KR20140143598A - 시장 리스크 관리 시스템 - Google Patents

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KR20140143598A
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Abstract

본 발명은 시장 리스크 관리 시스템에 관한 것으로서, 시장 리스크 결과값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 시스템의 기본 환경을 정의 및 설정하는 사용자 정의부; 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 리스크 요인의 분산 및 변동성, 리스크 요인간 공분산 매트릭스를 생성하며, 상품별로 리스크 요인 데이터 및 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성하고, 개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출하며, 상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출하는 산출부; 및 상기 산출부를 통해 산출된 시장 위험량을 저장하는 결과값 저장부; 를 포함하되, 상기 결과값 저장부는, 상기 산출부를 통해 산출된 시장 위험량(VaR)을 저장하는 VaR 저장모듈 및 예상손실 산출모듈을 통해 산출된 시나리오별 개별 상품 및 포트폴리오 예상손실을 저장하는 위기상황 분석결과 저장모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

시장 리스크 관리 시스템{SYSTEM FOR MANAGING MARKET RISK}
본 발명은 시장 리스크 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 시장 리스크 값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 입력받아, 시장 위험량(VaR) 산출, 위기상황 분석 등을 통해 리스크를 통제 및 활용할 수 있는 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 시장 리스크는 시장가격의 변동으로 인한 금융기관 트레이딩 계정 포지션의 손실 위험 및 주가, 금리, 환율 등 시장 리스크 요인의 변동으로 금융기관이 손실을 입을 위험으로 정의되며, 금리 및 자본 자유화의 진전과 더불어 금융기관의 시장성 유가증권투자 증가로 인해 이와 같은 시장 리스크 관리에 대한 중요성이 대두되고 있다.
한편, 시장 위험량 측정과 관련해서는, 한국공개특허 제10-2002-0087671호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다. 상기한 선행문헌에는 Market VaR의 측정을 통해 금융기관의 환 위험을 관리하는 구성이 기재되어 있다.
그러나, 기존의 금융기관 리스크 관리는 대출 등 비트레이딩계정 중심의 신용리스크가 주를 이루고 있으며, 기존의 국내 금융기관에 대해 적용되고 있는 자기자본보유제도는 바젤은행감독위원회가 제정한 바젤Ⅰ,Ⅱ에 바탕을 둔 제도로 보유자산의 신용위험도에 따라 일정수준의 자기자본보유를 의무화하고 있을 뿐, 주가, 금리 및 환율의 변동에 따른 보유 유가증권 등의 가치변동위험은 감안하지 못하고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 시장 리스크 값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 입력받아, 시장 위험량(VaR) 산출, 위기상황 분석 등을 통해 리스크를 통제 및 활용할 수 있는 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 시장 리스크 관리 시스템에 관한 것으로서, 시장 리스크 결과값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 시스템의 기본 환경을 정의 및 설정하는 사용자 정의부; 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 리스크 요인의 분산 및 변동성, 리스크 요인간 공분산 매트릭스를 생성하며, 상품별로 리스크 요인 데이터 및 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성하고, 개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출하며, 상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출하는 산출부; 및 상기 산출부를 통해 산출된 시장 위험량을 저장하는 결과값 저장부; 를 포함하되, 상기 결과값 저장부는, 상기 산출부를 통해 산출된 시장 위험량(VaR)을 저장하는 VaR 저장모듈 및 예상손실 산출모듈을 통해 산출된 시나리오별 개별 상품 및 포트폴리오 예상손실을 저장하는 위기상황 분석결과 저장모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 다양한 관점의 시장 위험량(VaR) 산출 뿐 아니라, 위기상황 시나리오 설정 및 분석을 수행함으로써 금융기관의 리스크량을 산출하고, 이를 바탕으로 효율적인 리스크 관리를 할 수 있는 효과가 있다.
