KR102561271B1 - 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체 - Google Patents

Abstract

각종 규제의 업데이트 및 금융 기관 별 거래 정보에 적응성을 갖고 표준화된 방식으로 어떤 거래 주체에 대해서도 적용될 수 있는 시장리스크를 반영한 소요자기자본 산출 기술을 제공하기 위해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법은, 거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집 단계; 거래 정보 수집 단계로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출 단계; 포지션 산출 단계에 의하여 산출된 포지션 및 각 포지션에 적용되는 위험 가중치에 대한 정보를 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산 단계; 및 상품별 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체{PROVIDING METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM OF CALCULATING THE REQUIRED EQUITY CAPITAL FOR MARKET RISK THAT CAN BE ADAPTED TO CHANGES IN FINANCIAL REGULATIONS AND DATA FOR EACH FINANCIAL INSTITUTION}

본 발명은 금융 자산에 대한 위험성 등의 리스크를 관리하는 기술에 관한 것으로, 구체적으로는 고객의 예치 금액에 대해서 금융 기관이 수행한 거래 내역을 상품별로 취합하고, 이를 바탕으로 시장리스크에서의 금융 기관 및 개인 등을 포함하는 거래주체별 소요자기자본을 산출하는 데 있어서, 규제에 따라서 변동되는 위험 가중치와, 서로 다른 데이터 포맷을 갖고 있는 금융 기관별 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 기술에 관한 것이다.

소요자기자본(required Capital)은, 위험가능자산 대비 자기자본비율(Capital Adequacy Ratio, 자기자본/총자)을 산출한 후, 해당 비율이 최저기준(8%)를 충족시키기 위하여 요구되는 자기자본의 규모를 의미한다. 이는 국제결제은행(BIS)이 일반은행의 자산을 평가하고, 해외에서의 차입 및 유가증권 발행 여부를 결정하는 수치로서 작용된다.

최근 금융환경이 복잡해지고 금융업체의 규모가 커지면서, 적절한 자본량을 산출/관리하고 개별대출의 리스크를 감안한 관리시스템의 요구가 증가하고 있다. 금융업체가 필요한 자본량을 산출하여 부도위험을 감내할 수 없는 상황을 대비하는 것은 각 리스크를 감안한 금융 기관의 필수적인 요소이다.

기존에는 상출한 소요자기자본을 산출하기 위해서 SAS 등 고가의 통계패키지를 이용하여 역함수 및 Z-Value 등을 산출해야 하는 어려움이 있었고, 자본량 관리를 위한 스트레스 테스트가 불가능하여 이러한 소요자기자본에 대한 표준방식의 리스크 관리가 어려운 단점이 존재하여 왔다.

이러한 기존의 기술에 있어서 최근의 기술로서 한국등록특허 10-1142132호 등에서는, 거래주체별로 계좌별 위험가중자산, 예상손실, 미예상손실 및 필요 자본량을 산출하여, 각 신용 VaR(신용리스크 보전을 위하여 필요한 위험자본량)에 다라서 신용 VaR 위기상황분석 산출 모델을 제안하고 있다.

그러나, 상술한 선행기술은 시장리스크를 효율적으로 반영한 소요자기자본 산출 방식보다는, 은행별로 복잡한 연산 방식을 이용하기 때문에, 계산의 복잡성, 비표준성 및 전용 데이터베이스의 요구 등 불필요한 비용 및 계산에 따른 시간의 소요가 불가피한 문제점이 지적되어 왔다.

한편, 상술한 바와 같이 은행별로 복잡한 연산 방식을 통일화하는 것이 가능하더라도, 은행별로 다양한 데이터 방식이 거래 정보에 포함되어 관리되기 때문에 해당 정보를 일일이 해석하는 것이 거의 불가능하여, 통합적인 소요자기자본을 산출하는 것이 거의 불가능한 문제점이 지적되고 있다.

또한, 자본에 대한 시장 리스크를 관리하는 금융 규제가 업데이트되는 것에는 적응이 어려워, 프로그램 자체의 로직을 바꾸는 등의 유지 보수의 문제점 역시 지적되어 왔다.

이에 본 발명은, 통일화된 소요자기자본 산출 기술을 제공하되, 각종 규제의 업데이트 및 다양한 방식으로 관리되는 금융 기관 별 거래 정보에 관계 없이 적응성을 갖고 표준화된 방식으로 어떤 거래 주체에도 적용될 수 있는 시장리스크를 반영한 소요자기자본 산출 기술을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명은, 각 상품별 포지션(Position)에 따라서 서로 다른 방식의 표준화된 소요자기자본 연산 방식을 적용하여, 각 상품에 따라서 각 상품의 상태를 정확하게 반영한 소요자기자본 연산을 통해 더욱 정확한 소요자기자본 수치를 연산하여 정확성을 보완하고 계산이 용이한 소요자기자본 산출 기술을 제공하는 데 다른 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법은, 거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집 단계; 상기 거래 정보 수집 단계로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출 단계; 상기 포지션 산출 단계에 의하여 산출된 포지션 및 각 포지션에 적용되는 위험 가중치에 대한 정보를 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산 단계; 및 상기 상품별 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 상품별 소요자기자본 연산 단계는, 상기 위험 가중치에 대한 정보로서, 외부의 금융 기관의 규제 정보에 따라서 업데이트 및 관리되는 위험 가중치 정보를 외부의 금융 기관 단말로부터 수신하는 위험 가중치 정보 수신 단계; 및 상기 위험 가중치 정보 수신 단계에 의하여 수신된 위험 가중치 정보를 각 포지션에 적용하여, 상기 소요자기자본, 상기 부도리스크 규제자본 및 상기 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 연산 단계;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 포지션 산출 단계는, 상기 거래 정보 수집 단계에 의하여 거래 정보를 금융 기관의 데이터베이스로부터 수집 시, 상기 금융 기관으로부터, 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보인 키 정보를 함께 수신하는 키 정보 수신 단계; 상기 키 정보에 포함된 키의 속성 정보와, 기 저장된 표준 키의 속성 정보를 이용하여, 키 정보와 표준 키를 각 식별 키별로 매칭하기 위한 매칭 정보를 생성하는 키 매칭 단계; 및 상기 거래 정보에 포함된 식별 키를 상기 매칭 정보에 따라서 전환하여, 거래 정보에 표준 키가 적용된 최종 거래 정보를 이용하여 상기 포지션을 산출하는 산출 단계;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 포지션별 소요자기자본 연산 단계는, 금융 기관의 가치평가 모형으로 평가하는 모든 상품에 대해서 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하고, 금융 기관 내에서 신용리스크를 평가하는 상품의 경우 부도리스크 규제자본을 연산하고, 비정형 기초자산을 가진 상품, 갭 리스크, 상관계수 리스크 및 행동 리스크 중 어느 하나를 가진 상품인 동시에 최적인도 가능조건옵션 리스크 및 스마일 리스크를 가지지 않는 상품의 경우 잔여리스크 규제자본을 연산하는 것이 가능하다.

상기 포지션별 소요자기자본 연산 단계는, 민감도 방법에 의한 소요자기자본 연산에 있어서, 각 위험군의 리스크 팩터가 포지션에 대응되는 상품의 가격에 영향을 미치는지 여부에 따라서 각 포지션이 기설정된 개수의 위험군 각각에 포함되는지 여부를 결정한 뒤, 각 위험군별로 정의된 성격에 의하여 구분된 그룹인 버킷을 각 포지션에 할당하는 버킷 할당 단계; 각 포지션의 버킷마다 기설정된 기준을 적용하여, 기초자산 가격의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 델타(Delta) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 델타 소요자기자본, 기초자산의 변동성의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 베가(Vega) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 베가 소요자기자본, 및 옵션가치 변동 시 델타리스크로 미포착되는 리스크를 인식하기 위한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 커버쳐(Curvature) 소요자기자본 중 적어도 하나의 소요자기자본을 선택적으로 각 상품마다 산출하는 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계; 및 상기 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 델타 소요자기자본, 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본 중 적어도 하나를 합산하여 각 상품별로 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하는 제2 민감도 소요자기자본 연산 단계;를 포함하되, 모든 상품에 대해서 델타 소요자기자본을 연산하고, 상품들 중 옵션 상품 및 전환권 또는 금리 의존적 조기상환형 내재옵션을 포함한 상품 중 적어도 어느 하나에 속하는 상품의 경우 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본을 연산하는 것이 가능하다.

