Ⅰ. 연구 목적 ▣ 최근 기업부채 리스크가 어떻게 변화하였고, 은행대출 건건성에 어떤 영향을 미치는지를 미시적으로 분석 ㆍ 개별 기업부채의 예상손실률(expected debt loss)을 측정하고, 은행의 기업대출 포트폴리오에 적용해 예상대손율(expected loan loss)을 측정 ㆍ 기업부채 리스크를 재무적 측면뿐만 아니라 비재무적 측면을 고려해 종합적으로 평가하는 한편 이를 은행대출 포트폴리오 구성과 연계 ▣ 기업과 은행 리스크 지표와 기업구조조정 및 리스크관리에 대한 시사점 제공 ㆍ 기업부채 리스크와 은행대출 건전성에 대한 정량지표를 제공하고, 이는 당국, 금융기관, 투자자가 실시간 모니터링 수단으로 활용(일기예보 기능) ㆍ 업종별·업종내 기업 구조조정의 우선 순위 등에 대한 시사점 제공 ▣ 기업손실률을 은행대손율에 연결하고, 이 비율들의 평균뿐만 아니라 분포(distribution)를 분석한다는 점에서 연구의 차별성 ㆍ Merton 모델을 사용하는 연구들은 부도거리(distance-to-default) 및 부도확률(implied PD)만 측정하는 데 비해 본 연구는 한 단계 더 나아가 예상손실률(implied loss)까지 측정(담보자산가치의 회수율 감안) ㆍ 그 결과를 은행대출 포트폴리오에 적용해 예상대손율 측정 ㆍ 이 과정에서 예상손실률이나 예상대손율의 평균만을 분석하는 것이 아니라 분포까지 분석함으로써 평균의 오류를 방지 Ⅱ. 연구 방법(기업부채 리스크 측정 모델) ▣ 기업부채 리스크를 측정하기 위해 재무 요인뿐만 아니라 비재무 요인까지 반영할 수 있는 Merton 모델 사용 ㆍ 한계기업 대상 신용위험 평가에 의한 구조조정 결과 대부분 업종에 걸쳐 회계적 측면(backward looking)에서는 재무 안정성(DTV, ICR)이 개선되었음에도 불구하고 미래의 기업 신용위험이 감소할지는 불확실 ㆍ 따라서 기업부채 리스크를 적정하게 예측하기 위해서는 재무 요인뿐만 아니라 비재무 요인까지 감안해야 함(forward looking). ㆍ Merton 모델은 시장 데이터(재무·비재무 요인 모두 반영)를 활용하며, 기업 신용위험을 실시간 모니터링할 수 있는 장점 ▣ 기업부채 예상손실액의 현재가치(EL·De^-rt)는 풋옵션 가치 (P)로 도출되며 V와 σ_V를 안다면 예상손실률(EL) 계산 가능 EL·De^-rt=De^-rtN(-d₂)-Ve^-δtN(-d₁) ▣ 시가총액(E) 및 주식수익률 변동성(σ_E) 데이터와 아래의 연립 방정식을 이용해 수치해(numerical solution) V*와 σ*_V를 구함. E=f(V, σ_V), σ_E=g(V, σ_V) ▣ V*, σ_V*를 사용해 기업손실률=P/(De^-rt)을 계산하고, 이를 동일 업종에서 가중평균(가중치=기업부채)하여 업종손실률을 계산하며, 이를 은행별로 가중평균(가중치=은행의 업종별 대출)하여 은행대손율(bank loan loss)을 계산 Ⅲ. 기업부채 리스크 ▣ 대표적 재무 안정성 지표인 DTV와 ICR 변화를 분석한 결과 2016~2018년 모든 업종의 DTV, ICR 분포는 통계적으로 동일한 것으로 나타남. 