]에서 보는 바와 같이 2003년도에 일평균 13억 달러로, 2006년도에는 42.2억 달러로 증가하였으며, 2007년도에는 54.8억 달러에 이르면서 그 비중이 국내 현물환거래의 68.7%로 커져 역외시장 차액선물환거래가 달러/원 환율을 결정하는 주요 변수로 급부상하고 있다.

[표 2 ] 역외시장 차액선물환(NDF) 거래규모 추이

(단위 : 억 달러, 일평균 기준)

	2003	2004	2005	2006	2007.1-9
NDF거래량(A)	13.0	17.1	26.1	42.2	54.8
현 물 환(B)	26.1	39.0	45.2	63.4	79.8
비율(A/B, %)	49.8	43.8	57.7	63.1	68.7

일반적으로 수출입 기업의 외환 해지거래 현황을 살펴보면, 높아진 환 노출과 환 리스크, 적절한 해지수단의 부재, 현물환전의 고비용 구조로 인하여 기업의 거래 비용이 증가하고, 경쟁력의 약화로 대외거래가 외축되고 있는 실정이다. 특히, 저금리 외화 차입후 환 리스크를 오픈하는 경우가 많고, 매매기준율만을 외환거래의 관리지표로 활용하고 있어서 환 리스크 관리전략 및 전술이 부재한 실정이다.

또한, 대부분의 환 리스크를 사업부별로 분산 관리하고, 환 리스크 관리 전문부서가 없으며, 담당자의 권한 및 책임이 불명확한 상황이다.

본 발명과 관련되는 배경기술은 본 출원인이 등록받은 특허등록 제10- 063433호의 환 리스크 관리시스템 및 그 방법이다. 이 특허는 무역협회 회원사들을 모아 풀링시스템(pooling system)을 구축하여 내부환율 정보제공시스템(이하 "IRMS"라 한다)과 헤지거래를 통하여 환차손을 최소화할 수 있는 환 리스크 관리방법을 제안한다. 즉, 무역협회(CTW: Cyber Trade World)의 회원사(고객, 거래기업)에 대한 환 리스크를 담당하는 운영자는 무역협회 데이터베이스(KITA.NET)와 무역협회 자회사인 무역정보통신사의 데이터베이스(KTNET)의 무역, 통관, 물류, 금융에 대한 정보를 활용하여 IRMS를 운영한다.

특히, 운영자는 무역협회의 환 리스크관리 아웃소싱 업무를 담당하며, 고객지원 및 홍보업무를 통하여 고객을 관리한다. 고객별 데이터베이스(DB)를 구축하여 고객으로부터 포지션 발생, 만기현물거래를 비롯한 통보 · 헤지(hedge) 주문의 정보를 접수하고 고객에게 환율 및 헤지환율 정보를 제공하게 된다.

상기 운영자는 은행과 선물회사, 외국환 은행과 연계하여, 결재중계를 수행한다. 운영자는 효율적인 시스템의 운영을 위하여 KTNET을 연결하여 무역, 통관, 물류, 금융에 대한 정보를 수시로 제공받는다.

그러나, 종래기술은 환위험 관리시스템에 관한 기존의 연구들은 주로 개별기업 차원에서 활용하도록 하는데 치우쳐 있다는 문제점이 있다.

외환위기 이후 외환시장의 환경변화로 환율 변동폭이 크게 확대되고, 이에 따라 환위험이 크게 증가하였다. 달러/원 환율의 1일 평균 변동폭이 1990~1996년 사이 1.2원에서 외환위기 이후인 1999~2007.9 까지는 5.3원으로 커졌고, 환노출과 환위험의 증가가 수출입기업의 경영에 심각한 위협요인으로 대두되었다.

외환위기 이후 환율 변동폭의 확대로 환위험이 크게 증대되었으나, 대부분의 수출입기업들은 환위험 관리실태가 매우 부실한 실정이다.

특히, 그러나 대부분의(약 75%)의 중소 · 중견 수출입기업들은 환위험을 관리하지 않거나, 환위험 관리의 필요성에 대해 인식하고 있으나, 개별기업의 차원의 내부적 관리에 있어서는 외화거래 금액, 통화, 수급시기를 조절하는 데에 어려움이 있다. 또, 선물환거래 등 외부적인 관리기법은 증거금, 거래금액, 거래비용 등의 제약조건으로 환위험을 근본적으로 관리하는데 한계 있고, 자체적으로 환위험 관리 전문인력을 배치할 정도로 외환거래규모가 크지 않고, 활용 가능한 환위험 관리시스템 등 환위험을 관리할 수 있는 적절한 수단을 확보하기 어려운 문제점이 있다.

본 발명은 개별기업의 환위험 관리를 위주로 한 종래의 환위험 관리방법에 대한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 환율변동 위험 증대에 따라 대부분의 수출입기업들이 환위험 관리시스템의 필요성을 인식하고 있다는 점을 감안하여 한국무역협회의 기존 인프라를 활용하여 수출입기업들이 공동으로 활용할 수 있는 수출입기업의 환위험 관리시스템을 제공하는 데에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 환 리스크 관리를 전담하는 전문회사를 설립하여 회원사 풀링시스템을 구축하고 IRMS를 운영하여 운영자의 수익을 창출하고, 회원사(기업)는 외환거래 수수료 절감 및 환 리스크 관리의 기회와 수단을 확보할 수 있는 수출입기업의 환위험 관리시스템을 제공하는 데에 있다.

특히 본원발명은 편리하고 효율적으로 회원사들이 환 리스크 관리를 할 수 있는 과제 해결 수단을 제공하는 데에 그 목적이 있다.

본 발명의 과제를 해결하기 위한 사이버 공간에서 인터넷을 이용하여 수출입기업의 환위험을 관리하는 시스템에 있어서, 환위험 관리시스템은 다수의 수출입기업이 회원사로 참여하는 풀링(Pooling) 시스템과, 환위험 관리 분석시스템과, 환리스크 관리 시스템 서비스를 수행하는 내부환율 정보제공시스템인 IRMS 딜링시스템과, Payment 시스템 및 환위험 관리 평가시스템을 포함하여 구성되고, 수출입기업은 회원관리 인터페이스를 통하여 인터넷으로 운영주체인 FXRM에 접속되고, 상기 FXRM에서 회원관리용 풀링시스템을 기반으로 IRMS 딜링시스템으로 환위험을 관리하며, 상기 풀링(Pooling) 시스템에서 각 회원사들의 포지션 풀링을 할 때 포지션 자동 매칭시스템(Vertex Map)을 이용하는 것을 특징으로 한다.

삭제

상기 Payment 시스템은 상기 IRMS딜링시스템에서 기업간에 매칭된 외국환매매거래에 대해 한국외환은행에서 운영하고 있는 외화결제시스템인 아이보스트로(I-vostro)를 통해 외국환은행간 결제가 이루어지도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 환위험 관리 분석시스템은 기업 재무데이터 집계 및조회, VaR 분석, SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션, 분석, 평가 및 보고서 제출 순으로 분석하는 것이 바람직하다.

상기 SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션은 시스템 엔진을 가동하여 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

)를 도출하는 단계와, 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계와, 기업의 포트폴리오에 대한 포지션을 파악하는 단계와, 포트폴리오의 가치를 평가하는 단계를 포함하여 시뮬레이션을 하는 것을 특징으로 한다.

상기 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

)를 도출하는 단계는 독립적인 가격변수의 확률변수와 주어진 환율(통화별)의 상관계수 데이터로부터 촐레스키 분해를 통하여 도출한 촐레스키 요인을 이용하여 도출한다.