상기 델타 소요자기자본 및 상기 베가 소요자기자본은, 각 포지션에 포함된 개별 상품의 민감도 값을 상품의 가치평가에 영향을 주는 변수인 리스크 팩터(Rick Factor)별로 분류하여 합한 민감도 합산값을 산출하는 민감도 합산 단계; 각 위험군 및 버킷에 할당된 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제1 가중치 값을 상기 민감도 합산값에 적용하고, 제1 가중치 값이 적용된 민감도 합산값에 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 로(rho, ρ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 버킷별로 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계; 및 상기 중간값 산출 단계에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 상품의 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 상품에 대한 델타 및 베가 소요자기자본 중 어느 하나를 산출하는 최종값 산출 단계;의 수행에 의하여 산출되고, 상기 커버쳐 소요자기자본은. 각 포지션마다 상품의 가치평가에 영향을 주는 변수인 리스크 팩터(Rick Factor)별로, 리스크 팩터의 값이 증가했을 경우와 감소했을 경우의 두 개의 스트레스 시나리오를 적용하여, 각 포지션의 총 커버쳐 리스크 익스포져(Curvature Risk Exposer)를 연산하는 총 커버쳐 리스크 익스포져 연산 단계; 각 포지션의 위험군을 기준으로 위험군별로 정의된 로 상수를 이용한 공식을 각 포지션의 커버쳐 리스크 익스포져에 적용한 뒤 버킷별로 합산하여 각 포지션에 할당된 버킷별 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계; 상기 중간값 산출 단계에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 합산하여 최종값을 산출하는 최종값 산출 단계; 상기 중간값 산출 단계 및 상기 최종값 산출 단계를 기설정된 개수의 시나리오에 따라 반복 수행하는 최종값 반복 산출 단계; 및 상기 최종값 반복 산출 단계에 의하여 산출된 최종값 중 가장 큰 값을 상품의 커버쳐 소요자기자본으로 결정하는 커버쳐 소요자기자본 결정 단계;의 수행에 의하여 산출되는 것이 가능하다.

상기 부도리스크 규제자본은, 상품의 총 불연속부도리스크에 동일 거래상대방에 대한 동일상품의 매입과 매도 익스포져를 상계한 순불연속부도리스크를 산출하는 순불연속부도리스크 산출 단계; 각 포지션별로 적어도 신용등급, 기초자산의 종류, 기초자산의 지역 및 금리 인덱스(index)를 포함하는 버킷을 할당하는 버킷 할당 단계; 및 비유동화 포지션인 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제1 합산 단계; 유동화이면서 비 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제2 합산 단계; 유동화이면서 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 기설정된 공식을 이용하여 부도리스크량을 산출하는 제1 산출 단계; 및 상기 제1 합산 단계, 상기 제2 합산 단계 및 상기 제1 산출 단계에 의하여 산출된 부도리스크량을 합산하여 상품의 부도리스크 규제자본을 산출하는 부도리스크 규제자본 산출 단계;에 의하여 산출되는 것이 가능하다.

상기 잔여리스크 규제자본은, 포지션이 장기생존위험, 날씨, 자연재해 및 스왑에 관련된 비정형 기초자산을 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제2 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계; 포지션이 갭 리스크, 상관계수 리스크 및 행동리스크 중 적어도 하나를 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제3 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계; 및 상기 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계 및 상기 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계 중 적어도 하나의 산출 결과를 포지션마다 합산하여 상품의 잔여리스크 규제자본을 산출하는 잔여리스크 규제자본 산출 단계;의 수행에 의하여 산출되는 것이 가능하다.

한편 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치는, 거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집부; 상기 거래 정보 수집부로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출부; 상기 포지션 산출부에 의하여 산출된 포지션을 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산부; 및 상기 상품별 소요자기자본 연산부에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면 복잡한 소요자기자본 산출에 대한 별도의 알고리즘 없이, 소요자기자본을 상품별로 구분한 뒤, 이에 따른 포지션을 산출하고, 이에 따라서 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하게 된다. 특히, 상품의 성격들 중, 각 리스크에 따라서 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본을 선택적으로 연산하여 소요자기자본을 연산 시 활용하게 된다.

특히, 상기의 소요자기자본, 각 리스크에 대해서 규제에 따라서 다르게 적용될 수 있는 위험 가중치에 대해서, 외부로부터의 입력에 따라서 즉시 해당 위험 가중치의 업데이트를 반영하여, 소요자기자본을 연산하게 된다.

또한, 금융 기관에 따라서 거래 정보를 관리하는 형태, 특히 거래에 대한 식별을 위하여 거래 정보에 할당하는 키가 달라지는 것을, 키의 해석 및 표준화를 통해서 통일적으로 소요자기자본 연산에 활용할 수 있게 된다.

이에 따라서, 어떤 금융 규제가 적용되거나, 금융 기관에서 관리되는 데이터라도, 일괄적으로 본 발명에 따라서 거래 주체별로 소요자기자본의 산출이 가능하고, 각 상품에 따라서 자본의 산출 방식을 정확하게 선택하기 때문에, 복잡화된 금융 기관별 프로세스가 필요하지 않는 효과가 있다.

도 1 내지 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법의 플로우차트.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치의 구성 블록도.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1 내지 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법의 플로우차트, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치의 구성 블록도이다. 이하의 설명에 있어서, 본 발명의 각 실시예 및 구성에 대한 설명을 위해서 하나 이상의 도면이 동시에 참조되어 설명될 수 있다.

상술한 도면들을 함께 참조하여 설명하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법은, 하나 이상의 프로세서 및 해당 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되며, 본 발명에서 컴퓨팅 장치는 후술할 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치와 동일한 개념으로 이해될 수 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법은, 거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집 단계(S10)를 포함한다.

본 발명에서 거래 주체란, 소요자기자본을 산출하는 주체를 의미하는 것으로 예를 들어 금융 기관, 특정 거래 주체, 개인 등 소요자기자본의 산출 대상이 될 수 있는 모든 주체를 의미한다.

소요자기자본(Required Capital)은, 위험가중자산대비 자기자본비율(Capital Adequacy Ratio)을 산출한 후, 해당 비율이 최저기준(예를 들어 8%)을 충족시키기 위하여 요구되는 자기자본의 규모를 의미한다.

자기자본비율은, 국제결제은행(BIS)이 일반은행에게 권고하는 자기자본비율 수치로서, 보통 BIS 자기자본비율이라고 불리운다. 상기 언급된 바와 같이 BIS에서는 자기자본비율의 8%이상을 한정 및 합격권으로 보고 있으며, 자기자보비율은 자기자본/총자본으로 산출되며, 총자산을 산정 시 투자대상별 신용도에 따라서 위험가중치를 부여한다. 예를 들어 정부발행채권은 0%, 주택담보대출의 경우 50%로 가중치가 부여되며, 자기자본비율이 8%를 밑도는 경우 해외에서의 차입과 유가증권 발행이 불가능해지는 등 소위 '부실은행'취급을 받게 된다.

상술한 소요자기자본을 산출하기 위해서 본 발명에서는 일반적인 금융 거래 정보가 저장되는 외부의 금융 기관 서버 등의 데이터베이스로부터 거래 정보를 수집하고, 이후 거래 정보 수집 단계(S10)로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출 단계(S20)를 수행한다.

한편, 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하는데 있어서, S20 단계에 대한 수행 시 컴퓨팅 장치는, 예를 들어 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환한 뒤, 해당 거래 정보를 거래 상품별로 합산함으로써 포지션을 산출하게 된다.

본 발명에서 거래 정보는 매도 또는 매수 등을 나타내는 거래의 타입을 식별할 수 있는 식별 정보와 함께, 거래 상품 및 거래 금액에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이때 거래 정보는 상술한 바와 같이 외부의 금융 기관 서버 등의 데이터베이스로부터 거래 정보를 수집하게 되는데, 이때 외부의 금융 기관이 은행 등인 경우, 각 은행에 따라서 다수의 데이터베이스에서 각각 관리되는 거래 정보를 함께 수신하고, 포지션 산출을 위해서 통합 처리될 수 있다.