회계적 재무 안정성은 지난 3년간 변화가 없다는 것을 의미 ▣ Merton 모델에 따라 개별 기업의 예상부도확률(PD)과 예상손실률(EL)을 측정한 결과 2017년 전반적으로 감소하였으나, 2018년 다시 증가 ㆍ 기업부문은 재무적으로는 개선되었으나, 비재무적으로는 위험요인이 있고, 전업종에 결쳐 2018년 기업부채 리스크가 증가(t-test 및 K-S test) ㆍ 대기업(자산 5,000억원 이상)에 비해 중소기업 PD·EL이 큰 폭으로 증가 ㆍ 도소매업, 부동산업, 숙박음식업의 경우 2018년 PD·EL 급상승 Ⅳ. 은행대출 건전성 ▣ 은행권의 고정이하기업여신비율(NPL)은 2016년 1.8%에서 2018년 1.4%까지 꾸준히 개선되었으나 통계적으로 유의한 정도는 아닌 것으로 나타남. ▣ 은행대출 건전성의 위험요인 ㆍ 2016~2018년 기업대출은 연평균 2.8%의 완만한 증가세를 보인 가운데, 대기업 대출은 연평균 6.5% 감소한 반면 중소 기업 대출은 7.9% 증가 ㆍ 한편 도소매업, 부동산업, 숙박음식업에 대한 대출증가율도 평균 대출증가율을 훨씬 웃돌고, 이들 업종 대출 비중도 38.3%를 기록 ㆍ 중소기업 부채의 예상손실률이 대기업보다 높고, 또한 도소매업, 부동산업, 숙박음식업의 예상부도율과 예상손실률이 급증한 점을 고려하면 은행권의 기업여신 건전성에도 악영향을 미칠 전망 ㆍ Merton 모델로 측정한 은행권의 예상대손율(BL)은 2017년 개선되었으나 2018년 다시 악화된 것으로 나타남. Ⅴ. 시사점 ▣ 최근 회계적 재무 안정성에도 불구하고 국내외 경기 위축 우려, 금리 및 환율 변동성 등 대내외 요인에 의해 기업부채 리스크는 높아졌음. ▣ 은행권의 경우 상당히 높은 수준의 기업여신 건전성을 유지하고 있지만 최근 부동산업, 도소매업, 숙박음식업의 대출이 급증하였고, 동시에 이들 업종 리스크도 급상승하였기 때문에 향후 부실채권 발생 위험이 높아졌다고 판단 ▣ 시중은행 ㆍ 중소기업 대출과 경기민감 업종(부동산업, 도소매업, 운수업, 숙박음식업, 건설업)의 급격한 대출 증가세를 주의 ㆍ 특히 부동산업 대출은 최근 연평균 8~9% 속도로 급증함으로써 잔액이 115조원(기업대출의 28%)을 기록하고, 도소매업 대출 역시 높은 증가세 ㆍ 부동산 침체와 도소매업 리스크가 우려되므로 수익성과 건전성 저하 가능 ▣ 지방은행 ㆍ 최근 도소매업, 숙박음식업, 부동산업의 대출 비중이 증가하고, 지방에서는 이미 산업 불황과 부동산 경기 침체가 발생하고 있어, 부실채권 및 한계 차주 증가로 인해 수익성 및 건전성이 악화될 우려 ▣ 특수은행 ㆍ 재정지원이 가능하여 손실흡수능력이 양호하지만, 취약업종인 부동산업과 도소매업 대출이 급증함으로써 비중이 23%에 달해 각별한 주의가 요구 ▣ 은행권은 업종 리스크가 급격히 높아진 부동산업, 숙박음식업, 도소매업에 대해 리스크관리에 만전을 기하는 것은 물론 부실우려 업종과 차주에 대해서는 선제적 대응(pre-workout 등) 필요 ㆍ 당국도 부실우려 업종 대출에 대한 감독 역량을 집중하는 한편 spin-off 등을 통해 업종 내 구조조정을 추진할 필요 ▣ 이 연구에서 도출한 기업부채 리스크와 은행대출 건전성에 대한 정량지표(기업손실률, 은행대손율)는 대출 손실위험 모니터링 수단으로 활용 가능 ㆍ 유관기관 협조를 통해 정교한 모델을 구축할 필요 ㆍ 기업부채 리스크에 따른 은행대출 건전성을 보다 실효성 있게 모니터링하기 위해서는 세분화된 업종별 대출 포트폴리오 데이터가 공개될 필요