상기 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계는 가격변수에 대 한 시나리오 값을 반영시키는 변형된 GBM(Modified Geometric Brownian Motion) 모형을 이용하는 것이 바람직하다.

본 발명의 수출입기업의 환위험 관리 방법은 환위험 관리의 목표 설정단계, 환 포지션 노출의 측정단계, 환위험 관리한도 설정단계, 환위험 분석단계, 환위험 관리전략 수립단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 환위험 분석단계에서 VaR 측정은 몬테칼로 시뮬레이션 방법을 사용하는 것이 바람직하다.

본 발명에서 제시하는 FXRM 모형은 수출입기업들이 풀링(Pooling)에 참여하면, 다수의 무역업체들이 개별기업 차원을 넘어 최소의 비용으로 보다 간편하게 환위험을 관리할 수 있는 최적의 헤지상품과 환위험 관리 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명에 의하면, 풀링(Pooling) 시스템의 이점에 따라 거래비용을 크게 절감할 수 있다. 참여기업간의 포지션 상계효과에 따라 외부비용을 제거할 수 있다.

특히, 거래규모의 집적에 따른 협상력으로 현물환 거래시와 선물환거래만기에 따른 현물환거래시 평균환전 수수료를 달러당 1원에서 0.3원으로 기존대비 약 70%를 절감시킨다. 선물환거래시 평균거래수수료를 달러당 1.5원에서 0.8원 수준 이하로 인하시켜 기존대비 약 50%를 절감시키는 효과가 있다.

본 발명의 FXRM 모형으로 연간 200억달러 거래시 수수료를 절감효과는 약 808억원이다. 업체별 거래한도의 범위 내에서 증거금 부담 없이 선물환거래를 할 수 있도록 하여 환위험을 근본적으로 헤지할 수 있다. 본 발명은 풀링(Pooling) 시스템내의 포지션 자동매칭시스템(Vertex Map)으로 IRMS 딜링시스템에서 기업간 1:1 자동매칭이 가능하다. 특히, 선물환 거래시 100만달러 기준으로 5천만~1.2억원의 거래증거금 부담을 약 10만원 거래시 연간 누계기준으로 6,000억~1.4조원의 선물환거래 증거금 부담을 12억원의 보험료로 대체할 수 있다.

거래규모는 참여 수출입기업들의 무역규모, 풀링(Pooling) 시스템의 크기, FXRM 모형을 통한 거래비율 등에 따라 결정되므로 2008년도에 풀링(Pooling) 규모가 5,000개사로 구축되어 거래비율 10%로 운영되는 시작단계로 보고, 2009년 발전단계를 거쳐, 2010년은 정착단계로 풀링(Pooling) 시스템의 크기가 20,000개사, 거래비율을 20%로 가정하면, 본 발명의 FXRM을 통한 연간 거래규모는 2008년도에 50억 달러이고, 2010년에 500억 달러로 확대될 것으로 예상된다.

본 발명은 일상적인 환율변동폭의 확대로 기업이 정상적인 영업과정에서 발생하는 이익을 온전하게 보전하기 위한 기업의 환위험을 체계적이고 정확하게 처리할 수 있는 매우 유용한 발명이다.

이하 본 발명의 실시예를 도면을 토대로 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명의 새로운 환위험 관리시스템 구성도이다. 도 2는 본 발명의 환위험 관리 분석시스템 구성도이다. 도 3은 SMC 시물레이션의 흐름도이다.

본 발명의 제1실시예는 수출입기업의 환위험 관리시스템에 관한 것이다.

도 1에 도시된 새로운 환위험 관리시스템은 사이버 공간에서 인터넷을 이용하여 다수의 수출입기업(1)이 회원사로 참여하는 풀링(Pooling) 시스템(20)을 근간으로 환위험 관리 분석시스템(30), 환리스크 관리 시스템 서비스를 수행하는 내부환율 정보제공시스템인 IRMS 딜링시스템(40), Payment 시스템(50) 및 환위험 관리 평가시스템(60)을 포함하여 구성된다.

즉, 수출입기업(1)과 무역협회(2)간의 환 리스크 관리는 회원관리 인터페이스(8)를 통하여 인터넷으로 운영주체인 FXRM(10)에 접속된다. FXRM(10)에서 회원관리용 풀링시스템(20)을 구축하여 IRMS 딜링시스템(40)을 운영하여 환 리스크를 관리하게 된다.

이 시스템에서 부수적으로 회원사에게 홍보와 교육을 하고, 결재중계인터페이스(9)를 통하여 은행간 계좌이체, 전자인증서비스, 결재중계를 실시하게 된다.

그러나, 적정규모 이상의 풀링(Pooling) 시스템의 구축과 선물환거래의 계약불이행 발생 가능성에 대한 대책, 은행들의 참여 문제 및 수익모델 확보 등 FXRM 모형의 제약조건들은 향후 구체적으로 연구해야 할 과제이나, 반복적으로 구현된다는 것을 전제로 한다.

본 발명의 새로운 환위험 관리시스템(10)을 구축하고 운영하기 위해서 5,000개사 이상의 수출입기업이 참여하는 풀링(Pooling) 시스템이 구축된다. 본 발명의 새로운 환위험 관리시스템(10)은 다음과 같은 다섯 개의 시스템으로 구성된다.

환위험 관리 분석시스템(30)은 주로 개별기업의 적정 헤지비율을 구하여 효율적으로 헤지전략을 수립할 수 있도록 하는 역할을 한다. 이는 수출입기업들이 시 장데이터와 환노출 등 재무관련 자료를 집계하여 최대손실금액인, VaR(Value at Risk)을 구하고, 과거의 환율변동을 근거로 시뮬레이션을 거쳐, 적정 헤지비율을 산정하며, 헤지거래의 손익을 평가할 수 있도록 한다. 그리고 현재의 전체포지션 현황 및 거래실적, VaR 등 위험분석내용, 헤지 시뮬레이션 결과 등을 기업에 제공한다.

풀링(Pooling) 시스템(20)은 수많은 수출입기업들을 하나의 Pool을 만들어 협상력을 행사함으로써 거래비용을 절감하고 거래의 효용성을 기할 수 있는 시스템이다. 여기에는 다양한 만기일, 거래통화, 금액 등을 자동으로 매칭시키는 기능을 하는 포지션 자동매칭시스템인 Vertex Map이 있다.

IRMS 딜링시스템(40)은 내부환율 정보제공시스템인 IRMS(Internal Rate Information Management System)을 이용하여 실제로 헤지를 실행하는 인터넷 딜링시스템이다. 여기에서 기업들은 시장순응자(Market-Taker)가 아니라 시장주도자(Market-Maker)로서, 실시간 단위로 변동하는 시장환율에 연계된 내부환율을 개별기업 스스로가 선택하여 호가하는 내부환율호가방식에 의해 기업간 1대1 서비스가 이루어진다. 이와 동시에 풀링(Pooling) 시스템을 활용하여 대량거래 집적에 따른 효율성의 최적화를 이룰 수 있다.

Payment 시스템(50)은 상기 IRMS딜링시스템(40)에서 기업간에 매칭된 외국환매매거래에 대해 한국외환은행에서 운영하고 있는 외화결제시스템인 아이보스트로(I-vostro)를 통해 외국환은행간 결제가 이루어지도록 하고, 기업의 거래은행에 개설되어 있는 계좌를 통해 '외화 대 원화'간 거래가 완결되도록 하는 시스템이다.

환위험 관리 평가시스템(60)은 기존의 환위험 관리 평가방법 및 기준은 업종별, 업체별 특성을 고려하지 않고 모든 업체에 대해 평면적으로 적용되고 있으며, 은행의 자체심사인력 부족으로 형식적으로 운용되고 있다.