그리고 본 발명에 따르면, 금융기관의 건정성을 향상시켜 금융시스템의 안정화 및 대외신용도를 제고하고, 금융감독원 및 바젤/Solvency 와 같은 대외 규정에 선제 대응에 활용할 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 시장 리스크 관리 시스템에 관한 전체 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 변동성을 설정하기 위한 모습을 보이는 일예시도.
도 3 은 본 발명에 따른 시장 위험성(VaR)을 설정하기 위한 모습을 보이는 일예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 사용자의 제어신호에 따라 보유 자산을 그룹화한 포트폴리오를 보이는 일예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 리스크 요인의 변동을 정의하여 시나리오를 설정하는 모습을 보이는 일예시도.
도 6 은 본 발명에 따른 과거 특정한 위기 상황의 리스크 요인 변동 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 생성된 리스크 요인 변동을 적용하는 모습을 보이는 일예시도.
본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 시장 리스크 관리 시스템에 관하여 도 1 내지 도 6 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 1 은 본 발명에 따른 시장 리스크 관리 시스템(S)에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 데이터 수집부(100), 사용자 정의부(200), 산출부(300) 및 결과값 저장부(400)를 포함하여 이루어진다.
데이터 수집부(100)는 시장 리스크 결과값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 수집하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 외부 데이터 수집모듈(110) 및 내부 데이터 수집모듈(120)을 포함한다.
구체적으로, 외부 데이터 수집모듈(110)은 한국자산평가, KOSCOM 등의 외부 기관으로부터 시장 데이터, 발행정보 및 수익증권내역 정보 등을 수집한다.
여기서, 시장 데이터는 시장 리스크 요인의 가격 데이터를 의미하고, 발행정보는 금융상품의 가격을 결정하는 기초 정보이며, 수익증권내역 정보는 금융기관에서 운용하는 수익증권의 기준가 및 편입내역 등을 포함하는 정보이다.
내부 데이터 수집모듈(120)은 금융기관의 백 오피스(Back Office)에서 관리하는 데이터로서, 회계정보 및 포지션 정보 등을 수집한다.
여기서, 회계정보는 금융기관이 보유한 자산 및 부채의 상품 및 회계구분 정보, 그리고 대차대조표 잔액 등으로 구성된 정보이며, 포지션 정보는 운용자산의 일별 보유 및 거래내역 정보 등을 포함한다.
사용자 정의부(200)는 시장 리스크 관리 시스템을 운영 및 활용하기 위한 기본 사항으로서, 금융기관 및 회사의 내부리스크 관리 정책에 부합하고 감독기관의 요구사항을 유연하게 적용하기 위하여, 기본 환경을 정의 및 설정하는 기능을 수행하는 바, 리스크 요인 정의모듈(210), 변동성 설정모듈(220), 시장 위험량(VaR) 설정모듈(230), 포트폴리오 모듈(240) 및 시나리오 설정모듈(250)을 포함한다.
구체적으로, 리스크 요인 정의모듈(210)은 사용자의 제어신호에 따라, 금융기관이 보유한 운용자산별로 노출된 리스크 및 구체적인 리스크 요인을 정의한다.
이때, 리스크 요인은 [표 1] 에 나타난 바와 같이, 금리, 주가, 환율로 구분되며, 복수의 리스크 요인에 노출될 수 있다.
[표 1]
Figure pat00001
리스크 요인은, 해당 상품의 결과값의 기반이 되므로, 본 발명에 따른 리스크 요인 정의모듈(210)은 [표 2] 에 나타난 바와 같이, 사용자의 제어신호에 따라 각 상품 특성에 적합한 리스크 요인을 정의한다.
[표 2]
Figure pat00002
따라서, 리스크 요인 정의모듈(210)은 외부 데이터 수집모듈(110)을 통해 수집한 시장 데이터 및 발행정보가 존재하는 상품은 리스크 요인을 설정할 수 있다.
