This dissertation consists of three essays on Credit Risk and Portfolio Optimization Problem. In the first essay, I analyze the effect of credit rating change on credit default swap (CDS) spreads focusing on the characteristics of rating information. I introduce a framework where a credit spread is estimated by two signals of intrinsic credit quality (i.e., credit rating and market information), while in general event study the change of credit spread is interpreted as a process that a credit spread reflects the intrinsic market quality. In our framework, credit spreads are affected by relative credibility of rating and timeliness of rating to market information. To test our model implication, I check the relative position of credit spread of credit event among the spreads in the same rating. By using our approach, I confirm that credit ratings are not announced timely especially for downgrade, and credibility of rating is lower before downgrade than before upgrade. Our results are consistent with the “double reputations” problem of credit rating agency, and results of previous research using general event study.
In the second essay, I examine the relationship between corporate social responsibility (CSR) and corporate credit default risk. I test the impact of CSR strengths and concerns on Credit Default Swap (CDS) spreads for the financial crisis period (2008-2009) as well as the non-crisis period (2001-2007 and 2010-2011). I use CDS spreads as a measure of credit default risk, which purely reflects the credit risk of a firm. Our empirical results show that firms with high CSR are likely to be assessed to have relatively low credit default risk during the non-crisis period. On the other hand, the effects vary during the financial crisis period. The impact of high CSR strengths on CDS spreads decreases significantly during the financial crisis; however, the impact of high CSR concerns on the CDS spreads is reinforced in the financial crisis period. The results are robust when controlling key firm-specific default characteristics and when considering endogeneity issues.
The third essay proposes a new portfolio optimization approach that does not rely on the covariance matrix and attains a higher out-of-sample Sharpe ratio than the existing approaches. Our approach is free from the problems related to the estimation of the covariance matrix, solves the corner solution problems of the Markowitz model in practice, improves the out-of-sample estimation of portfolio mean, and enhances the performance of portfolio by imposing certain structure on asset returns. Although the shrinkage to market estimator method shows the smallest out-of-sample standard deviation, it cannot perform the best in terms of Sharpe ratio when compared to our approach.
첫 번째 연구에서는 신용등급이 갖는 정보의 특성에 초점을 맞춰서 신용 등급 변경에 대한 신용 디폴트 스왑 (CDS) 스프레드 변화를 분석하고 있다. 본 연구에서는 신용 스프레드가 기업의 내재적 신용위험에 대한 두 개의 정보(신용 등급 및 신용등급 이외의 시장 정보)에 의해 결정되는 모형을 제안하고 있다. 일반적인 이벤트 스터디 방법에서는 신용스프레드의 변화를 내재적 신용위험의 변화가 시장에 반영되는 과정으로 해석하고 있지만, 본 연구의 방법에서 신용 스프레드는 신용 등급에 대한 투자자들의 신뢰도와 신용등급 변화의 적시성의 영향을 받아 변하는 것으로 해석된다. 모형의 함의를 실증분석하기 위해 신용 디폴트 스왑 스프레드를 이용해서 같은 신용 등급의 스프레드 중 신용 이벤트가 일어난 신용 스프레드의 상대적 위치를 추정하여 이벤트 스터디를 하였다. 그 결과 신용평가 회사는 신용등급 변화를 적시에 발표하지 않으며, 특히 신용등급 하락의 경우 늦게 발표하는 경향이 더 심한 것으로 나타났다. 또한 투자자들은 신용등급이 상승할 때보다 신용 등급이 하락 때 더 신용 등급에 대한 신뢰도가 낮다는 것을 보여주고 있다. 이러한 결과는 신용 평가 기관이 "이중 평판" 문제 때문에 신용등급 정보를 정확하게 제공하지 못하는 연구와 일반적인 이벤트 스터디를 사용한 기존 연구 결과와 모두 일치하고 있다.
두 번째 논문에서는 기업의 사회적 책임 (CSR) 과 기업의 신용 위험의 관계를 신용 디폴트 스왑 (CDS) 을 이용하여 분석한 연구이다. 신용위험을 가장 정확하게 반영하는 신용 디폴트 스왑 스프레드를 사용하여 기업의 사회적 책임과 기업의 신용 위험의 관계를 처음으로 분석한 데에 본 연구의 의의가 있다. 금융 위기 기간 (2008-2009) 및 그 외의 기간 (2001-2007 및 2010-2011) 을 나누어서 사회적 책임 강점 (strength) 및 약점 (concern) 이 CDS 스프레드에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석 결과 금융위기가 아닌 기간에는 사회적 책임 활동을 적극적으로 하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 신용 위험이 상대적으로 낮게 평가 되는 것으로 보인다. 반면에 금융 위기 기간에는 기업의 사회적 책임 활동이 미치는 영향이 변하게 된다. 금융위기에 사회적 책임 강점 점수가 높은 기업이 신용위험이 감소되는 효과는 크게 줄어들게 되는 반면 사회적 책임 약점 점수가 높은 기업이 신용위험이 높아지는 효과는 오히려 늘어나게 된다. 이러한 결과는 기업 고유의 신용 위험 요인을 통제할 경우, 그리고 내생성 문제를 고려할 때도 강건한 것으로 나타난다.
세 번째 연구는 특이 값 분해를 이용하여 자산의 개수가 관찰 기간보다 많을 경우 자산간의 공분산 행렬 계산 없이 포트폴리오의 비중을 계산하는 새로운 포트폴리오 최적화 접근법을 제안하고 있다. 본 연구에서 제안하는 접근법은 공분산 행렬의 추정 에러의 문제로부터 자유로우며, Markowitz 모델의 코너 솔루션 (corner solution) 문제 또한 완화하고 있다. 이 방법론을 이용하여 Ledoit and Wolf (2003) 와 동일한 데이터를 이용하여 외표본에서 포트폴리오 성과를 샤프 비율 (Sharpe ratio) 와 확실성 등가 수익률 (CEQ) 로 분석해 본 결과 본 연구의 방법이 기존 접근법과 비교하여 우월한 성과를 보인 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 방법론에서
개별 자산 수익률에 잘 알려진 재무 모형 구조를 반영함으로써 포트폴리오의 성과를 더욱 향상시킬 수 있음을 보여주고 있다.