새로운 환위험 관리 시스템(10)은 평가기준을 설정함에 있어서 영업 ·영업외, 장기 · 단기 환노출로 구분하고, 개별기업의 특성을 감안하여 내수 ·수출 관련 업종과 경기민감 업종을 구분하여 현실성 있고 입체적으로 평가할 수 있도록 기준을 정하여 보다 정확한 진단과 함께 공정성과 신뢰성을 갖춘 평가가 이루어질 수 있도록 한다. 또한 기업과 은행에 실질적인 환위험 관리 평가자료를 제공함으로써 기업은 물론 은행의 경영활동에도 기여하도록 한다.

새로운 환위험 관리시스템을 활용하려면 수출입기업들은 FXRM 모형의 가입하여 먼저 과거 수출입실적과 재무적 데이터 등을 근거로 거래한도를 결정한다. 그리고 환위험 분석시스템을 통해 기업의 적정 헤지규모를 파악하여 IRMS 딜링시스템(40)에서 현물환·선물환 자동헤징이 이루어지도록 하고, 결제중계인터페이스(9)을 통하여 은행간 계좌이체, 전자인증서비스, 결제중계를 실시한다.

풀링(Pooling) 시스템(20)은 FXRM 모형의 근간을 이루는 시스템이고, FXRM 모형은 사이버 공간에서 인터넷을 통하여 IRMS 딜링시스템(40)이 운영됨으로써 환위험을 관리한다. 상기 환위험 관리 분석시스템은 기업 재무데이터 집계 및 조회, VaR 분석, SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션, 분석, 평가 및 보고서 제출 순으로 분석하는 것이 바람직하다.

본 발명의 FXRM 모형이 인터넷을 이용하여 온라인으로 운용되기 위해서 국가 적인 차원에서 무역관련기관 등이 주도하고, 은행들과 수출보험공사나 보증보험사 등이 참여하는 환위험 관리 전담기관은 유관기관들이 컨소시엄 형태로 구성하거나, 독립적인 새로운 기관으로 설립된다. 본 시스템을 모니터링하고, 기획하는 자문그룹이 존재한다.

다음 [표 3]은 새로운 환위험 관리시스템의 운영체계이다.

[표 3] 새로운 환위험 관리시스템의 운영체계

당 사 자	주 요 기 능
고 객 (수출입기업)	ㅇ 운영주체에 Position 발생 통보, 헤지주문 - 만기에 현물거래
운 영 주 체 (FXRM)	ㅇ 고객(무역업체)에게 내부환율 ·헤지환율 정보제공 ㅇ 거래 내역· 회계 처리 솔루션 제공 ㅇ 은행·선물회사를 통한 커버거래 <주요기능> - 고객별 Position Sheet 관리 - 총거래 Position Sheet 운영 - 시장상황을 반영한 탄력적 거래 지원 - 고객별 Data Warehousing을 통한 효과적인 정보서비스
외국환은행	ㅇ IRMS 공동운영 기관(법적인 요건임) ㅇ 계좌 오픈 및 입출금 관리 : 수탁자(trustee) 역할 ㅇ 외국환 매매 및 결제업무
무역정보통신 (KTNET)	ㅇ 고객(무역업체) 정보통합 ㅇ 시스템 인터페이스, 무역정보 연계
MP&Trust	ㅇ 결제중계시스템 개발/구축
수출보험공사	ㅇ 거래이행 보증보험 개발/운영
자 문 그 룹 (전문가그룹)	ㅇ 시스템 전체 기획 ㅇ IRMS 기획 및 설계 ㅇ 시스템 모니터링

도 2는 본 발명의 환위험 관리 분석시스템 구성도이다.

환위험 관리에 있어서 꼭 필요한 중요한 요소가 바로 환위험 관리 분석시스템이다. 이는 보다 과학적이고 체계적인 환위험 관리전략 및 헤지에 대한 의사결정 시 필요한 요소이며 최초 데이터의 집계부터 마지막 리포트까지 거치는 일련의 환 위험 관리과정을 시스템화 한다는 측면에서도 꼭 필요한 도구이다.

도 2의 환위험 관리 분석시스템은 풀링(Pooling) 시스템 안에서 IRMS를 통해 헤지거래를 하기 전 단계에 1차적으로 집계된 각 기업별 포지션에 대한 헤지전략을 수립하기 위하여 반드시 필요한 시스템이다. 여기에서는 환율과 이자율의 변동성, 시장이자율의 과거 추세 등 환위험의 요인이 되는 기초자료를 근거로 수출입기업의 자산, 부채, 수입, 헤징포지션 등 위험측정 대상 자료를 가지고 웹 환경에서 시뮬레이션 계수를 산출하고 기대수익 및 위험을 도출한다.

환위험 관리 분석시스템(30)에는 유용한 시뮬레이션 프로그램이 장착되어 있어서 주로 기업의 헤지비율을 분석하거나 기대수익률을 계산할 때 많이 사용된다.

환위험 관리 분석시스템(30)은 다음 [표 4 ]에서 보듯이 IRMS내의 기업별 Book Ledger를 통하여 등록된 포지션 데이터를 조건별로 집계하여 조회할 수 있는 부분(320), 시스템 내부적인 시뮬레이션 및 통계를 산출하는데 필요한 시장 데이터의Feeding(350), 그리고 이러한 시스템을 구성하는 각 분석모듈로 VaR 분석 및 헤지비율 분석, 손익시뮬레이션(30)이 진행되고 시뮬레이션을 바탕으로 산출된 헤지거래 대상 금액을 IRMS를 통하여 헤지거래를 수행하고, 마지막으로 실행된 헤지거래에 대한 손익 평가 및 보고서 형태(310)로 구성된다.

(기업 재무데이터 집계 및 조회)

기업의 재무데이터는 기업의 모든 경상, 자본거래 및 헤지거래에 대한 포지션을 파악할 수 있고 또한 각각의 거래금액에 대한 포지션 및 현재가치금액을 알 수 있다. 또한 검색조건별로 즉, 각 기간별, 통화별, 세부 조회항목별로 구분하여 기간을 설정하여 조회가 가능하다.

[표 4] 환위험 관리 분석시스템의 흐름

이는 기업의 거래데이터가 많거나 통화가 다양할 때 유용한 기능으로서 주로 대기업에서 포지션 기본 데이터인 무역거래 및 자본거래 관련 원천 데이터를 사내 ERP 시스템 또는 기간계산 시스템을 통하여 자동으로 인터페이스(interface)하여 기업이 필요한 검색조건에 따라 다양하게 포지션을 파악할 수 있게 시스템의 편의성을 제공하여 주며 정확한 금액을 산출한다.

( VaR 분석)

VaR은 과거의 환율변동으로 볼 때 통상 향후 14일간의 최대 손실가능금액을 의미한다. 무역업체는 이러한 VaR 금액의 크기를 기업의 영업이익 또는 당기순이익 등의 내부적인 의사결정 기준 등과 비교하여 포지션의 크기 등을 조절하는 지표로 이용할 수 있다. 또한 헤지 전후를 구분하여 기업의 헤지활동에 따른 위험의 변화 를 한 눈에 파악할 수 있다.