한편, 리스크 요인 정의모듈(210)은 시장 데이터 및 발행정보가 존재하지 않는 경우에도, 사용자의 제어신호에 따라 리스크 요인을 매핑하여 미평가자산을 등록한다. 더욱 구체적으로, 리스크 요인 정의모듈(210)은 시장데이터 또는 발행정보의 부재로 인하여 시장리스크 산출을 위한 리스크 요인 정보를 수집하지 못한 경우, 사용자의 제어신호에 따라 임의적으로 리스크 요인을 매핑할 수 있다.
즉, 리스크 요인 정의모듈(210)은 [표 3] 에 나타낸 바와 같이, 미평가종목의 리스크 요인을 유사 종목으로 지정한다.
[표 3]
Figure pat00003

또한, 리스크 요인 정의모듈(210)은 [표 4] 에 나타낸 바와 같이, 미평가종목을 사용자의 제어신호에 따라 사전에 정의한 리스크 요인과 매핑하며, 비중을 달리하여 복수의 리스크 요인과 매핑한다.
[표 4]
Figure pat00004

그리고, 리스크 요인 정의모듈(210)은 [표 5] 에 나타난 바와 같이 같이, 종목 단위가 아닌 상품구분 단위로 리스크 요인을 설정하며, 복수의 리스크 요인과 매핑할 수 있다.
[표 5]
Figure pat00005
미평가자산으로 등록 또는 분류된 종목은 [표 6] 에서 나타난 바와 같이, 별도의 구분자(엔진유형, Engine_type)를 통해 관리되며, 매핑된 리스크 요인을 기반으로 결과값이 산출된다.
[표 6]
Figure pat00006

변동성 설정모듈(220)은 모수적 시장 위험량(Parametric VaR) 산출에 적용되는 분산/공분산 매트릭스 생성 조건을 설정한다.
구체적으로, 도 2 에 도시된 바와 같이, 금융기관 별로 변동성 산출을 위한 표본기간과 지수가중이동평균법에 적용하는 소멸계수(Decay factor)를 설정 및 변경하고, [표 7] 과 같이 변동성 산출방법론(단순이동평균법(SMA; Simple Moving Average), 지수가중이동평균법(EWMA; Exponentially Weighted Moving Average) 및 수익률 산출구간(1일, 10일)을 정의한다.
[표 7]
Figure pat00007

시장 위험량(VaR) 설정모듈(230)은 시장 리스크 측정지표인 VaR(Value-at-Risk) 측정을 위한 요소를 설정한다.
시장 위험량(VaR)은 정상시장에서 정해진 신뢰수준 및 보유기간 하에 발생 가능한 최대 손실 금액을 의미하므로, 시장 위험량(VaR) 산출방법론 및 보유기간, 신뢰수준을 사용자의 제어신호에 따라 정의하도록 하고 있다.
구체적으로, 시장 위험량(VaR) 설정모듈(230)은 사용자의 제어신호에 따라, [표 8] 과 같이, 금융기관별로 신뢰수준 사용여부를 결정하며, 도 3 과 같이 조회 화면에서 사용자의 제어신호에 따라 보유기간을 입력하여 산출할 수 있다.
[표 8]
Figure pat00008

포트폴리오 모듈(240)은 분석 목적에 맞게 보유 자산을 그룹화 한다.
이러한, 포트폴리오는 시장 리스크 산출 및 조회의 기준이 된다. 따라서, 보유 자산을 다양한 관점에서 분석할 수 있도록, 포트폴리오 모듈(240)은 도 4 와 같이 사용자의 제어신호에 따라 분류 기준(분류 체계)을 정의하고, 이를 기반으로 실제 및 가상 포트폴리오를 구성한다.
시나리오 설정모듈(250)은 위기상황 분석을 위한 시나리오를 설정한다.
위기상황 분석은 정상시장을 가정한 VaR을 보완하는 리스크관리 기법으로서, 시장 리스크요인이 비정상적인 움직임을 보일 때 금융기관이 입게 되는 손실을 추정하는 것을 목적으로 한다.
