산업별 초과대출의 발생요인과 은행의 신용위험에
미치는 영향에 대한 연구

김종희

․논문접수일 : 2017년 7월 19일, 심사 및 수정 일자(1차 : 2017년 8월 4일, 2차 : 2017년 9월 11일), 게재 확정일자 : 2017년 9월 29일.

전북대학교 경제학부 조교수, 주소 : 전북 전주시 덕진구 백제대로 567, Tel : 000-000-0000, E-mail : jonghk5@jbnu.ac.kr.

국문초록

본 연구는 1999년 1분기부터 2015년 4분기까지 68개 분기에 대하여 주요 8개 산업에 대한 은행의 대출자료와 해당 산업 내 기업들의 재무자료, 그리고 거시변수의 자료 등을 이용하여 각 산업별 초과대출 규모와 그 결정요인을 추정하였다. 또한 추정된 결과를 바탕으로 각 산업별 초과대출 확률을 추정하고 이와 같은 초과대출 확률이 은행의 대기업 및 중소기업에 대한 신용위험에 어떠한 영향을 미치는지를 추정하였다.

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산업별 초과대출의 발생요인과 은행의 신용위험에 미치는 영향에 대한 연구

매출액 영업이익과 총자산순이익률 등 수익성의 영향을 크게 받는다. 이와 같이 증가하는 초과대출의 규모는 은행의 신용위험 가능성을 높게 만들며, 이러한 경향은 상대적으로 재무구조가 취약한 중소기업에서 더 높게 발생한다고 할 수 있다.

핵심주제어 : 산업대출, 초과대출 확률, 요인분석

JEL 번호 : E10, L10

산업연구

Ⅰ. 서 론

최근의 경제, 금융위기는 많은 기업들의 경영 부실화 및 도산으로 이어졌으며, 국가 전체 거시경제의 안정성을 저하시켰다. 그리고 이는 많은 은행들이 신용위험에 직면하는 결과를 가져왔다. 특히 2007년과 2008년에 미국의 신용시장에서 발생한 글로벌 금융위기는 이른바 ‘전염효과’로 인하여 많은 국가로 전이되었으며, 여러 국가의 경제에서 신용경색을 유발, 결과적으로 많은 은행들이 위기를 겪거나 파산하였다. 실제 이 기간 동안 전 세계적으로 80% 이상의 은행들이 유동성 위기를 겪었다(Assouan, 2012).

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Ⅱ. 기존 문헌 검토

특정 기업이나 해당 부문 산업의 금융기관에 대한 차입결정요인과 관련된 기존의 연구는 기업과 산업의 자금조달 행태나 자본구조 결정요인의 분석을 통하여 함께 진행, 발전되어 왔다. 이와 관련하여, 특히 정보의 비대칭성은 물론 기업의 재무구조가 산업대출에 영향을 미치며, 기업의 재무구조 중 성장성이나 수익성에서 그러한 현상이 자주 발견된다.

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Ⅲ. 모형 및 자료

본 연구에서는 먼저, 최대우도(maximum likelihood)에 의해 추정할 수 있는 일반 모형을 고려한다. [eqn: Pb _{"t"}]를 [eqn: t]시점의 초과대출 확률로 정의하면, [eqn: Pb _{"t"}]는 다음과 같이 관련된 여러 설명변수 집합인 [eqn: Z _{"it"}], 모수벡터인 [eqn: theta], 그리고 오차항 [eqn: nu _{t}]로 구성되는 [eqn: g]( · ) 함수이다.

[eqn: Pb _{t} =g( theta ,`Z _{t} ,` nu _{t} )]                       (1)

이에 따라 만약 [eqn: beta _{i}]를 [eqn: i]산업의 모수들의 벡터라고 가정하면, [eqn: t]시점 [eqn: i]산업의 초과대출의 가능성은 다음과 같이 표현될 수 있다.

[eqn: Pb _{"it"} = {exp(Z _{"it"} beta _{i} + nu _{"it"} )} over {1+exp(Z _{"it"} beta _{i} + nu _{"it"} )}]                   (2)

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<표 1> 기초자료 검증

단위 : %

변수	빈도	평균	표준편차	최솟값	최댓값
대출규모	544	159.22	107.36	4.64	547.31
매출액 증가율	532	7.73	7.58	-15.32	28.40
유형자산 증가율	532	5.98	7.09	-9.97	35.89
매출액 영업이익률	532	5.28	2.62	-1.19	16.28
총자산순이익률	532	2.41	2.79	-8.58	9.88
부채비율	532	174.61	120.19	62.10	670.36
자기자본비율	532	41.10	10.74	12.98	61.69
시장금리(%포인트)	536	-0.06	0.34	-1.96	0.40
물가상승률	536	0.65	0.56	-0.42	2.08
산업 경제성장률	536	1.07	2.03	-7.80	11.27

주 : 대출규모는 산업별 GDP 대비(%)임.

<그림 1> 산업별 대출규모 추이(해당 산업 GDP 대비)

<대출 상위 4개 산업>

(%)

Ⅴ. 결 론

본 연구는 1999년 1분기부터 2015년 4분기까지 68개 분기에 대하여 주요 8개 산업에 대한 은행의 대출자료와 해당 산업 내 기업들의 재무자료, 그리고 거시변수의 자료 등을 이용, 각 산업별 초과대출 규모와 그 결정요인을 추정하였다.

참고문헌

1. 국내문헌

․강종구(2005), “최근 은행대출 증가세 둔화 원인과 정책과제 - 기업의 자금조달행태 변화를 중심으로 -”,「금융경제연구」 238, pp.1∼34.

․김현정(2003), “외환위기 이후 기업대출 위축의 원인과 정책과제”,「금융경제연구」 146, pp.29∼53.

2. 해외문헌

․Assouan, S.(2012), “Stress testing a retail loan portfolio : an error correction model approach”, The Journal of Risk Model Validation, 6(1), pp.3∼25.

․Berger, A. and G. Udell(2004), “The Institutional Memory Hypothesis and the Procyclicality of Bank Lending Behavior”, Journal of Financial Intermediation 13(4), pp.458∼495.

Abstract

A Study on the Determinants of Banks’ Industrial
Excess Loan and its Impact on the Credit Risk

Jonghee Kim

․Received : July, 19, 2017, Revised(1st : August 4 , 2017, 2nd : September 11, 2017), Accepted : September 29, 2017.

Assistant Professor, Economics College of Commerce, Chonbuk National University, Tel :
00-000-0000, E-mail : jonghk5@jbnu.ac.kr.

By examining the relationship between the probability of excess loan and its impact while focusing on banks’ loan data and financial and macro data of 8 industries over the period 1999. 1Q∼2015. 4Q, this paper analyzes the scale of excess loans in each industry and impact of them on the banks’ credit risk.

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Finally, a high rate of probability of excess loans leads to the high credit risk of banks, such a tendency is much stronger in the credit risk between banks and SME.

Key words : Industry Loans, Probability of Excess Loans, Principal Component Analysis.

JEL Code : E10, L10.