VaR은 헤지비율을 산정하고 헤지 대상금액을 정하는데 있어서 유용한 수단으로 널리 쓰이는 중요한 분석기능으로서 VaR 측정방법으로는 일반적으로 기업에서는 델타노말방법(시장위험 대상포지션의 가치를 먼저 평가한 후 미분을 통해 동포지션의 가치변화를 추정하는 방식으로 기업들의 VaR를 측정하는 방법)을 가장 많이 사용한다. 여기에서 목표보유기간은 실제 만기와의 노출기간으로 측정할 수도 있으나, 대개 10일을 기준으로 측정하는 것이 바젤위원회의 권고사항이다. 신뢰도는 기업에는 JP Morgan에서 사용한 95% 신뢰구간이 가장 많이 쓰이나, 은행 등에서는 보다 엄격한 99% 신뢰구간을 많이 사용하고 있다.

이때 기업의 입장에서 VaR 금액이 현실적으로 높다고 생각되면 헤지거래를 등록한 후에 다시 헤지 후의 VaR 값을 측정해 보면 개별기업이 감당할 수 있을 지 여부를 판단할 수 있다. 측정된 포지션에 대한 헤지비율을 높일수록 VaR 값이 작아지게 된다.

또한 민감도분석(Stress Test)이 있다. 예를 들어 현재 수출기업의 오픈포지션인 환 노출금액이 US$1,000,000, 원가환율이 930원, 현재 환율(spot)이 935원 이라할 때, 미래 환율이 900원이 된다면 손실이 얼마나 발생을 할 것인지를 미리 시뮬레이션을 해보고 영업마진을 상회하는 손실이 발생할 가능성이 높다고 판단되면 헤지거래를 통해서 환율을 고정시키기 위한 사전 헤지 시뮬레이션으로 많이 사용된다.

이는 과거의 환율 중 가장 많이 상승 또는 하락한 역사적 데이터를 가지고 현재의 포지션 노출에 대한 포지션에 대한 미래의 가치변화를 나타내주는 시뮬레이션으로 주로 헤지시뮬레이션으로 사용한다.

(SMC시뮬레이션 분석)

SMC(Structured Monte-Carlo)시뮬레이션 분석은 환위험 분석시스템의 핵심 기능으로써 기업들의 헤지 전략을 수립하는데 있어서 헤지거래 금액에 대한 기대수익률을 예측하는 기능이 포함되어 있어서 그 유용성이 매우 크다.

SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션은 시스템 엔진을 가동하여 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

)를 도출하는 단계와, 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계와, 기업의 포트폴리오에 대한 포지션을 파악하는 단계와, 포트폴리오의 가치를 평가하는 단계를 포함하여 시뮬레이션을 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 적용하는 몬테칼로 시뮬레이션이란 불확실한 상황 하에서의 의사결정을 목적으로 확률적 시스템의 모의실험에 이용되는 절차를 말한다. 몬테칼로 시뮬레이션의 핵심은 모형의 확률요소들에 대한 실험인데 이는 확률적 또는 우연결과를 발생시켜 주는 도구를 이용하여 수행된다. 이 도구는 모형에서 가정한 확률분포에 따라 무작위표본추출에 의해서 우연결과를 발생시켜 주는데 이용된다. 따라서 몬테칼로 시뮬레이션을 모의표본추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다.

기업의 오픈된 포지션을 가지고 헤지금액을 산출할 때 본 시뮬레이션을 사용하면 보다 과학적이고 효과적인 헤지를 실행할 수 있을 것으로 기대된다. SMC 시뮬 레이션의 산출된 결과값은 각 시나리오의 오픈포지션별 기대수익률을 나타내 줌으로써 헤지의 결과를 예측하면서 헤지 전략을 수행할 수 있다는 점에서 기업들에게는 매력적인 기능이라 하겠다. 그러나 이것은 어디까지나 하나의 예측모형이니 만큼 100% 정확할 수 없으므로 하나의 중요한 측정지표로써 최종 헤지의사 결정에 참고할 만한 내용으로만 활용한다.

( 평가)

기업이 환위험을 관리하기 위해서 수행한 헤지거래(선물환거래 등)에 대한 손익 평가(valuation)내용을 조회할 수 있는 기능으로서 각 조건별로 손익을 조회할 수 있다. 평가시스템은 헤지거래만을 대상으로 오늘 현재시점에서 손익을 조회하는 기능으로서 만기가 지난 헤지거래에 대한 손익평가와 아직 만기가 도래하지 않은 미실현 평가손익으로 나누어 평가할 수 있다. 이는 헤지거래 손익 모니터 역할을 동시에 할 수 있으며 진행되고 있는 헤지거래의 손익을 파악하여 대응 가능한 헤지전략을 수행할 수 있도록 할 수 있다.

(보고서)

주로 경영자에게 유용한 기능으로서 오늘 현재일자의 기업의 전체 포지션 현황 및 거래실적, VaR 등의 위험분석에 대한 내용, 헤지 시뮬레이션 결과를 기업의 경영진 등에게 그대로 인쇄해서 손쉽게 보고할 수 있도록 요약한 보고서이다.

도 3은 SMC 시물레이션의 흐름도이다.

SMC시뮬레이션은 시스템엔진에 시장정보과 고객정보 데이터가 입력되고, 시 뮬레이션에 의하여 환노출, VaR을 측정하고 시나리오를 관리하게 된다. 시장정보는 통화별, 환 · 이자율에 대한 변동 데이터를 수집하고, 고객정보는 시간별 포지션의 데이터가 주이다. 또, 시스템엔진에서 촐레스키 분해, 확률모형, 환 · 이자율 예측순서로 시뮬레이션을 진행하고, 기대수익평가 포트폴리오 분포를 통해서 E % 신뢰수준에서 VaR를 도출한다.

SMC시뮬레이션의 흐름은 도 3에서 보듯이 4 단계로 구분할 수 있다. 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

)를 도출하는 단계와, 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계와, 기업의 포트폴리오에 대한 포지션을 파악하는 단계와, 포트폴리오의 가치를 평가하는 단계를 포함하는 것이 특징이다.

상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

)를 도출하는 단계는 독립적인 가격변수의 확률변수와 주어진 환율(통화별)의 상관계수 데이터로부터 촐레스키 분해를 통하여 도출한 촐레스키 요인을 이용하여 도출한다.

위험관리에서 촐레스키 요인(Cholesky Factorization)은 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)에서 Random number를 추출할 때, 추출된 random number 간의 correlation이 0이 아니라 원하는 correlation을 가지도록 random number를 수정할 때 사용한다. 대략적으로 살펴보면 추출된 random number들(따라서 Correlation=0)의 matrix에 위 Original matrix(risk factor들간의 실제 correlation matrix)를 분해하여 나온 Lower triangular matrix를 곱하면, 서로간의 correlation이 0인 random number들을 원하는 correlation구조를 가지는 random number들로

바꿀 수 있다.

가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계는 앞서 도출한 상관관계를 갖는 확률변수와 각각의 가격변수에 대한 시나리오 및 환율변동성 등의 제반 요인들을 이용하여 목표기간별 변수가격을 예측하게 된다.

기업의 포트폴리오에 대한 포지션을 파악하는 단계에서는 각각의 아이템에 대한 분류가 이루어지며 특성에 따른 계산방법에 의하여 포지션이 계산된다.

포트폴리오의 가치를 평가하는 단계에서는 전 단계에서 추정된 가격변수의 예측치와 계산된 포트폴리오의 포지션을 이용하여 아이템 또는 등급별 특성에 따른 각각의 가치평가 방법에 의하여 포트폴리오의 가치가 평가된다.

분석시스템의 가격변수에 대한 예측방법은 전형적인 GBM(Geometric Brownian Motion) 모형을 그대로 이용하는 것이 아니라 가격변수에 대한 시나리오 값을 반영시키는 변형된 GBM(Modified Geometric Brownian Motion) 모형을 이용한다.