따라서, 본 발명에 따른 시나리오 설정모듈(250)은 도 5 와 같이 사용자의 제어신호에 따라, 위기상황으로 여겨지는 리스크 요인의 변동을 정의하여 시나리오를 설정(사용자 시나리오)하며, 도 6 과 같이 사용자의 주관이 개입되지 않도록, 과거 특정한 위기 상황의 리스크 요인 변동(역사적 시나리오) 및 몬테카를로(MonteCarlo) 시뮬레이션 방법에 의해 생성된 리스크 요인 변동을 적용한다.
산출부(300)는 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부(200)를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 리스크 요인의 분산 및 변동성, 리스크 요인간 공분산 매트릭스를 생성하며, 상품별로 리스크 요인 데이터 및 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성하고, 개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출하며, 상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 분산공분산 모듈(310), 단가 생성모듈(320), 시장 위험량(VaR) 산출모듈(330) 및 예상손실 산출모듈(340)을 포함한다.
구체적으로, 분산공분산 모듈(310)은 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부(200)를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 개별 리스크 요인의 수익률을 이용하여 [표 9] 와 같이 리스크 요인의 분산 및 변동성, 그리고 리스크 요인 간 공분산 매트릭트를 생성한다.
[표 9]
Figure pat00009
이와 같이, 생성된 단일 리스크 요인의 변동성은, 개별 상품의 모수적 시장 위험량(Parametric VaR) 산출에 적용되며, 리스크 요인 간 공분산 매트릭스는 포트폴리오의 모수적 시장 위험량(Parametric VaR) 산출에 적용된다.
단가 생성모듈(320)은 사용자 정의부(200)를 통해 정의된 상품별 리스크 요인 및 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성한다. 이때, 생성된 이론가격은 시장 리스크 산출 시 기준 가격이 된다.
시장 위험량 산출모듈(330)은 개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출한다.
구체적으로, 시장 위험량 산출모듈(330)은 모수적(Parametric) VaR, 히스토리컬(Historical) VaR, 몬테카를로(MonteCarlo) VaR, 한계(Marginal) VaR, 인크리멘탈(Incremental) VaR, 컴포넌트(Component) VaR 등 VaR 민감도 지표, 그리고 금리 VaR, 주가 VaR, 환율 VaR 등의 분해(Decomposed) VaR를 산출한다.
본 발명에서는, 시장 위험량(VaR)을 리스크 요인 간 상관관계가 고려된 비분산 VaR(Diversified VaR)과 상관관계를 고려하지 않은 비분산 VaR(Undiversified VaR)을 산출하고 있다.
구체적으로, 모수적(Parametric) VaR 산출모듈(331)은 분산공분산 모듈(310)을 통해 산출된 분산공분산 매트릭스를 기반으로, 사용자의 제어신호에 따라 정의한 신뢰수준 및 보유기간을 적용하여 산출한다.
히스토리컬(Historical) VaR 산출모듈(332)은 이론가격에 의한 포지션 금액이 사용자의 제어신호에 따라 정의한 과거 표본기간 동안 동일하게 유지되었다는 가정 하에, 표본 기간 동안의 과거 수익률로 상품가격을 재생성한다.
따라서, 과거 표본 기간 수가 N일인 경우, N개의 포지션이 생성된다. 이 중 사용자의 제어신호에 따라 정의한 신뢰수준에 해당하는 포지션 금액과 현재 포지션 금액의 차이를 히스토리컬(Historical) VaR로 하며, 보유기간을 적용하여 최종 VaR을 산출한다.
몬테카를로(MonteCarlo) VaR 산출모듈(333)은 히스토리컬(Historical) VaR과 유사하나, 히스토리컬(Historical) VaR이 과거 시계열 수익률을 사용하는 대신, 몬테카를로(MonteCarlo) 시뮬레이션에 의해 생성된 수익률을 사용한다는 차이점이 있다.