이 경우, 거래 상품 및 거래 금액은 은행에 따라서 동일하게 관리될 수 있지만, 거래 정보를 식별할 수 있는, 즉 해당 거래가 매수인지 매도인지 등을 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보는 매우 다양하게 존재할 수 있다. 즉, 감독 규제에 따라서 모든 금융 기관대상의 산출 방법은 표준화되어 있으나, 가 ㄱ금융 기관이 보유하고 있는 데이터베이스가 다른 것이다.

이에 따라서 본 발명에서는 상기의 이기종 시스템에 있어서 다른 데이터를 표준화된 산출방법으로 적용하기 위해서, 코드 변환을 수행하게 된다. 이를 위해서 예를 들어 도 3에 도시된 바와 같은 실시예가 수행될 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 포지션을 산출하기 위해서 거래 정보를 금융 기관의 데이터베이스로부터 수집 시, 금융 기관으로부터, 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보인 키 정보를 함께 수신하는 키 정보 수신 단계(S21)를 수행한다.

본 발명에서 식별 키에 대한 정보라 함은, 거래 정보가 어떤 거래인지 여부를 식별하기 위해서 거래 정보에 대응되는 데이터에 별도로 링크된 정보 또는 거래 정보에 대응되는 데이터에 포함된 메타 데이터 등을 의미한다. 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키는, 특정 금융 기관에서 예를 들어 매수는 B, 매도는 S로 정의하여, 해당 키 정보에 따라서 거래 정보가 매수인지 매도인지 여부를 결정할 수 있다. 이에 반하여 본 발명에서 거래 정보를 식별하는 데 이용되는 키는, 매수는 L, 매도는 S로 정의될 수 있다.

이러한 정보를 정확하게 이용하여 거래 정보에 대한 식별을 하기 위하여, S21 단계가 수행된 후, 컴퓨팅 장치는 키 정보에 포함된 키의 속성 정보와, 기 저장된 표준 키의 속성 정보를 이용하여, 키 정보와 표준 키를 각 식별 키별로 매칭하기 위한 매칭 정보를 생성하는 키 매칭 단계(S22)를 수행한다.

이때 키 매칭 단계(S22)는 예를 들어 S20 단계의 수행 시마다 수행되거나, 해당 단계의 수행 이전 금융 기관과의 거래 정보에 대한 코드 변환 프로세스를 위해서 선행될 수 있다.

본 발명에서 키의 속성 정보는 키 정보가 의미하는 정보를 지칭하는 것으로 상술한 예에서는 매수 정보 또는 매도 정보 등을 의미할 수 있다. 이에 따라서 각 은행, 즉 금융 기관별로 특정화된 키 정보가 표준화된 방식에 있어서 어떤 표준 키와 매칭되는지 여부를 자동으로 속성 정보의 비교를 통해서 확인할 수 있다.

이러한 매칭 정보가 생성되면, 이후의 거래 정보가 수집되는 경우 일일이 해당 정보를 해석할 필요가 없이 매칭 정보의 로드만으로 해당 거래 정보가 본 발명의 실시예에 따라서 포지션으로 산출되는 경우 어떤 거래 정보인지 여부를 정확하게 분류할 수 있는 효과가 있다.

S22 단계의 수행 후, 컴퓨팅 장치는 거래 정보에 포함된 식별 키를 상기 매칭 정보에 따라서 전환하여, 거래 정보에 표준 키가 적용된 최종 거래 정보를 이용하여 상기 포지션을 산출하는 산출 단계(S23)를 수행하여, 각 포지션을 금융 기관의 데이터베이스의 차이에 관계없이 표준화된 방식으로 정확하게 산출할 수 있다.

본 발명에서 포지션이란, 일반적으로 경제용어로 사용되는 거래액을 뜻하는 포지션과 유사하나, 자산의 종류 및 거래 자산의 발행 국가에 대한 정보를 거래액과 함께 포함하는 데이터의 개념으로 이해될 것이다. 즉 S20 단계에서는 거래 정보를 동일한 상품별로 모아서 합산하여, 최종적으로 각 상품 당 현재 가지고 있는 금액을 산출하게 된다.

이후, 포지션 산출 단계(S20)에 의하여 산출된 포지션을 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산 단계(S30)를 수행한다.

즉, S30 단계는 각 포지션에 대응하는 상품마다 상품의 속성을 기준으로 기설정된 기준을 적용하여, 상기의 세 가지 표준 소요자기자본 산출 방법 중 어느 방법을 이용하여 소요자기자본을 산출해야 하는지를 결정하고, 이를 바탕으로 S20 단계에 의하여 산출된 포지션을 이용하여 각 상품별로 소요자기자본을 산출하는 단계를 의미한다.

이후 상품별 소요자기자본 연산 단계(S30)에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출 단계(S40)를 수행한다.

즉 S40 단계는 거래 주체가 보유한 포지션에 대응되는 각 상품에 대하여 S30 단계의 수행에 따라서 연산된 소요자기자본을 모두 합산하여, 거래 주체의 총 소요자기자본을 연산하게 된다.

이때, S30 단계의 구체적인 수행 예는 다음과 같다.

먼저, S30 단계의 수행에 있어서, 컴퓨팅 장치는 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하게 되는데, 이를 선택하는 기준은 다음과 같다.

먼저, 금융 기관의 가치평가 모형으로 평가하는 모든 상품에 대해서, 즉 본 발명에서 관리되는 모든 상품에 대해서 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하게 된다. 즉, 민감도 방법에 의한 소요자기자본은 모든 상품을 포함하여 연산된다.

한편 부도리스크 규제자본은, 금융 기관 내에서 신용리스크의 평가 대상이 되는 상품에 대해서 연산되며, 잔여리스크 규제자본은 비정형 기초자산을 가진 상품, 갭 리스크, 상관계수 리스크 및 행동 리스크 중 어느 하나를 가진 상품인 동시에 최적인도 가능조건옵션 리스크 및 스마일 리스크를 가지지 않는 상품에 대해서 연산된다.

즉, 본 발명에 있어서 민감도 방법에 의한 소요자기자본은 사실상 모든 상품에 대해서 연산되나, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본은 각 상품의 성격에 따라서 선택적으로 연산된다. 이후 S40 단계에 의하여 각 상품별로 연산된 자본, 즉 민감도 방법에 의하여 연산된 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본이 모두 합해져, 거래 주체에 대한 총 소요자기자본이 연산된다.

민감도 방법에 의한 소요자기자본의 연산 방법은 도 4 내지 6에 구체적으로 설명되어 있다.

도 4를 참조하면, 민감도 방법에 의한 소요자기자본의 연산 방법에 있어서 먼저 각 위험군(Risk Class)의 리스크 팩터(Risk Factor)가 포지션에 대응되는 상품의 가격에 영향을 미치는지 여부에 따라서 포지션이 기설정된 개수(예를 들어 7개)의 위험군에 포함되는지 여부를 결정한 뒤, 각 위험군별로 정의된 성격에 의하여 구분된 그룹인 버킷(Bucket)을 할당하는 버킷 할당 단계(S33)를 수행한다.

본 발명에서 위험군은, 민감도 방법 적용과 관련하여 7개로 구분된다. 7개의 위험군은 예를 들어 금리 리스크, 신용스프레드 리스크(비유동화), 신용스프레드 리스크(유동화, 비 상관관계 트레이딩), 신용스프레드 리스크(유동화, 상관관계 트레이딩), 주식리스크, 상품리스크, 환율리스크를 포함한다.

각 위험군에 해당하는지 여부는 상술한 바와 같이 각 위험군의 리스크 팩터가 상품의 가격에 영상을 미치는지 여부에 따라서 판단한다. 예를 들어 기초자산이 주식인 파생결합증권의 경우, 금리가 편하거나 기초자산의 가격이 변동되는 경우 상품의 공정가가 변하기 대문에 금리리스크와 주식리스크에 속하게 된다. 만약, 기초자산이 외국에서 발행된 주식인 경우 환율에 의하여도 상품의 공정가가 변할 수 있어 외환리스크에도 속하게 된다.