즉, 1827년 영국의 식물학자 R.브라운이 물에 떠 있는 화분(화분)을 현미경 으로 관찰하고 있을 때 화분에서 나온 작은 입자가 수면을 끊임없이 돌아다니는 것을 발견한 것이 시초이다. 브라운을 비롯한 당시 많은 학자들은 이 운동의 원인을 화분의 특별한 생명력에 의한 것으로 생각했으나, 1872년 프랑스의 P.J. 델소 등은 당시의 이론적 단계에 있던 분자운동론을 이 현상에 적용, 열운동 때문에 움직이고 있는 액체 분자가 미소 입자의 표면과 충돌하여 일으키는 현상이라는 학설을 제창하였다.

즉, 물체가 어느 정도의 크기를 가지는 경우에는 주위로부터의 액체 분자의 충돌이 하나하나로는 불균등하다 해도 통계적으로는 균등화되므로 물체는 움직이지 않으나, 미크론단위 정도의 미소 입자가 되면 충격의 불균형이 커져 운동의 형태를 취하게 된다는 것이다. 이 설은 1905년 A.아인슈타인에 의해 더욱 이론화되어 분자운동론의 식에서 입자의 운동이 산출됨으로써 그때까지 가설의 영역을 벗어나지 못했던 것이 일반적으로 인정받게 되었다. 이에 따르면 브라운운동에 의한 미소입자의 움직임, 즉 변위(변위)의 제곱의 평균값 2=6kTτ/mβ라는 식으로 구해진다. 단, k는 볼츠만상수, T는 액체의 절대온도, m은 미소입자의 질량, β는 그 액체 안에서의 입자가 받는 저항계수, a는 운동시간이다. 이 식으로부터 얻게 되는 미소입자의 속도는 현미경으로 실제 관찰한 결과와 매우 정확하게 일치한다. 브라운운동은 물질의 분자적 구조와 열운동에 의해 발생하는 불가피한 것으로서, 측정기기에도 어디서나 나타나 측정정밀도의 한계와 중요한 관계를 가진다.

본 발명의 제2실시예는 수출입기업의 환위험 관리 방법에 관한 것이다.

본 발명의 수출입기업의 환위험 관리 방법은 환위험 관리의 목표 설정단계, 환 포지션 노출의 측정단계, 환위험 관리한도 설정단계, 환위험 분석단계, 환위험 관리전략 수립단계로 구성된다.

(제1단계 : 환위험 관리의 목표 설정단계)

기업이 환위험을 관리하는 목표는 기업의 수익성을 보전(안정화)하고 증대시키기 위함이다. 정상적인 영업과 무역을 통해 벌어들인 외화를 환율변동으로 인해 손실을 보지 않는 전략이 환위험 관리의 가장 큰 목적이 되고, 더 나아가서 기업 특성에 따라 환위험 관리를 때로는 공격적으로 때로는 보수적으로 운용한다.

환위험 관리 목표를 설정하는 단계에서는 구체적인 환위험 관리의 목표를 정하고 환율전망과 무관하게 환차손 최소화 방안 그리고 환율전망을 통해 환차익을 극대화하는 방안을 정한다. 이어서 기초정보를 입력하여 환위험 관리 프로그램을 만든다. 이를 통하여 담당자별로 포지션 및 환노출 산출이 용이하도록 하며 효율적인 환위험 헤지가 가능하도록 한다.

(제2단계 : 환 포지션 노출의 측정)

환 포지션 노출의 측정단계는 실제로 환위험 관리대상 금액을 산출하는 과정으로서 이는 환위험 관리단계 중 가장 중요한 헤지대상 금액인 노출(Exposure)금액을 계량화하는 과정이다. 이는 내부 ERP 시스템으로부터 환위험 관리시스템에 필요한 데이터를 설정하여 인터페이스함으로서 자동으로 관련 거래 데이터를 생성할 수 있다. 만일 내부 ERP 시스템 및 환위험 관리시스템이 없다면 엑셀(excel)을 가지고도 필요한 데이터를 설정하여 입력함으로써 환위험 노출금액을 산출할 수 있다.

또한 무역을 통하여 각 무역단계별로 산출되는 노출금액은 같을 것이나, 언제부터 언제까지의 환위험 노출금액을 산정할 것이냐에 따라 관리의 방법과 유형이 달라진다. 환위험 노출금액을 측정함에 있어 크게 두 가지 방법이 있다.

첫째, 재무제표에 장부상 계상되는 환위험 측정방법은 장부상 회계적인 위험으로서 수출시 선적일부터 네고일까지의 "환율차ㅧ거래금액"으로 계산할 수 있고, 반면에 수입시에는 통관일부터 결제일까지의 "환율차ㅧ거래금액"으로 산출한다. 그러나 이 방법은 환노출액을 측정하는 방법으로 적절하지 못하다. 그 이유는 대개 무역을 하는 경우 계약시점부터 소위 그 계약이 확정되는 신용장 개설 또는 통지를 받는 날까지 그리고 그 이후에 통관/선적일로 구분이 되는데 이 경우 대개 각 단계별로 1~2개월이 소요된다. 따라서 약 2~3개월 동안 환위험에 무방비 상태로 노출되기 때문이다.

둘째, 비회계적인 방법으로서 실질적인 환위험 관리방법은 장부상에 계상되지는 않지만 실질적으로 환위험을 원가 개념으로 이끌어 내어 관리할 수 있으므로 많이 사용되고 있는 방법이다. 이 경우 계약시점부터 바로 그 계약환율을 원가환율로 인식하여 관리하는 것이 바람직하나, 무역계약으로부터 실제 거래가 완료되기까지 정상적으로 이루어지는 거래는 약 70~80%로 집계되고 있어서 나머지 약 20~30%는 계약 파기 또는 부도 등 여러 상황에 따라 실제로 포지션으로 인식되기 어려운 점이 있다. 따라서 해당 무역거래가 확실해지는 계약확정 시점 또는 신용장 개설 · 통지 시점부터 환위험을 관리하는 것이 바람직하다.

(제3단계 : 환위험 관리한도 설정)

환위험 관리한도(limit) 설정단계는 환위험 관리대상인 기간별 포지션 노출금액이 산출되면 이제 환위험 관리전략을 수립해야 한다. 이때 가장 중요한 점이 오픈포지션의 한도를 설정하는 것인데, 오픈포지션이란 헤지를 하지 않고 만기, 결제 ·네고 시점까지 포지션을 그대로 유지하는 환 포지션 노출을 의미한다.

만일 수출계약금액이 US$1,000,000일 때, 오픈포지션이 수출금액과 동일한 US$ 1,000,000이라면 그 비율은 100%가 된다. 다시 말해 어떠한 환율방어수단을 하나도 갖추지 않고 즉, 헤지를 전혀 하지 않고 만기시점에 주어지는 환율을 그냥 허용하겠다는 뜻이다. 이는 극히 위험한 발상이나, 대부분의 중소기업들은 사실상 이러한 행위를 반복하고 있는 것이 현실이다.

환위험 관리 마인드는 미래의 환차익을 기대하는 막연한 기다림이 아니라, 체계적이고 과학적인 방법을 통하여 회사에서 합당한 관리 전략을 수립하는 것이다. 그 중에서 가장 핵심이 되는 과정이 바로 한도설정이다. 적절한 한도관리를 통해 환위험 관리의 효율성을 높일 수 있는 것이다. 한도관리에는 크게 허용손실한도금액이 있고, 이 금액을 설정하는 데 기준이 되는 손실한도 설정기준 대상금액이 있다. 이 두 가지 한도규정을 통하여 비로소 오픈포지션 한도비율을 설정한다.