VaR 민감도 지표 산출모듈(334)은 종목이 포트폴리오 VaR에 미치는 영향, 즉 민감도로서 한계(Marginal) VaR, 인크리멘탈(Incremental) VaR, 컴포넌트(Component) VaR로 구성된다.
구체적으로, 한계(Marginal) VaR은 현재 포트폴리오 VaR과 특정 종목이 포트폴리오에서 제거되었을때 포트폴리오 VaR과의 차이로 산출되고, 인크리멘탈(Incremental) VaR은 현재 포트폴리오 VaR과 특정 종목의 포지션을 1% 증가시켰을 때 포트폴리오 VaR과의 차이로 산출된다. 마지막으로, 컴포넌트(Component) VaR은 포트폴리오 VaR에서 특정 종목이 차지하는 위험으로서, 특정 종목과 포트폴리오 간 민감도, 그리고 포트폴리오 내 구성 비율을 현재 포트폴리오 VaR에 곱하여 산출한다.
본 발명에서는, 기존 이론에 근거한 모수적(Parametric) VaR 산출 방법론에 의한 분해(Decomposed) VaR 뿐 아니라, 히스토리컬(Historical) VaR 산출 방법론을 적용한 분해(Decomposed) VaR도 산출하고 있다.
분해(Decomposed) VaR 산출모듈(335)은 리스크 요인 범주별 VaR로서, 시장 리스크 요인인 금리 VaR, 주가 VaR, 환율 VaR을 산출한다.
즉, 리스크 요인 범주별 VaR로서, 금리 VaR는 개별상품 및 포트폴리오 구성 종목 중 금리 리스크 요인에 노출된 상품들의 VaR이고, 주가 VaR은 주가 리스크 요인에 노출된 상품들의 VaR, 그리고 환율 VaR은 환 리스크 요인에 노출된 상품들의 VaR을 의미한다.
예상손실 산출모듈(340)은 상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출한다.
결과값 저장부(400)는 산출부(300)를 통해 산출된 시장 위험량을 저장한다.
구체적으로, 결과값 저장부(400)는 산출부(300)의 시장 위험량 산출모듈(330)을 통해 산출된 시장 위험량(VaR)을 저장하는 VaR 저장모듈(410) 및 예상손실 산출모듈(340)을 통해 산출된 시나리오별 개별 상품 및 포트폴리오 예상손실 등을 저장하는 위기상황 분석결과 저장모듈(420)로 구성된다.
즉, VaR 저장모듈(410)은 모수적(Parametric) VaR, 히스토리컬(Historical) VaR, 몬테카를로(MonteCarlo) VaR 및 금리VaR, 주가 VaR, 환율 VaR 등의 분해(Decomposed) VaR을 저장하여 [표 10] 과 같이 표시하며, VaR 민감도 지표인 한계(Marginal) VaR, 컴포넌트(Component) VaR, 인크리멘탈(Incremental) VaR을 저장하여 [표 11] 과 같이 표시하며, 리스크요인 간 상관관계를 고려하지 않은 비분산 VaR을 저장하여 [표 12] 와 같이 표시할 수 있다.
[표 10]
Figure pat00010
[표 11]
Figure pat00011
[표 12]
Figure pat00012

위기상황 분석결과 저장모듈(420)은 개별 상품별 단가, 예상평가금액 및 손익을 저장하여 [표 13] 과 같이 표시하며, 포트폴리오 예상손익을 저장하여 개별 상품의 합계로 [표 14] 와 같이 표시한다.