리스크 팩터는 상품의 가치 평가에 영향을 주는 변수를 의미하며, 후술하는 델타(Delta) 민감도, 베가(Vega) 민감도 및 커버쳐(Curvature) 등 민감도 구분 기준에 따라서 다르다. 예를 들어 금리리스크 델타의 경우에는 무위험수익률 커브의 만기별 금리값. 베가의 경우에는 통화의 변동성 커브(금융회사에서 각 통화별로 상품 평가에 사용해야 하는 변동성 커브를 지정해 놓고 사용)의 옵션만기와 스왑만기 별 변동성 등이 있다. 커버쳐의 경우 무위험 수익률 곡선으로서 만기로 분해하지 않은 커브 전체가 해당된다.

신용스프레드 리스크(비유동화)의 델타는 발행자의 신용스프레드 커브 별 만기, 베가는 발행자 신용도를 기초자산으로 하는 옵션의 내재변동성 커브 만기별 변동성 값, 커버쳐는 발행자의 신용스프레드커브로서 금리리스크와 마찬가지로 만기별로 나누지 않고 커브 전체가 해당된다.

주식리스크 델타의 경우에는 기초자산 가격, 베가의 경우에는 해당 주식을 기초자산으로 하는 옵션의 implied vol(내재변동성)커브의 만기 별 변동성 값, 커버쳐는 주식 현물가격이 해당된다.

외환리스크 델타의 경우에는 환율, 베가의 경우에는 해당 환율을 기초자산으로 하는 옵션의 내재변동성 커브의 반기별 변동성 값, 커버쳐의 경우에는 환율을 의미한다.

각 포지션에 버킷이 할당되면, 각 포지션의 버킷마다 기설정된 기준을 적용하여, 기초자산 가격의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 델타(Delta) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 델타 소요자기자본, 기초자산의 변동성의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 베가(Vega) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 베가 소요자기자본, 및 옵션가치 변동 시 델타리스크로 미포착되는 리스크를 인식하기 위한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 커버쳐(Curvature) 소요자기자본 중 적어도 하나의 소요자기자본을 선택적으로 산출하는 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계(S34)를 수행한다.

S34 단계의 수행에 있어서, 델타 소요자기자본, 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본 중 어떤 소요자기자본을 연산할지에 대한 기준은 다음과 같다.

델타 소요자기자본의 경우, 모든 상품에 대해서 연산되며, 베가 소요자기자본의 경우, 상품들 중 옵션 상품 및 전환권 또는 금리 의존적 조기상환형 내재옵션을 포함한 상품 중 적어도 어느 하나에 속하는 상품의 경우 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본을 연산한다. 즉 델타 소요자기자본은 기본적으로 모든 상품에 대해서 연산하고, 상품의 성격에 따라서 베가 및 커버쳐 소요자기자본을 연산하게 된다.

델타 소요자기자본 및 베가 소요자기자본의 경우 도 5에 도시된 프로세스를 통해 연산된다. 도 5을 참조하면, 먼저, 각 포지션에 포함된 개별 상품의 민감도 값을 상품의 가치평가에 영상을 주는 변수인 상술한 리스크 팩터별로 분류하여 합한 민감도 합산값을 산출하는 민감도 합산 단계(S341)를 수행한다.

본 발명에서 민감도는 기초자산의 변동성의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 의미한다. 상술한 값은 델타 민감도 및 베가 민감도에 동일하게 적용된다.

이후, 각 위험군 및 버킷에 할당된 상술한 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제1 가중치 값을 상기 민감도 합산값에 적용하고, 제1 가중치 값이 적용된 민감도 합산값에 위험군별로 정의된 상기 제1 가중치와 유사하게 위험 가중치 중 하나인 기설정된 로(rho, ρ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 버킷별로 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계(S342)를 수행한다.

로 상수는 각 위험군별로 다수의 조건에 의하여 계산해서 나오는 값으로서, 위험군마다 다르게 설정된 상수를 의미한다. 예를 들어, 신용스프레드 리스크(비유동화) 위험군의 델타에 있어서 로 상수는 로(발행) * 로(Tenor) * 로(Basis)로 연산되며, 로(발행)의 경우 두 상품의 발행자가 동일 시 1, 다르면 35%, 로(Tenor)는 두 상품의 만기가 같으면 1, 다르면 65%, 로(Basis)를 두 상품의 발행자의 Credit spread 커브가 같으면 1 다르면 99.9%로 정의되어 연산된다. 물론, 각 위험군별로 서로 다르게 공식이 적용되고, 이에 따라서 로 상수 역시 각 위험군에 따라서 다르게 설정된다.

로 상수는 상술한 공식에 의하여 산출되는 상수로서, 각 위험군에 따라서 미리 연산된 값이 데이터베이스에 저장되거나 컴퓨팅 장치의 메모리에 저장되어 있다가, 민감도 방법(델타, 베가 및 커버쳐 동일)에 의한 소요자기자본 산출 시 로드되어 사용될 수 있다.

중간값은 버킷별로 결과값이 연산되는 값으로서, 다음과 같은 공식이 사용된다.

[Delta, Vega의 중간값(Risk Position) 계산]

(제곱근 안의 값은 하한을 0으로 하고,

: b번 버킷의 Risk Position,

: risk factor k별 위험가중민감도, 즉 각 risk factor 별 Netting 된 결과에 가중치를 곱한 값,

: rho. risk factor k와 l간의 상관계수)

S342 단계가 수행되면, S342 단계에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 상품의 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 역시 상술한 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 상품에 대한 델타 및 베가 소요자기자본 중 어느 하나를 산출하는 최종값 산출 단게(S343)가 수행된다. 즉 S343 단계에 의해서 민감도 방법에 의한 소요자기자본 중, 델타 소요자기자본 및 베가 소요자기자본이 산출 대상에 따라서 산출된다.

S343 단계에 있어서 중간값을 이용하여 상품에 대한 델타 또는 베가 소요자기자본이 연산되는 공식은 다음과 같다.

[Delta, Vega의 소요자기자본(Risk Charge) 계산]

(: b번 버킷의 Risk Position

: : 버킷 b의 risk factor의 위험가중 민감도의 합, 즉, 버킷 b에 속하는 (risk factor 별 netting된 결과 * 가중치) 값들의 합

: : gamma. 버킷 b와 버킷 c의 상관계수,

만일 루트 안의 값이 음수가 나올 경우,

로 계산)

이때, 감마 상수는 대부분 위험군별로 기설정된 상수로 설정되어 사용하고 있고, 위험군들중, 신용스프레드 리스크(비유동화) 와 신용스프레드 리스크(유동화,비 상관관계 트레이딩) 클래스만 공식과 조건이 정해져 있어서 이에 따라 계산될 수 있다. 역시 위험 가중치 중 하나로서 후술하는 바와 같이 금융 규제 등에 의하여 변동될 수 있다.

한편, 커버쳐 소요자기자본의 경우 도 6에 도시된 프로세스를 통해 연산된다. 도 6를 참조하면, 먼저 각 포지션마다 상품의 가치평가에 영향을 주는 변수인 리스크 팩터(Rick Factor)별로, 리스크 팩터의 값이 증가했을 경우와 감소했을 경우의 두 개의 스트레스 시나리오를 적용하여, 각 포지션의 총 커버쳐 리스크 익스포져(Curvature Risk Exposer)를 연산하는 총 커버쳐 리스크 익스포져 연산 단계(S344)가 수행된다.

커버쳐 리스크 익스포져는, 옵션 가치 변동시에 델타리스크로 포착하지 못하는 리스크의 증분을 인식하기 위한 것이다. 델타 민감도는 1차 민감도로써, 옵션 가치가 선형임을 가정하고 산출하는 값인데, 실제적 옵션가치는 비선형이므로 델타만으로는 실제 옵션가치를 정확히 측정하기가 어렵다. 이에 따라서 곡률을 더 반영할 수 있는 2차 민감도를 사용한다.

마찬가지로 리스크의 경우에도 델타리스크 외에 곡률을 반영하여 더 발생할 수 있는 잠재적 손실을 측정해야 하는데, 이를 커버쳐 리스크 익스포져라 한다. 커버쳐 리스크 익스포져는 리스크 요소별로 해당 요소가 상승했을 때와 하락했을 때의 잠재적 손실을 계산하여(상술한 두 개의 스트레스 시나리오를 의미), 두 값 중 손실이 더 큰 경우의 값을 사용하게 된다.