손실한도 설정의 기준이 되는 대상 항목은 주로 거시적인 항목 즉, 자기자본금, 영업이익금, 당기순이익금을 예로 들 수 있다. 이 항목들은 재무제표상 회사의 현황을 잘 나타내주는 가장 대표적인 계량화된 금액이다. 따라서 이들 세 가지 항목을 기준으로 각각 한도설정비율을 설정하여 허용한도금액을 산출할 수 있다. 한도설정비율을 설정한 근거는 여러 가지가 있겠으나 공식적으로 회사의 환위험관리 위원회나 이와 비슷한 기능을 가진 의사결정기구를 통하여 조절이 가능하며 그 이유와 타당성을 검토하여 결정한다.

허용한도손실금액이 산출된 이후에는 오픈포지션 한도를 설정해야 하는데, 이를 위한 과학적인 분석도구가 VaR(Value at Risk)이다. VaR은 현 오픈포지션금액에서 만기시까지 헤지하지 않고 포지션을 그대로 유지할 경우 발생할 수 있는 최대손실위험금액(원화표시금액)을 의미한다. 따라서 VaR를 측정하기 위해서는 기본적으로 여러가지 데이터가 필요한데 이 부분은 과학적인 분석을 요하므로 다분히 시스템적인 요소가 가미되어야 하는 부분이다. 이와 같이 VaR를 통하여 역으로 오픈포지션금액을 산출하면 환위험 관리의 한도설정단계가 마무리된다.

(제4단계 : 환위험 분석(VaR)측정)

네 번째 단계는 실제로 환위험 관리 한도설정에 필요한 분석을 하는 단계이다. 단순히 한도를 감이나 환율전망을 근거로 설정한다면 그저 형식적인 그림만을 그리는 단순한 방법에 지나지 않을 것이다. 그러나 그것에 대해 체계적인 분석기법을 통하여 분석을 한 후 그 결과 값으로 한도설정 등 여러 환위험 관리정책에 적용한다면 그 값은 하나의 근거 있는 과학적인 의미를 부여할 수 있을 것이다.

그 대표적인 분석 방법 중의 하나가 VaR이다. VaR은 금융기관들이 통계적으로 정해진 신뢰수준 95%∼99%에서 정해진 기간(1일∼2주)내 포트폴리오의 노출에 대한 잠재적인 시장관련 손실을 결정할 수 있게 하는 위험관리수단이다. 즉, 위험관리수단으로써 개발된 VaR는 주어진 기간과 신뢰구간을 근거로 산출된 최대 손실금액이다.

VaR 분석시스템은 환위험 관리에 있어서 과학적인 분석수단으로서 가장 정형화된 측정수단이므로 이를 근거로 환율전망이나 주관적인 판단보다는 과학적 근거에 의거하여 환위험 관리를 하는 것은 매우 바람직하다.

일반적으로 VaR를 측정하는 방법으로는 부분가치평가법과 완전가치평가법이 있다. 부분가치평가법에는 델타분석법(Delta Analysis Method)이 있으며, 완전가치 평가법에는 역사적시뮬레이션(Historical Simulation) 방법, 스트레스 검증법(Stress Testing), 몬테칼로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 방법등이 있다. 이중에서 몬테칼로 시뮬레이션은 시나리오 분석과는 달리 구조화된 광범위한 금융변수의 가치변화시 분석가능하며 상관관계도 완전히 계산해 줄 수 있는 완전가치 평가방법이다.

모수 측정여부에 따라 구분하면 델타분석법과 몬테칼로 시뮬레이션 방법은 확률분포에 대한 가정이나 확률분포를 결정하는 모수의 통계적 추정을 통해 VaR를 측정하는 모수측정법(parametric method)이며, 역사적 시뮬레이션 방법과 스트레스 검증법은 모수분포에 대한 가정이나 추정 없이 과거의 자료나 시나리오에 의하여 직접 VaR를 측정하는 비모수측정법(non-parametric method)이다.

VaR는 기본적으로 모든 형태의 위험을 하나의 요약된 수치로 나타내는 것인데, 금융자산별로 위험의 형태는 매우 다양하여 이를 통합하는 것이 쉽지 않다. 즉, 포지션에 포함된 금융자산이 주식과 같이 단순하다면 이는 주가의 변동만 추정하면 되지만 스왑이나 옵션과 같은 파생상품 등이 포함되는 복잡한 포지션의 경우에는 각 개별상품의 향후 가치를 평가하는 것이 쉽지 않다. 따라서 각 방법의 측정 기준은 포트폴리오에 옵션의 성격을 지닌 상품이 얼마나 포함되어 있는지에 따라 구분된다. 역사적 시뮬레이션 방법이나 몬테칼로 시뮬레이션 방법은 옵션의 가치를 가격모형을 이용하여 평가하지만, 델타분석법에서는 옵션가치 평가시 델타를 이용하여 선형으로 근사치를 계산하기 때문에 위험요인에 의하여 기초자산의 가격변동이 큰 경우에는 오차가 크다.

VaR는 계산이 쉬워야 하고 시장위험에 쉽게 영향을 받지 않아야 하므로, 옵션이 포함되지 않는 경우에는 델타분석법이 VaR 측정시 가장 좋은 대안이 될 수 있다. 그러나 옵션 포지션을 많이 포함하는 포트폴리오의 경우에는 델타분석법 보다는 역사적 시뮬레이션 방법이나 몬테칼로 시뮬레이션 방법이 유용한 방법이다.

몬테칼로 시뮬레이션 방법은 위의 모든 기술적인 어려움들을 완화시켜줄 수 있다. 비선형포지션, 비정규분포, 그리고 사용자 임의로 정한 시나리오까지 포함하여 모든 경우에 VaR의 측정을 가능하게 해준다. 그러나 이 방법은 많은 비용이 든다는 단점이 있다.

그러나 VaR 측정 방법도 절대적이 아닌 만큼 한계성이 존재한다. VaR는 기존의 회계자료가 제공하지 못한 위험에 대한 정보를 제공하고, 제한된 투자자원을 효율적으로 배분하는데 도움을 줄 수 있다. 이와 더불어 위험에 대한 구체적인 수치를 제공하기 때문에 위험대비 수익률을 측정할 수 있고, 이에 따라 자산운용 성과를 측정함으로써 위험여부에 관계없이 고수익율만을 추구하는 자산운용행태를 지양할 수 있다. 이와 같이 VaR가 금융위험을 측정하는데 매우 유용한 지표라고 할지라도, 아직까지는 널리 보편화되지 않은 새로운 방법으로 이를 계산하거나 사용하는 방법에 대한 논란이 있다. 즉, VaR 측정치는 사용하는 데이터, 방법론 및 가정에 따라 계산된 결과가 큰 차이를 보이므로 그 한계를 인식하고 사용하여야 한다.

VaR는 우선 주로 과거 데이터에 의하여 추정된다는 사실이다. 따라서 VaR 추정치의 신뢰성은 과거의 역사적 자료를 이용하여 추정한 측정치가 얼마나 안정적인가에 달려 있다. 즉, 최근의 자료가 미래를 잘 설명하지 못하는 경우에는 그 신뢰성이 떨어지게 된다.

VaR는 어떤 모형을 사용하는가에 따라 그 측정치가 다르게 나타난다. 현재 사용이 가장 용이한 델타분석법이 가장 흔히 이용되고 있으나 이 방법과 몬테칼로 시뮬레이션 방법에 의한 VaR 측정치는 다르다. 특히, 옵션 포지션이 많은 경우에는 그 차가 더욱 커지며, 같은 모형을 사용한다 하더라도 분포의 가정에 따라서도 다르게 산출된다.