[표 13]
Figure pat00013
[표 14]
Figure pat00014

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
S: 시장 리스크 관리 시스템
100: 데이터 수집부 200: 사용자 정의부
300: 산출부 400: 결과값 저장부
110: 외부 데이터 수집모듈 120: 내부 데이터 수집모듈
210: 리스크 요인 정의모듈 220: 변동성 설정모듈
230: 시장 위험량 설정모듈 240: 포트폴리오 모듈
250: 시나리오 설정모듈 310: 분산공분산 모듈
320: 단가 생성모듈 330: 시장 위험량 산출모듈
340: 예상손실 산출모듈 331: 모수적 VaR 산출모듈
332: 히스토리컬 VaR 산출모듈 333: 몬테카를로 VaR 산출모듈
334: VaR 민감도 지표 산출모듈 335: 분해 VaR 산출모듈

Claims (14)

  1. 시장 리스크 결과값을 산출하기 위한 내외부 데이터를 수집하는 데이터 수집부(100);
    시스템의 기본 환경을 정의 및 설정하는 사용자 정의부(200);
    상기 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부(200)를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 리스크 요인의 분산 및 변동성, 리스크 요인간 공분산 매트릭스를 생성하며, 상품별로 리스크 요인 데이터 및 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성하고, 개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출하며, 상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출하는 산출부(300); 및
    상기 산출부(300)를 통해 산출된 시장 위험량을 저장하는 결과값 저장부(400); 를 포함하되,
    상기 결과값 저장부(400)는,
    상기 산출부(300)를 통해 산출된 시장 위험량(VaR)을 저장하는 VaR 저장모듈(410) 및 예상손실 산출모듈(340)을 통해 산출된 시나리오별 개별 상품 및 포트폴리오 예상손실을 저장하는 위기상황 분석결과 저장모듈(420)을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 수집부(100)는,
    외부 기관으로부터 시장 데이터, 발행정보 및 수익증권내역 정보를 수집하는 외부 데이터 수집모듈(110); 및
    회계정보 및 포지션 정보를 수집하는 내부 데이터 수집모듈(120); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 정의부(200)는,
    사용자의 제어신호에 따라, 금융기관이 보유한 운용자산별로 노출된 리스크 및 리스크 요인을 정의하는 리스크 요인 정의모듈(210);
    모수적 시장 위험량(Parametric VaR) 산출에 적용되는 분산/공분산 매트릭스 생성 조건을 설정하는 변동성 설정모듈(220);
    시장 위험량 측정을 위한 요소를 설정하는 시장 위험량(VaR) 설정모듈(230);
    분석 목적에 맞게 보유 자산을 그룹화 하는 포트폴리오 모듈(240); 및
    위기상황 분석을 위한 시나리오를 설정하는 시나리오 설정모듈(250); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 리스크 요인은,
    금리, 주가 및 환율을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 리스크 요인 정의모듈(210)은,
    상기 데이터 수집부(100)를 통해 수집한 시장 데이터 및 발행정보가 존재하는 상품에 대해 리스크 요인을 설정하며, 시장 데이터 및 발행정보가 존재하지 않는 경우, 사용자의 제어신호에 따라 임의적으로 리스크 요인을 매핑하여 미평가자산을 등록하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 리스크 요인 정의모듈(210)은,
    미평가종목의 리스크 요인을 유사 종목으로 지정하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 리스크 요인 정의모듈(210)은,
    미평가종목을 사용자의 제어신호에 따라 사전에 정의한 리스크 요인과 매핑하며, 비중을 달리하여 복수의 리스크 요인과 매핑하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 리스크 요인 정의모듈(210)은,
    종목 단위가 아닌 상품구분 단위로 리스크 요인을 설정하며, 복수의 리스크 요인과 매핑하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 변동성 설정모듈(220)은,