총 커버쳐 리스크 익스포져는 각 상품 포지션별로 계산되며, 각 상품별 결과를 가지고 있으며 상술한 알고리즘에 따라서 다음과 같은 공식으로 산출된다.

[총 커버쳐 리스트 익스포져(Net Curvature Risk Exposure) 계산 방법]

(i: input으로 들어온 거래 단위의 상품,

: i번째 상품의 공정가(Price),

: i번째 상품의 Up공정가(Up Price. 해당 Risk factor의 모든 값들을 올려서 계산한 공정가),

: i번째 상품의 Dn공정가(Dn Price. 해당 Risk Factor의 모든 값들을 내려서 계산한 공정가),

: k 버킷의 가중치,

: i번째 상품의 risk factor에 해당하는 모든 Delta의 합(input으로 받음))

이때 상술한 k 버킷의 가중치 등에 대해서는 상술한 바와 같이 위험 가중치로서, 금융 규제에 따라서 서로 다르게 적용될 수 있다.

상술한 공식에 따라서 S344 단계가 수행되면, 각 포지션의 위험군을 기준으로 위험군별로 정의된 상술한 위험 가중치 중 하나인 로 상수를 이용한 공식을 각 포지션의 커버쳐 리스크 익스포져에 적용한 뒤 버킷별로 합산하여 각 포지션에 할당된 버킷별 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계(S345)가 수행된다. S345 단계에 의하여 산출되는 중간값은 각 버킷별로 하나씩의 결과를 가지게 된다.

델타 및 베가 민감도에 의한 소요자기자본 산출 시 중간값 산출 단계와 마찬가지로, 커버쳐 소요자기자본 산출시에도 동일한 로 상수를 이용한 중간값 산출이 수행되며, 그 공식은 다음과 같다.

[Curvature 중간값(Risk Position) 계산]

(: b번 버킷의 Risk Position,

: rho. risk factor k와 l간의 상관계수,

: 과 이 모두 음수이면 0, 그 외에는 1)

S345 단계가 수행되면, S345 단계의 수행에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 역시 상술한 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 합산하여 최종값을 산출하는 최종값 산출 단계(S346)가 수행된다. 최종값은 1개의 값을 가지게 된다.

S346 단계에 있어서 중간값을 이용하여 상품에 대한 커버쳐 소요자기자본이 연산되는 공식은 다음과 같다.

[Curvature의 Risk Charge 계산]

(:b번 버킷의 Risk Position,

: gamma. 버킷 b와 버킷 c의 상관계수,

, ,

: Sb와 Sc가 모두 음수인 경우는 0, 그 외에는 1,

루트 안의 값이 음수인 경우에는

로 계산)

이와 같은 공식으로 S345 및 S346 단계가 수행되면, 컴퓨팅 장치는 S345 단계 및 S346 단계를 기설정된 개수(예를 들어 3개)의 시나리오로 반속 수행하는 최종값 반복 산출 단계(S347)를 수행한다.

본 발명에서는 예를 들어 3가지 시나리오로 S345 및 S346 단계를 반복 수행하여 3개의 최종값이 반복 산출되는데, 이는 각 시나리오에 있어서 상관성이 증가하거나 감소하는 경우를 의미하는 것으로, 3가지 시나리오는 다음과 같다.

제1 시나리오는 산출된 각 ρ와 γ에 1.25를 곱하고, 최대값은 100%로 하며, 제2 시나리오는 각 ρ와 γ의 변경이 없으며, 제3 시나리오는 각 ρ와 γ에 0.75를 곱하는 시나리오이다. 이때 상술한 곱하는 값 역시 위험 가중치로서, 금융 규제에 따라서 변동될 수 있다.

S347 단계가 수행되면, 산출된 기설정된 개수의 최종값 중 가장 큰 값을 상품의 커버쳐 소요자기자본으로 결정하는 커버쳐 소요자기자본 결정 단계(S348)가 수행된다.

상술한 설명에 의하면 S34 단계에 수행에 의하여 각 상품별로 서로 다른 민감도 방법에 의한 소요자기자본이 종합적으로 산출된다. 이후, 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계(S34)에 의하여 연산된 각 상품별 델타 소요자기자본, 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본들을 합산하여, 각 상풍별로 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하는 제2 민감도 소요자기자본 연산 단계(S35)가 수행된다.

이와 같은 방식에 의하면, 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 각 상품별로 정확하게 연산하고, 델타 민감도가 반영하지 못하는 민감도를 포함하는 상품의 경우 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본을 추가적으로 연산하여 표준화된 방식을 통해 거래 상품과 관계없이 정확한 민감도 소요자기자본을 연산할 수 있게 된다.

예를 들어, 모든 상품에 대해서 델타 소요자기자본을 연산하고, 상품들 중 옵션 상품 및 전환권 또는 금리 의존적 조기상환형 내재옵션을 포함한 상품 중 적어도 어느 하나에 속하는 상품의 경우 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본을 함께 연산하는 것이다.

한편 부도리스크 규제자본의 연산에 대해서는 도 7에 구체적으로 도시되어 있다.

부도리스크 규제자본의 연산 방법에 있어서 먼저, 상품의 총 불연속부도리스크에 동일 거래상대방에 대한 동일상품의 매입과 매도 익스포져를 상계한 순불연속부도리스크를 산출하는 순불연속부도리스크 산출 단계(S361)가 수행된다.

순불연속부도리스크(Net Jump-to-default risk)의 산출에 있어서 먼저 상품별로 총 불연속부도리스크를 산출하게 된다. 총 불연속부도리스크는 부도시 손실율(LGD), 명목금액(화폐단위의 금액, 본 발명에서는 한화(krw)로 환산한 명목) 및 해당 포지션에 대해 기실현된 누적 손익의 함수를 의미한다. 이때 불연속부도리스크(매입)는 LGD*명목금액 + 손익과 0 중 최대값, 불연속부도리스크(매도)는 LGD*명목금액 + 손익과 0 중 적은 값을 의미하고, 이때 손익은 해당 포지션의 누적 시가평가 손실 또는 이익을 의미한다. 이때 동일 거래상대방에 대한 동일 상품의 매입과 매도 익스포져를 상계하여 산출된 값이 순불연속부도리스크이다.

S361 단계가 수행되면, 각 포지션별로 신용등급, 기초자산의 종류, 기초자산의 지역 및 금리 인덱스(index) 등으로 나뉘어 있는 버킷을 할당하는 버킷 할당 단계(S362)가 수행된다.버킷 할당은 각 포지션의 성격에 따라서 상술한 신용등급, 기초자산의 종류, 기초자산의 지역 및 금리 인덱스(index) 등으로 나뉘어 있고, 비유동화, 유동화(비 상관관계 트레이딩 포트폴리오), 유동화(상관관계 트레이딩 포트폴리오)에 따라서 합산에 사용하는 버킷이 다르다.

이후, 각 포지션에 따라서 서로 다른 부도리스크량을 산출하게 된다. 먼저, 포지션이 비유동화 포지션인 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제1 합산 단계(S363)가 수행되고, 유동화이면서 비 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제2 합산 단계(S364)가 수행되고, 유동화이면서 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 기설정된 공식을 이용하여 부도리스크량을 산출하는 제1 산출 단계(S365)가 수행된다.

이때 상관관계 트레이딩 포트폴리오(CTP)에 해당하기 위해서는 (1) 재유동화 포지션이 아니며, 유동화 tranche의 수익을 비례적으로 배분하지 않는 유동화 익스포져의 파생상품도 아닐 것, (2) 모든 준거자산은 단일 준거기업 신용파생상품을 포함한 단일 준거기업 상품이며, 준거자산에 대한 지수를 포함한 유동성이 풍부한 양방향 매매시장이 존재할 것, (3) 해당상품은 주거용 모기지와 같은 소매 익스포져, 또는 표준방법 하에서 상업용 모기지 익스포져로 처리되는 자산을 기초로 하지 않을 것, (4) 특수목적회사에 대한 청구권을 준거로 하지 않는 상품일 것 (5) 유동화 포지션은 아니지만 상기된 포지션을 헤지하는 상품일 것의 조건을 모두 충족해야 한다.