VaR는 설정하는 보유기간에 따라서도 달라지게 된다. 보유기간이란 포트폴리오의 가치변동을 계산할 때 이용되는 기간을 의미한다. VaR에서는 비선형적인 위험요인이나 옵션의 위험요인을 제대로 고려하기 어렵기 때문에 보유기간을 어떻게 정하는가에 따라 그 산출결과가 달라지게 된다. 이외에도 VaR는 재무위험의 측정 및 관리에 한정되므로 금융기관들에게는 유용하지만, 투자 프로젝트나 연구개발 등의 향후 성과에 따라 기업의 가치가 크게 영향을 받는 기업들에게는 그 유용성이 떨어진다.

(제 5단계 : 환위험 관리전략 수립)

환위험 관리전략 수립단계는 기업의 거래건별 데이터인 포지션 노출을 전체 또는 통화별 ·만기구조별 등 각 조건별로 파악하고 계량화하여 환위험 관리의 기초데이터를 산출한 다음 기업의 자본금 또는 영업이익금을 바탕으로 전체 오픈포지션 한도를 정하는 절차를 통해 환위험 관리 업무를 수행한다. 이때 VaR를 통하여 해당 기업의 최대위험금액을 과학적으로 산출함으로서 오픈포지션 한도를 설정하는 근거 데이터를 제공하는 단계를 거쳐서 이제는 전체적인 전략을 구체적으로 수립하는 단계인 환위험 관리전략을 수립하는 단계이다.

체계적이고 효과적인 환위험 관리전략을 수립하기 위해서는 첫 번째로 한도설정을 위한 기준이 되는 대상금액을 무엇으로 선택하느냐가 중요하다. [표 5]의 예시에서는 자기자본금(50억원), 영업이익금(20억원), 당기순이익금(12억원) 등 세 가지를 대상금액으로 하고 있는데, 이외에도 회사의 현금흐름 관련 유동성 및 특수한 상황에 맞추어서 한도를 설정할 수 있다. 특수한 상황이라 함은 예를 들어 "우리 회사는 무조건 노출포지션에 대해서 100% 헤지를 원칙으로 한다."라는 등의 절대 원칙이 있을 수 있다. 그렇게 결정이 된다면 그 회사는 포지션이 발생할 때 마다 일정한 기간을 설정하여 100% 헤지를 수행한다면 환위험에 대해서는 거의 완벽하게 관리를 할 수 있을 것이다.

그러나 대부분의 기업체의 경우 과거 외환위기 직후 또는 그 이전에 환율의 변동성을 이용하여 기대 환차익을 경험한 바가 있어서 향후 발생할 가능성이 있는 기대 환차익에 대한 미련이 남아있는 상태이다. 따라서 이 경우에 적절한 한도설정을 통하여 환위험 관리도 하고 일정부분 환차익도 고려하는 균형적인 환위험 관리전략이 대두되게 된 것이다.

두 번째로 [표 5 ]의 예시에서는 손실허용한도 비율은 각각 3%, 10%, 15%로 정하고 있는데, 대개 영업이익율을 가지고 손실허용한도를 정하는 경우가 많다. 그것이 그 회사의 수출입을 통하여 벌어들인 영업마진이 되기 때문이다. 그러나 그 하나만을 가지고 중요한 요소인 한도를 설정하는 것 자체가 부담스러울 수 있으므로 당기순이익금이나 자본금을 가지고도 시뮬레이션을 할 수 있게 만들 수 있다. 물론 손실허용한도비율을 설정하는 것은 회사마다 특성을 살려서 반영해야겠지만 우선 객관적인 경험을 근거로 정하는 것이 가장 현실적일 것이다.

세번째로 위 두 가지 요소를 가지고 총 외환손실허용한도를 산출할 수 있다. 이 금액이 이제 해당 기업이 감내할 수 있는 손실한도금액으로서 만일 이 이상 손실이 발생한다면 결국 수출입을 통해서 남는 것이 하나도 없는 헛고생하는 일이 되므로 반드시 이 손실허용한도는 지켜야 한다.

네번째로 총 외환손실허용한도에서 현재 기업이 보유한 포지션 노출 즉, 오픈포지션금액이 어느 정도가 적당한가에 대하여 분석을 해야 하는데, 이때 쓰이는 유용한 분석기술이 VaR이다. 해당 노출금액의 VaR 값을 산출하면 그 값이 총 외환손실허용한도와 비교하여 그 범위 내에 있는지 아니면 그 범위를 벗어났는지를 판단한 후, 그 범위안에 있다면 얼마나 추가적인 한도가 남아있는지를 계산하여 오픈포지션여유금액을 산출할 수 있다.

그러나 VaR 값이 총외환손실허용한도를 벗어나 이미 위험에 노출되어 있다면 해당 포지션 노출금액을 줄여야 한다. 줄이는 방법은 선물환 등을 통해 헤지하면 그 금액만큼 포지션 노출금액이 줄어드는데, 줄어든 포지션 노출금액을 대상으로 다시 VaR 값을 산출해서 그 금액이 허용한도범위 이내인지를 확인한 후 헤지를 실행해야 할 것이다. 결국 오픈포지션을 가지고 있다는 의미는 환율방향에 기대어 포지션 만기시에 그 금액만큼 손실을 입어도 회사 운영 등 수익성에 큰 지장을 초래하지 않는다는 뜻이고, 반면 역으로 해석하면 그 해당금액만큼의 환차이익을 기대한다는 뜻이 내포되어 있다.

[표 5 ]의 환위험 관리전략 수립예시에서 자기자본금, 영업이익금, 당기순이익금에 대해 각각의 VaR이 6천만원이면 오픈포지션 여유한도는 각각 9천만원, 1억 4천만원, 1억 2천만원이다.

수출입기업의 회원사가 자신의 외화포지션을 선물환 거래를 통해서 조정하기 위하여 고객은 확정적 또는 잠재적으로 발생하는 자신의 미래포지션에 대해 현재 시점에서 조정할 수 있다. 회원사는 운영자에게 포지션 발생 통보, 헤지주문 및 만기현물거래를 요청하고, 운영자는 회원사에게 환율정보와 헤지환율 정보를 제공한다. 이렇게 하면 절차가 단순화되고, 비용부담이 최소화된 선물환거래의 접근 솔루션(solution)을 만들 수 있다.

운영자는 은행 및 선물회사와 커버(cover)거래를 하고, 여기서 cover거래란 익스포져(순노출 외화포지션) 발생시 리스크에 대한 헤지거래를 말한다. 외국환은행과 결재중계를 한다. 회원사와 운영자간에 KTNET이 연결되어 있어서, 회원사들의 무역정보 및 회원사 현황 등 마케팅기반을 제공해 줌으로서 본 사업을 원활히 그리고 효과적으로 가능케 지원하는 역할을 한다.