    금융기관 별로 변동성 산출을 위한 표본기간과 지수가중이동평균법에 적용하는 소멸계수(Decay factor)를 설정 및 변경하고, 변동성 산출방법론(단순이동평균법(SMA; Simple Moving Average), 지수가중이동평균법(EWMA; Exponentially Weighted Moving Average) 및 수익률 산출구간을 정의하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  10. 제 3 항에 있어서,
    상기 시장 위험량(VaR) 설정모듈(230)은,
    사용자의 제어신호에 따라, 금융기관별로 신뢰수준 사용여부를 결정하며, 조회 화면에서 사용자의 제어신호에 따라 보유기간을 입력하여 산출하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  11. 제 3 항에 있어서,
    상기 포트폴리오 모듈(240)은,
    사용자의 제어신호에 따라 분류 기준(분류 체계)을 정의하고, 이를 기반으로 실제 및 가상 포트폴리오를 구성하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  12. 제 3 항에 있어서,
    상기 시나리오 설정모듈(250)은,
    위기상황 분석을 위한 시나리오를 설정하되, 사용자의 제어신호에 따라, 위기상황으로 여겨지는 리스크 요인의 변동을 정의하여 시나리오를 설정(사용자 시나리오)하며, 사용자의 주관이 개입되지 않도록, 과거 특정한 위기 상황의 리스크 요인 변동(역사적 시나리오) 및 몬테카를로(MonteCarlo) 시뮬레이션 방법에 의해 생성된 리스크 요인 변동을 적용하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출부(300)는,
    상기 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 정보와 사용자 정의부(200)를 통해 정의 및 설정된 정보를 바탕으로, 개별 리스크 요인의 수익률을 이용하여 리스크 요인의 분산 및 변동성, 그리고 리스크 요인 간 공분산 매트릭트를 생성하는 분산공분산 모듈(310);
    상기 사용자 정의부(200)를 통해 정의된 상품별 리스크 요인 및 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 발행정보를 이용하여 이론가격을 생성하는 단가 생성모듈(320);
    개별 상품 및 포트폴리오의 시장 위험량(VaR)을 산출하는 시장 위험량 산출모듈(330); 및
    상품별로 매핑된 리스크 요인의 지표값을 사용자 제어신호에 따라 정의한 리스크 요인별 변동률만큼 변동시킨 후, 이에 따른 단가를 생성하고 현재 단가와 예상 단가 간 차이로 예상 손실을 산출하는 예상손실 산출모듈(340); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 시장 위험량 산출모듈(330)은,
    시장 위험량(VaR)을 리스크 요인 간 상관관계가 고려된 비분산 VaR(Diversified VaR)과 상관관계를 고려하지 않은 비분산 VaR(Undiversified VaR)을 산출하되,
    상기 분산공분산 모듈(310)을 통해 산출된 분산공분산 매트릭스를 기반으로, 사용자의 제어신호에 따라 정의한 신뢰수준 및 보유기간을 적용하여 산출하는 모수적(Parametric) VaR 산출모듈(331);
    이론가격에 의한 포지션 금액이 사용자의 제어신호에 따라 정의한 과거 표본기간 동안 동일하게 유지되었다는 가정 하에, 표본 기간 동안의 과거 수익률로 상품가격을 재생성하는 히스토리컬(Historical) VaR 산출모듈(332);
    몬테카를로(MonteCarlo) 시뮬레이션에 의해 생성된 수익률로 상품가격을 재생성하는 몬테카를로(MonteCarlo) VaR 산출모듈(333);
    한계(Marginal) VaR을 현재 포트폴리오 VaR과 특정 종목이 포트폴리오에서 제거되었을때 포트폴리오 VaR과의 차이로 한계(Marginal) VaR을 산출하고, 인크리멘탈(Incremental) VaR을 현재 포트폴리오 VaR과 특정 종목의 포지션을 1% 증가시켰을 때 포트폴리오 VaR과의 차이로 산출하고, 컴포넌트(Component) VaR을 특정 종목과 포트폴리오 간 민감도와 포트폴리오 내 구성 비율을 현재 포트폴리오 VaR에 곱하여 산출하는 VaR 민감도 지표 산출모듈(334); 및
    리스크 요인 범주별 VaR로서, 시장 리스크 요인인 금리 VaR, 주가 VaR, 환율 VaR을 산출하는 분해(Decomposed) VaR 산출모듈(335); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시장 리스크 관리 시스템.
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