이후, 제1 합산 단계(S363), 제2 합산 단계(S364) 및 제1 산출 단계(S365)에 의하여 산출된 부도리스크량을 합산하여, 포지션에 대응되는 상품의 부도리스크 규제자본을 산출하는 부도리스크 규제자본 산출 단계(S366)가 수행된다.

이와 같이 부도리스크 규제자본 역시, 상품 및 상품의 포지션에 따라서 서로 다른 표준화된 방식을 적용하여 산출하기 때문에, 더욱 정확하고 상품에 관계없이 표준화된 규제자본을 산출하는 효과가 있다.

한편 잔여리스크 규제자본의 연산에 대해서는 도 8에 구체적으로 도시되어 있다.

도 8을 참조하면, 잔여리스크 규제자본의 연산에 있어서 포지션이 장기생존위험, 날씨, 자연재해 및 스왑에 관련된 비정형 기초자산을 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상술한 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제2 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계(S371)가 수행된다.

각 포지션의 기초자산에 있어서 장기생존위험, 즉 장수 파생상품은, 특정 그룹의 사망률이 올라가면 현금흐름(CashFlow)이 줄어드는 형태의 파생상품을 의미하고, 날씨, 즉 날씨 파생상품의 경우, 특정 지역의 강수량 및 적설량을 지수화하여 사전에 정한 지수와 실제 관측 결과와의 차이에 따라서 현금흐름이 발생하는 형태의 파생상품을 의미하고, 자연재해, 즉 자연재해 파생상품의 경우 자연재해의 발생 여부에 따라 현금흐름이 발생하는 현태의 파생상품을 의미하고, 기초자산이 스왑인 파생상품은 예를 들어 스왑션이 있다. 즉, 장기생존위험, 날씨, 자연재해 및 스왑 자체가 기초자산이 될 수 있는 상품의 경우 해당 포지션의 명목금액에 기설정된 제2 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하게 되는 것이다.

S371 단계의 수행과 함께, 한편 포지션이 갭 리스크, 상관계수 리스크, 행동리스크 중 적어도 하나를 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상술한 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제3 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계(S372)가 수행된다. 상술한 설명에 있어서 해당 S372 단계의 경우, 상품이 최적인도 가능조건옵션 리스크 및 스마일 리스크를 가지지 않는 상품에 대해서 수행된다.

본 발명에서 갭리스크란, 기초자산의 미세한 변동으로 옵션의 베가가 크게 변하여 헤지 불일치를 발생시킬 위험을 의미한다. 갭 리스크 관련 상품은 배리어옵션, 아시안옵션, 디지털옵션과 같은 모든 종류의 경로 의존형 옵션을 포함한다(기초자산 가격이 살짝만 변경되어도 배리어를 치게되면서 옵션 가격이 완전히 바뀌게 되는 옵션).

상관계수 리스크는, 2개 이상의 기초자산을 가진 상품의 가치산정을 위해 필요한 상관계수가 변동할 위험을 의미한다. 바스켓 옵션, 베스트 오브 옵션, 스프레드 옵션, 베이시스 옵션, 퀀토 옵션 등을 포함한다.

행동리스크는, 비재무적인 요인으로 행사 혹은 조기상환의 결과가 변동할 위험을 의미한다. 예를 들어 콜옵션부채권에서 조기상환 권리가 고객에게 있을 경우 발생할 수 있는 위험이다.

한편, 상술한 최적인도가능조건 옵션 리스크는 최적인도가능조건 옵션은 조건에 맞는 기초 자산 중에서 본인에게 가장 유리한 기초자산을 선택할 수 있기 때문에(동일한 기초자산을 여러 거래소에서 거래할 수 있는 경우) 동일한 상품의 경우에도 공정가치가 달라질 수 있음에서 발생하는 리스크를 의미한다.

스마일 리스크는 기초자산과 만기는 동일하고 moneyness가 다른 옵션성을 보유한 다른 상품의 내재변동성에 따라 옵션성을 보유한 상품의 가치를 평가하는데 필요한 내재변동성 변수가 변동할 리스크를 의미한다. 변동성 surface는 2가지의 만기(만기와 moneyness)를 갖는 평면형태로 존재하는데 이 중에서 만기가 동일하더라도 moneyness가 다른 변동성 값이 2개 이상 있을 수 있다.

S371 및 S372 단계가 수행되면, 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계(S371) 및 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계(S372) 중 적어도 하나의 산출 결과를 포지션마다 합산하여 상품의 잔여리스크 규제자본을 산출하는 잔여리스크 규제자본 산출 단계(S373)가 수행된다.

상술한 바와 같이 잔여리스크 규제자본 역시, 각 상품 및 상품의 포지션의 성격에 따라서 서로 다른 방식으로 잔여리스크 규제자본을 산출하기 때문에, 더욱 정확하고 상품에 관계없이 표준화된 규제자본을 산출하는 효과가 있다.

한편 상술한 바와 같이, 제1 가중치 내지 제3 가중치, 로 상수, 감마 상수, 및 상기 제1 시나리오 내지 제3 시나리오마다 곱해지는 값 등은, 위험 가중치 중 어느 하나로서, 상술한 바와 같이 금융 규제에 따라서 서로 다르게 해당 정책에 따라 결정될 수 있다.

즉, 소요자기자본을 연산함으로써 차입 및 증권 발행 등에 대한 기준이 정해지는데, 이때 해당 기준을 정하는 규제 등은, 개정 시 주로 상술한 상수들인 위험 가중치의 변경으로 이루어지게 된다.

이에 따라서 본 발명에서는 해당 금융 규제에 대한 유연한 대응 및 실시간 반영을 통한 정확한 소요자기자본을 산출하기 위해서, 해당 파라미터를 별도로 관리하여 저장하고, 이에 대한 시뮬레이션을 수행하도록 구현될 수 있다.

이를 위해서 도 2를 참조하면, 본 발명에 있어서 컴퓨팅 장치는, 예를 들어 S30 단계의 수행에 있어서 각 상품별 소요자기자본을 연산하기 위해서, 먼저 상술한 위험 가중치에 대한 정보로서, 외부의 금융 기관의 규제 정보에 따라서 업데이트 및 관리되는 위험 가중치 정보를 외부의 금융 기관 단말로부터 수신하는 위험 가중치 정보 수신 단계(S31)를 수행한다.

물론 S31 단계는, S30 단계의 수행 시마다 실시되어, 실시간으로 규제에 대한 유연한 대응이 이루어질 수 있도록 상술한 바와 같이 구현됨이 바람직하나, 시스템 로드를 줄이기 위해서 주기적(예를 들어 1분기)마다 실행될 수 있다. 즉 S31 및 후술하는 S32 단계가 수행되는 경우는, S30 단계의 실행 시마다 실행됨이 바람직하나, 주기적으로 수행되며, 이외의 경우에는 해당 단계의 수행이 생략된 S30 단계의 수행만이 이루어질 수 있다. 상술한 규제 정보를 생성하는 금융 기관은 상술한 은행 등의 금융 기관이 아닌, 금융 감독원 등 해당 규제를 관리하는 기관을 의미할 수 있다.

S31 단계가 수행되면, 수신된 위험 가중치 정보를 각 포지션에 적용하여, 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 연산 단계(S32)가 수행된다.

한편, S31 단계의 수행에 의하여 위험 가중치 정보가 수신된 후, 수신된 위험 가중치 정보가 현재 저장된 위험 가중치 정보와 동일한지 여부를 판단하는 가중치 비교 단계(미도시)가 더 수행될 수 있다. 가중치 비교 단계는 상술한 바와 같거나 후술하는 모든 본 발명의 기능 수행과 독립적으로 수행될 수 있다.

가중치 비교 단계에 의하여 위험 가중치 정보가 변경된 것으로 판단되고, 관리자 단말의 시뮬레이션 요청 입력이 수신되는 경우, 컴퓨팅 장치는 예를 들어, 가중치 정보의 변경에 의한 소요자기자본 연산 시의 영향에 대한 시뮬레이션을 수행하여 관리자 단말에 전송하는 시뮬레이션 단계(미도시)를 더 수행할 수 있다.