[표 5 ] 환위험 관리전략 수립(예시)

항목	자기자본금	영업이익금	당기순이익금	비고
설정기준대상 금액	5,000,000,000	2,000,000,000	1,200,000,000	원화
손실허용한도 비율	3%	10%	15%	임의설정
총 외환손실 한도금액	150,000,000	200,000,000	180,000,000	원화
환 노출금액 position exposure	1,000,000	1,000,000	1,000,000	US$ 기준 1개월 만기
손실가능금액(VaR)	60,000,000	60,000,000	60,000,000	95% 신뢰구간 원화
오픈포지션 여유 한도 금액	90,000,000	140,000,000	120,000,000	원화

운영자는 먼저 회원사들의 풀링(pooling)시스템을 구축하여 각각의 포지션을 파악하고, IRMS를 통하여 각 회원사의 포지션을 회원사 포지션레져에 입력하고, 각 회원사별 포지션 레져의 총합은 운영자 총괄 포지션레져에 집중되어, 실제 거래는 수출(long position) · 수입(short position) 형태의 총(total)포지션으로 집계된 각 회원사들의 총 포지션 합을 각 회원사별로 필요한 통화, 거래만기일 등 요건을 자동으로 충족하여 거래환율이 확정되어 이 환율정보에 따라 해당 회원사 거래은행에서 외환결제중계시스템으로 외환거래가 이루어지게 된다.

각 회원사들의 포지션 풀링을 할 때 만기일 및 결제예정일, 통화, 금액등이 적절히 분배되지 않고 한쪽방향으로 몰리거나 서로 상이할 때 이러한 문제를 해결할 수 있는 툴(tool)이 포지션 자동 매칭시스템(Vertex Map)이다.

여기서 회원사 풀링(pooling)기술을 살펴보면, 먼저 그 효과 측면에서 미래 환 리스크에 노출되고, 현물환의 환전비용에 노출된 고객들의 풀을 형성하여, 저렴한 현물환 환전 구조 및 최적의 선물환 수단을 제공함으로서 환 리스크를 원천적으로 제거하는 기술을 말하며, 이는 자체적으로 공급요인(달러매도)과 수요요인 (달러매입)을 상계시켜 준다.

이렇게 하면, 만기불일치에 따라 현물환 거래에서 발생하던 매도 ·매수 호가간 차이, 즉 "스프레드(spread)"는 "환전비용-환전수수료" 라는 사회적 비용을 제거하여, 회원사들에게 환원시키고, 사전에 환 리스크헤지를 통하여 경영수익의 불확실성을 제거하여 회원사의 수익을 보장하고, 사회적 이익을 창출할 수 있다.

Vertex Map이란 포지션 자동 매칭시스템으로서 각 건별 포지션을 분석하여 이를 어느 특정일로 모아서 헤지 해야 할 물량을 원천적으로 매칭을 통하여 줄인 후 효율적인 헤지거래를 위한 기술이다.

이 시스템은 여러 가지 통화 및 다양한 만기구조, 금액에 따른 미스매치(mismatch)부분을 어느 특정일 기준으로 집계할 때 각 데이터 건 별로 정확한 이자율차를 반영하여 정확하게 포지션을 산출할 수 있어서 수출·수입 및 다양한 통화 및 건 별 데이터가 많을 때 유용하다.

즉, 오늘 시점에서 수출입에 따른 결제(네고) 예정일을 건 별로 산출하여 1주일 단위 또는 1개월 단위, 또는 특정일로 포지션을 집계하여 집계된 long ·short 포지션을 자동으로 서로 상계(Netting) 한 후 순 노출(Exposure : 환 노출 위험량 - 헤지물량 ·위험금액)만을 헤지 원가와 함께 도출하여 사용할 수 있게 만든 자동 매칭(matching) 시스템이다.

이 시스템을 활용하면, 회원사별로 거래 포지션을 입력할 수 있는 포지션 레져(Position Ledger : 고객 즉, 회원사가 회사의 포지션을 입력할 수 있는 시스템)을 ON-Line으로 제공하여 실시간 단위로 변동하는 시장가격의 변동에 동시적으로 연계하여, 고객 스스로 환율을 선택할 수 있다.

위와 같이 시장환율에 연동되어 내부환율이 자동으로 호가 되며, 일정 손익 안정선 기준에 따라 재고시 등을 통하여 자체 리스크를 관리하게 된다.

이상, 본 발명을 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명과 관련되는 기술사상을 바탕으로 하는 설계변경 및 균등물들은 본 발명의 범주에 속하는 것으로 간주한다.

도 1은 본 발명의 새로운 환위험 관리시스템 구성도.

도 2는 본 발명의 환위험 관리 분석시스템 구성도.

도 3은 SMC 시물레이션의 흐름도.

< 도면의 주요부분에 대한 부호 설명>

1 : 수출입기업(회원사) 2 : 무역협회(CTW)

5 : 외국환 은행 8 : 회원관리 인터페이스

10 : 운영자(FXRM) 20 : 풀링(Pooling) 시스템

30 : 환위험 관리 분석시스템 40 : IRMS 딜링시스템

Claims (9)

1. 인터넷을 이용하여 수출입기업의 환위험을 관리하는 시스템에 있어서, 환위험 관리시스템은 다수의 수출입기업이 회원사로 참여하는 풀링(Pooling) 시스템과, 환위험 관리 분석시스템과, 환리스크 관리 시스템 서비스를 수행하는 내부환율 정보제공시스템인 IRMS 딜링시스템과, Payment 시스템 및 환위험 관리 평가시스템을 포함하여 구성되고, 수출입기업은 회원관리 인터페이스를 통하여 인터넷으로 운영주체인 FXRM에 접속되고, 상기 FXRM에서 회원관리용 풀링시스템을 기반으로 IRMS 딜링시스템으로 환위험을 관리하며, 상기 풀링(Pooling) 시스템에서 각 회원사들의 포지션 풀링을 할 때 포지션 자동 매칭시스템(Vertex Map)을 이용하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
2. 삭제
3. 제 1항에 있어서, 상기 Payment 시스템은 상기 IRMS딜링시스템에서 기업간에 매칭된 외국환매매거래에 대해 한국외환은행에서 운영하고 있는 외화결제시스템인 아이보스트로(I-vostro)를 통해 외국환은행간 결제가 이루어지도록 하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
4. 인터넷을 이용하여 수출입기업의 환위험을 관리하는 시스템에 있어서, 환위험 관리시스템은 다수의 수출입기업이 회원사로 참여하는 풀링(Pooling) 시스템과, 환위험 관리 분석시스템과, 환리스크 관리 시스템 서비스를 수행하는 내부환율 정보제공시스템인 IRMS 딜링시스템과, Payment 시스템 및 환위험 관리 평가시스템을 포함하여 구성되고, 수출입기업은 회원관리 인터페이스를 통하여 인터넷으로 운영주체인 FXRM에 접속되고, 상기 FXRM에서 회원관리용 풀링시스템을 기반으로 IRMS 딜링시스템으로 환위험을 관리하며, 상기 환위험 관리 분석시스템은 기업 재무데이터 집계 및조회, VaR 분석, SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션, 분석 및 평가를 포함하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
5. 제 4항에 있어서, 상기 SMC(Structured Mote- Carlo)시뮬레이션은 시스템 엔진을 가동하여 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

   

   )를 도출하는 단계와, 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계와, 기업의 포트폴리오에 대한 포지션을 파악하는 단계와, 포트폴리오의 가치를 평가하는 단계를 포함하여 시뮬레이션을 하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
6. 제 5항에 있어서, 상기 상관관계를 갖는 가격변수에 대한 확률변수(

   

   )를 도출하는 단계는 독립적인 가격변수의 확률변수와 주어진 환율(통화별)의 상관계수 데이터로부터 촐레스키 분해를 통하여 도출한 촐레스키 요인을 이용하여 도출하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
7. 제 5항에 있어서, 상기 가격변수(환율 및 금리)에 대한 예측치를 구하는 단계는 가격변수에 대한 시나리오 값을 반영시키는 변형된 GBM(Modified Geometric Brownian Motion) 모형을 이용하는 것을 특징으로 하는 수출입기업의 환위험 관리 시스템.
8. 삭제
9. 삭제

Images