This thesis illustrates credit risk analysis by performing stress tests on construction surety bonds. Given that construction surety bonds are sensitive to macroeconomic variables, I adopt the macroeconomic credit risk factor model and the Break Arrow Method which distinguishes between hectic/quiet days. Furthermore, I present two PD (probability of default) models; Risk Weighted PD model and Normal PD model.
Through multi regression analysis, I find that percentage changes in GDP growth rate, percentage changes in unemployment rate, and percentage changes in liquidity aggregates of finance institutions are the independent variables which explain the PD in Risk Weighed PD model. On the other hand, percentage changes in GDP growth rate, percentage changes in unemployment rate, percentage changes in leading composite index, and percentage changes in chart price index are chosen as factors which explain the PD in Normal PD model.
My study proves that Normal PD model underestimates credit risk in extreme risk conditions, but provides a more accurate estimate than the Risk Weighed PD model during normal times. That said, Risk Weighted PD model should be used in extreme risk conditions to provide more robustness.
이 논문은 스트레스 테스트를 통해서 건설보증의 신용리스크를 분석하였다. 건설보증이 거시경제변수와 밀접한 관계를 가지고 있음을 착안해서 거시경제적 부도모형을 적용하였고, 정상시기와 과열시기를 구분하는 Break Arrow Method를 감아하였다. 또한, 본 논문에서는 위험가중 부도모델과 정상 부도모형의 두가지의 부도 모형을 제시하였다.
연구결과, 위험가중 모형에서는 GDP성장률, 실업률, 금융기관 유동성이 부도율을 설명하는 독립변수로 선정되었고, 정상모형에서는 GDP성장률, 실업률외에 선행종합지수와 전세가격지수가 독립변수로 선정되었다.
본 논문에서는 정상모형의 경우 일반적인 상황에서는 리스크 측정력이 우수하나, 극단적인 위험상황에서는 리스크량을 과속측정할 수 있음이 나타났다. 때문에, 일반적인 상황에서는 정상모형을 부도모형을 사용하되, 극단적인 위기상황에서는 위험가중모형을 부도모형으로 사용해야 정확한 리스크량을 측정할 수 있음을 보였다.