시뮬레이션 단계는 예를 들어 이전에 S10 내지 S40 단계의 수행에 따라서 산출된 바 있는 소요자기자본의 연산에 사용되었던 거래 주체의 거래 정보들에 대한 S10 내지 S40 단계의 수행에 있어서 변경된 위험 가중치 정보를 적용하여 소요자기자본을 가상으로 연산함으로써, 특정 형태의 거래 정보마다 소요자기자본이 어떻게 변경되었는지 여부를 통해서 규제의 변경이 소요자기자본 연산에 어떤 영향을 미치는지 여부를 판단할 수 있다. 이때 시뮬레이션 단계에 사용되는 거래 주체의 거래 정보는 연산된 바 있는 소요자기자본의 연산에 사용된 모든 거래 주체의 거래 정보일 수 있거나, 랜덤하게 샘플링된 거래 주체의 거래 정보일 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 다른 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치(10)의 구성 블록도이다. 이하의 설명에 있어서, 도 1 내지 8에 기재된 설명과 중복되는 부분에 대한 불필요한 설명은 생략하기로 한다.

도 9를 참조하면, 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치(10)는, 거래정보 수집부(11), 포지션 산출부(12), 상품별 소요자기자본 연산부(13) 및 소요자기자본 산출부(14)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

거래정보 수집부(11)는 도 1의 S10 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능, 즉 거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스(20)로부터 수집하는 기능을 수행하는 구성을 의미한다.

포지션 산출부(12)는 도 1의 S20 단계 및 도 3의 S21 내지 S23 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능, 즉 거래 정보 수집부(11)로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 기능을 수행한다.

상품별 소요자기자본 연산부(13)는 도 1의 S30 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능 및 S30 단계의 구체적인 기능을 설명한 도 2, 4 내지 8에 대한 설명에서 언급한 모든 기능을 수행하는 구성으로서, 포지션 산출부(12)에 의하여 산출된 포지션 및 위험 가중치를 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 기능을 수행한다.

소요자기자본 연산부(14)는 도 1의 S40 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능, 즉 상품별 소요자기자본 연산부(13)에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 기능을 수행한다. 소요자기자본 연산부(14)의 기능 수행에 따라서 산출된 소요자기자본은 데이터베이스(20)에 저장되어 관리되거나, 필요 시 유저 단말(30)에 제공되어 소요자기자본을 확인할 수 있도록 할 수 있다.

한편, 상술한 바와 같은 가중치 비교 단계 및 시뮬레이션 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능을 수행하기 위한 구성인 가중치 변경 시뮬레이션부(미도시)가 본 발명의 장치(10)에 더 포함될 수 있다. 이때 가중치 변경 시뮬레이션부는, 외부 데이터베이스(20)나 기타 상술한 외부의 금융 기관 단말(미도시)과 연결되고, 그 결과 제공을 위해서 유저 단말(30), 즉 관리자 단말 등에 연결될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 9에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 10에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 10의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 10에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 10에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 10에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법에 관한 것으로,
   거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집 단계;
   상기 거래 정보 수집 단계로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출 단계;
   상기 포지션 산출 단계에 의하여 산출된 포지션 및 각 포지션에 적용되는 위험 가중치에 대한 정보를 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산 단계; 및
   상기 상품별 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출 단계;를 포함하고,
   상기 상품별 소요자기자본 연산 단계는,
   상기 위험 가중치에 대한 정보로서, 외부의 금융 기관의 규제 정보에 따라서 업데이트 및 관리되는 위험 가중치 정보를 외부의 금융 기관 단말로부터 수신하는 위험 가중치 정보 수신 단계; 및
   상기 위험 가중치 정보 수신 단계에 의하여 수신된 위험 가중치 정보를 각 포지션에 적용하여, 상기 소요자기자본, 상기 부도리스크 규제자본 및 상기 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 연산 단계;를 포함하고,
   상기 포지션 산출 단계는,
   상기 거래 정보 수집 단계에 의하여 거래 정보를 금융 기관의 데이터베이스로부터 수집 시, 상기 금융 기관으로부터, 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보인 키 정보를 함께 수신하는 키 정보 수신 단계;
   상기 키 정보에 포함된 키의 속성 정보와, 기 저장된 표준 키의 속성 정보를 이용하여, 키 정보와 표준 키를 각 식별 키별로 매칭하기 위한 매칭 정보를 생성하는 키 매칭 단계; 및
   상기 거래 정보에 포함된 식별 키를 상기 매칭 정보에 따라서 전환하여, 거래 정보에 표준 키가 적용된 최종 거래 정보를 이용하여 상기 포지션을 산출하는 산출 단계;를 포함하고,
   상기 키 정보는, 거래 정보가 매수인지 매도인지 여부를 결정할 수 있는 정보를 포함하여, 거래 정보에 대응되는 데이터에 별도로 링크된 정보 또는 메타 데이터 중 어느 하나이며,
   상기 키의 속성 정보 또는 기 저장된 표준 키의 속성 정보는, 매수 정보 또는 매도 정보를 매칭하기 위하여 비교되는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 포지션별 소요자기자본 연산 단계는,
   금융 기관의 가치평가 모형으로 평가하는 모든 상품에 대해서 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하고, 금융 기관 내에서 신용리스크를 평가하는 상품의 경우 부도리스크 규제자본을 연산하고, 비정형 기초자산을 가진 상품, 갭 리스크, 상관계수 리스크 및 행동 리스크 중 어느 하나를 가진 상품인 동시에 최적인도 가능조건옵션 리스크 및 스마일 리스크를 가지지 않는 상품의 경우 잔여리스크 규제자본을 연산하는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 포지션별 소요자기자본 연산 단계는,
   민감도 방법에 의한 소요자기자본 연산에 있어서,
   각 위험군의 리스크 팩터가 포지션에 대응되는 상품의 가격에 영향을 미치는지 여부에 따라서 각 포지션이 기설정된 개수의 위험군 각각에 포함되는지 여부를 결정한 뒤, 각 위험군별로 정의된 성격에 의하여 구분된 그룹인 버킷을 각 포지션에 할당하는 버킷 할당 단계;
   각 포지션의 버킷마다 기설정된 기준을 적용하여, 기초자산 가격의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 델타(Delta) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 델타 소요자기자본, 기초자산의 변동성의 변화에 대한 파생상품 가격 변화의 정도를 나타내는 베가(Vega) 민감도에 기반한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 베가 소요자기자본, 및 옵션가치 변동 시 델타리스크로 미포착되는 리스크를 인식하기 위한 리스크 측정 지표에 따라 산출되는 커버쳐(Curvature) 소요자기자본 중 적어도 하나의 소요자기자본을 선택적으로 각 상품마다 산출하는 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계; 및
   상기 제1 민감도 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 델타 소요자기자본, 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본 중 적어도 하나를 합산하여 각 상품별로 민감도 방법에 의한 소요자기자본을 연산하는 제2 민감도 소요자기자본 연산 단계;를 포함하되,
   모든 상품에 대해서 델타 소요자기자본을 연산하고, 상품들 중 옵션 상품 및 전환권 또는 금리 의존적 조기상환형 내재옵션을 포함한 상품 중 적어도 어느 하나에 속하는 상품의 경우 베가 소요자기자본 및 커버쳐 소요자기자본을 연산하는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 델타 소요자기자본 및 상기 베가 소요자기자본은,
   각 포지션에 포함된 개별 상품의 민감도 값을 상품의 가치평가에 영향을 주는 변수인 리스크 팩터(Rick Factor)별로 분류하여 합한 민감도 합산값을 산출하는 민감도 합산 단계;
   각 위험군 및 버킷에 할당된 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제1 가중치 값을 상기 민감도 합산값에 적용하고, 제1 가중치 값이 적용된 민감도 합산값에 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 로(rho, ρ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 버킷별로 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계; 및
   상기 중간값 산출 단계에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 상품의 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 각 상품에 대한 델타 및 베가 소요자기자본 중 어느 하나를 산출하는 최종값 산출 단계;의 수행에 의하여 산출되고,
   상기 커버쳐 소요자기자본은,
   각 포지션마다 상품의 가치평가에 영향을 주는 변수인 리스크 팩터(Rick Factor)별로, 리스크 팩터의 값이 증가했을 경우와 감소했을 경우의 두 개의 스트레스 시나리오를 적용하여, 각 포지션의 총 커버쳐 리스크 익스포져(Curvature Risk Exposer)를 연산하는 총 커버쳐 리스크 익스포져 연산 단계;
   각 포지션의 위험군을 기준으로 위험군별로 정의된 로 상수를 이용한 공식을 각 포지션의 커버쳐 리스크 익스포져에 적용한 뒤 버킷별로 합산하여 각 포지션에 할당된 버킷별 중간값을 산출하는 중간값 산출 단계;
   상기 중간값 산출 단계에 의하여 산출된 중간값들마다, 각 포지션에 대응되는 위험군별로 정의된 상기 위험 가중치 중 하나인 감마(gamma, γ) 상수를 이용한 공식을 적용하여 합산하여 최종값을 산출하는 최종값 산출 단계;
   상기 중간값 산출 단계 및 상기 최종값 산출 단계를 기설정된 개수의 시나리오에 따라 반복 수행하는 최종값 반복 산출 단계; 및
   상기 최종값 반복 산출 단계에 의하여 산출된 최종값 중 가장 큰 값을 상품의 커버쳐 소요자기자본으로 결정하는 커버쳐 소요자기자본 결정 단계;의 수행에 의하여 산출되는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 부도리스크 규제자본은,
   상품의 총 불연속부도리스크에 동일 거래상대방에 대한 동일상품의 매입과 매도 익스포져를 상계한 순불연속부도리스크를 산출하는 순불연속부도리스크 산출 단계;
   각 포지션별로 적어도 신용등급, 기초자산의 종류, 기초자산의 지역 및 금리 인덱스(index)를 포함하는 버킷을 할당하는 버킷 할당 단계; 및
   비유동화 포지션인 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제1 합산 단계;
   유동화이면서 비 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 할당된 버킷의 부도리스크량을 합산하는 제2 합산 단계;
   유동화이면서 상관관계 트레이딩 포트폴리오인 포지션의 경우, 기설정된 공식을 이용하여 부도리스크량을 산출하는 제1 산출 단계; 및
   상기 제1 합산 단계, 상기 제2 합산 단계 및 상기 제1 산출 단계에 의하여 산출된 부도리스크량을 합산하여 상품의 부도리스크 규제자본을 산출하는 부도리스크 규제자본 산출 단계;에 의하여 산출되는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 잔여리스크 규제자본은,
   포지션이 장기생존위험, 날씨, 자연재해 및 스왑에 관련된 비정형 기초자산을 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제2 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계;
   포지션이 갭 리스크, 상관계수 리스크 및 행동리스크 중 적어도 하나를 가진 상품인 경우, 포지션의 명목금액에 상기 위험 가중치 중 하나인 기설정된 제3 가중치를 적용하여 잔여리스크 규제자본을 산출하는 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계; 및
   상기 제1 잔여리스크 규제자본 산출 단계 및 상기 제2 잔여리스크 규제자본 산출 단계 중 적어도 하나의 산출 결과를 포지션마다 합산하여 상품의 잔여리스크 규제자본을 산출하는 잔여리스크 규제자본 산출 단계;의 수행에 의하여 산출되는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 방법.
   
9. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치에 관한 것으로,
   거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집부;
   상기 거래 정보 수집부로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출부;
   상기 포지션 산출부에 의하여 산출된 포지션을 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산부; 및
   상기 상품별 소요자기자본 연산부에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출부;를 포함하고,
   상기 상품별 소요자기자본 연산부는,
   상기 위험 가중치에 대한 정보로서, 외부의 금융 기관의 규제 정보에 따라서 업데이트 및 관리되는 위험 가중치 정보를 외부의 금융 기관 단말로부터 수신하고, 수신된 위험 가중치 정보를 각 포지션에 적용하여, 상기 소요자기자본, 상기 부도리스크 규제자본 및 상기 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하고,
   상기 포지션 산출부는,
   상기 거래 정보 수집부에 의하여 거래 정보를 금융 기관의 데이터베이스로부터 수집 시, 상기 금융 기관으로부터, 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보인 키 정보를 함께 수신하고, 상기 키 정보에 포함된 키의 속성 정보와, 기 저장된 표준 키의 속성 정보를 이용하여, 키 정보와 표준 키를 각 식별 키별로 매칭하기 위한 매칭 정보를 생성하고, 상기 거래 정보에 포함된 식별 키를 상기 매칭 정보에 따라서 전환하여, 거래 정보에 표준 키가 적용된 최종 거래 정보를 이용하여 상기 포지션을 산출하고,
   상기 키 정보는, 거래 정보가 매수인지 매도인지 여부를 결정할 수 있는 정보를 포함하여, 거래 정보에 대응되는 데이터에 별도로 링크된 정보 또는 메타 데이터 중 어느 하나이며,
   상기 키의 속성 정보 또는 기 저장된 표준 키의 속성 정보는, 매수 정보 또는 매도 정보를 매칭하기 위하여 비교되는 것을 특징으로 하는 금융 규제 변경 및 금융 기관별 데이터에 적응 가능한 시장리스크의 소요자기자본 산출 장치.
   
10. 컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
    상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
    거래 주체별로, 거래 상품 및 매매 또는 매도 금액을 포함하는 정보인 거래 정보를 데이터베이스로부터 수집하는 거래 정보 수집 단계;
    상기 거래 정보 수집 단계로부터 수집된 각 거래 정보를 거래 상품별로 합산하되, 각 거래 정보를 합산 시, 금융 기관별 거래 정보의 식별 키를 표준 키로 전환하여, 상품 정보 및 각 상품별 최종 보유 금액에 대한 정보를 포함하는 포지션을 산출하는 포지션 산출 단계;
    상기 포지션 산출 단계에 의하여 산출된 포지션을 이용하여, 각 상품마다 기설정된 기준을 적용하여 민감도 방법에 의한 소요자기자본, 부도리스크 규제자본 및 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 상품별 소요자기자본 연산 단계; 및
    상기 상품별 소요자기자본 연산 단계에 의하여 연산된 모든 자본을 합산하여 거래 주체에 대한 최종 소요자기자본을 산출하는 소요자기자본 산출 단계;를 포함하고,
    상기 상품별 소요자기자본 연산 단계는,
    상기 위험 가중치에 대한 정보로서, 외부의 금융 기관의 규제 정보에 따라서 업데이트 및 관리되는 위험 가중치 정보를 외부의 금융 기관 단말로부터 수신하는 위험 가중치 정보 수신 단계; 및
    상기 위험 가중치 정보 수신 단계에 의하여 수신된 위험 가중치 정보를 각 포지션에 적용하여, 상기 소요자기자본, 상기 부도리스크 규제자본 및 상기 잔여리스크 규제자본 중 적어도 하나의 자본을 선택적으로 연산하는 연산 단계;를 포함하고,
    상기 포지션 산출 단계는,
    상기 거래 정보 수집 단계에 의하여 거래 정보를 금융 기관의 데이터베이스로부터 수집 시, 상기 금융 기관으로부터, 거래 정보를 식별할 수 있는 식별 키에 대한 정보인 키 정보를 함께 수신하는 키 정보 수신 단계;
    상기 키 정보에 포함된 키의 속성 정보와, 기 저장된 표준 키의 속성 정보를 이용하여, 키 정보와 표준 키를 각 식별 키별로 매칭하기 위한 매칭 정보를 생성하는 키 매칭 단계; 및
    상기 거래 정보에 포함된 식별 키를 상기 매칭 정보에 따라서 전환하여, 거래 정보에 표준 키가 적용된 최종 거래 정보를 이용하여 상기 포지션을 산출하는 산출 단계;를 포함하고,
    상기 키 정보는, 거래 정보가 매수인지 매도인지 여부를 결정할 수 있는 정보를 포함하여, 거래 정보에 대응되는 데이터에 별도로 링크된 정보 또는 메타 데이터 중 어느 하나이며,
    상기 키의 속성 정보 또는 기 저장된 표준 키의 속성 정보는, 매수 정보 또는 매도 정보를 매칭하기 위하여 비교되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.